Nieuwe technologie helpt AI om 'te leren met' in plaats van 'te kijken naar' gebruikersgegevens

Met Federated Learning kan AI rechtstreeks op de apparaten van gebruikers leren en wordt het elke dag slimmer, zonder dat er persoonlijke gegevens worden verzameld of opgeslagen.

Er is nog steeds een manier om AI te trainen zonder gebruikersgegevens te delen

In het digitale tijdperk zijn persoonsgegevens de "brandstof" voor de ontwikkeling van AI. Maar vanaf dat moment ontstaat er een paradox: hoe beter AI mensen begrijpt, hoe kwetsbaarder we zijn voor "kritiek".

Informatielekken, overdreven gepersonaliseerde reclame en niet-transparante praktijken bij het verzamelen van gegevens zorgen ervoor dat gebruikers steeds huiveriger zijn om hun gegevens "over te dragen" aan platforms.

In die context ging de technologische gemeenschap op zoek naar een manier waarop AI toch kon leren zonder dat er privégegevens werden verzameld: Federated Learning.

Hoe AI leert zonder data te zien

In tegenstelling tot het traditionele trainingsmodel moeten alle gegevens, zoals berichten, afbeeldingen of gebruiksgewoonten, naar de server worden gestuurd zodat AI ze kan leren. Dit baart veel mensen zorgen, omdat persoonlijke gegevens kunnen worden verzameld of gelekt.

Met Federated Learning is het proces omgekeerd: het leren gebeurt direct op je apparaat, zoals je telefoon. De AI "observeert" simpelweg hoe je typt of de app gebruikt om zijn eigen leerervaring te tekenen, zonder daadwerkelijke gegevens naar de server te sturen.

De telefoon stuurt vervolgens alleen een samenvatting van de geleerde resultaten (in de vorm van getallen of wiskundige formules) naar het centrale systeem voor synthese.

Stel je voor: miljoenen telefoons die 'leerervaringen' delen in plaats van 'werkopdrachten'. De AI wordt steeds slimmer, maar je privégegevens verlaten je telefoon nooit.

In 2017 introduceerde Google Federated Learning voor Gboard, het standaardtoetsenbord van Android. Hierdoor kan de app leren hoe u typt, uw volgende woord voorspellen en spelfouten corrigeren zonder berichten terug te sturen naar de servers.

En daar blijft het niet bij: Federated Learning biedt ook een groot potentieel in de medische sector. In plaats van patiëntgegevens te verzamelen, wat beperkt wordt door strenge regelgeving zoals HIPAA (VS) of AVG (Europa), kunnen ziekenhuizen samen diagnostische modellen trainen zonder echte gegevens te delen.

Een goed voorbeeld hiervan is het door NVIDIA geïnitieerde EXAM (2020)-project: meer dan 20 ziekenhuizen wereldwijd hebben gezamenlijk een systeem getraind om de toestand van COVID-19-patiënten te voorspellen zonder persoonlijke gegevens uit te wisselen.

Niet alleen Google, maar ook Apple (toegepast in Siri en het QuickType-toetsenbord), Meta (met het FLUTE-testplatform), financiële instellingen zoals WeBank en Ant Group, en veel toonaangevende universiteiten zoals Stanford en MIT onderzoeken of implementeren Federated Learning. Deze technologie zal naar verwachting de nieuwe standaard worden voor AI-systemen die de privacy van gebruikers respecteren.

De sleutel tot eerlijke en transparante AI

Training op miljoenen apparaten met diverse configuraties, onstabiele verbindingen en een beperkte batterijcapaciteit brengt veel uitdagingen met zich mee op het gebied van leersnelheid en nauwkeurigheid. Bovendien dwingt het risico op reverse model-aanvallen ontwikkelaars om Federated Learning te combineren met andere beveiligingstechnologieën, zoals homomorfe encryptie of differentiële privacy.

AI leert je steeds beter kennen, maar Federated Learning biedt hoop op een verandering in de manier waarop we met technologie omgaan. In plaats van dat AI passief data verzamelt, leert AI nu rechtstreeks op je apparaat zonder toegang tot persoonlijke gegevens nodig te hebben.

Hiermee wordt niet alleen de privacy beschermd, maar ontstaat er ook een nieuwe samenwerking tussen mens en AI, waarbij AI met u meedenkt en van u leert in plaats van uw privacy te schenden.

Wereldwijd streven veel bedrijven en onderzoekers dit doel na. Federated Learning zal naar verwachting de sleutel worden tot een transparante, eerlijke en gebruikersrespecterende AI-toekomst, waarin AI daadwerkelijk 'met' jou leert, in plaats van 'te veel' over jou te weten.

Terug naar het onderwerp

ENKELE INTELLIGENTIE

Bron: https://tuoitre.vn/cong-nghe-moi-giup-ai-hoc-cung-chu-khong-soi-du-lieu-nguoi-dung-20251008164916799.htm