
Ainda há uma maneira de treinar IA sem compartilhar dados do usuário
Na era digital, os dados pessoais são o "combustível" para o desenvolvimento da IA. Mas, a partir daí, surge um paradoxo: quanto mais a IA entende os humanos, mais vulneráveis nos tornamos à "análise".
Vazamentos de informações, publicidade excessivamente personalizada e práticas de coleta de dados não transparentes deixaram os usuários cada vez mais cautelosos em "entregar" seus dados às plataformas.
Nesse contexto, a comunidade tecnológica começou a procurar uma maneira de a IA continuar aprendendo sem coletar dados privados, e isso é o Aprendizado Federado.
Como a IA aprende sem ver dados
Ao contrário do modelo de treinamento tradicional, todos os dados, como mensagens, imagens ou hábitos de uso, devem ser enviados ao servidor para que a IA aprenda. Isso preocupa muitas pessoas, pois dados pessoais podem ser coletados ou vazados.
Com o Aprendizado Federado, o processo é inverso: o aprendizado acontece diretamente no seu dispositivo, como no seu celular. A IA apenas "observa" como você digita ou usa o aplicativo para desenhar sua própria experiência de aprendizado, sem enviar dados reais para o servidor.
O telefone então envia apenas um resumo dos resultados aprendidos (na forma de números ou fórmulas matemáticas) para o sistema central para síntese.
Imagine isso: milhões de telefones compartilhando “experiências de aprendizado” em vez de “tarefas de trabalho”. A IA continua ficando mais inteligente, mas seus dados privados nunca saem do seu telefone.
Em 2017, o Google introduziu o Aprendizado Federado no Gboard, o teclado padrão do Android, para que o aplicativo possa aprender como você digita, prever sua próxima palavra e corrigir erros de ortografia sem enviar mensagens de volta aos seus servidores.
Não parando por aí, o Aprendizado Federado também abre um grande potencial na área médica . Em vez de coletar dados de pacientes, o que é limitado por regulamentações rígidas como a HIPAA (EUA) ou o GDPR (Europa), os hospitais podem treinar modelos de diagnóstico em conjunto sem compartilhar registros reais.
O projeto EXAM (2020), iniciado pela NVIDIA, é um excelente exemplo: mais de 20 hospitais globais treinaram em conjunto um sistema para prever as condições dos pacientes com COVID-19 sem trocar dados pessoais.
Não apenas o Google, mas também a Apple (aplicada na Siri e no teclado QuickType), a Meta (com a plataforma de testes FLUTE), instituições financeiras como o WeBank ou o Ant Group, e muitas universidades importantes como Stanford e MIT também estão pesquisando ou implementando o Aprendizado Federado. Espera-se que essa tecnologia se torne o novo padrão para sistemas de IA que respeitam a privacidade dos usuários.
A chave para uma IA justa e transparente
O treinamento em milhões de dispositivos com configurações diversas, conexões instáveis e capacidade limitada da bateria cria muitos desafios em termos de velocidade e precisão do aprendizado. Além disso, o risco de ataques de modelo reverso também força os desenvolvedores a combinar o Aprendizado Federado com outras tecnologias de segurança, como criptografia homomórfica ou privacidade diferencial.
A IA está cada vez melhor em conhecer você, mas o Aprendizado Federado oferece esperança para mudar a maneira como interagimos com a tecnologia. Em vez de coletar dados passivamente, a IA agora aprende diretamente no seu dispositivo, sem precisar acessar dados pessoais reais.
Isso não apenas protege a privacidade, mas também cria uma nova parceria entre humanos e IA, onde a IA acompanha e aprende com você, em vez de invadir sua privacidade.
Em todo o mundo , muitas empresas e pesquisadores buscam esse objetivo. Espera-se que o Aprendizado Federado se torne a chave para um futuro de IA transparente, justo e respeitoso para o usuário, onde a IA realmente aprenda "com" você, em vez de "saber demais" sobre você.
Fonte: https://tuoitre.vn/cong-nghe-moi-giup-ai-hoc-cung-chu-khong-soi-du-lieu-nguoi-dung-20251008164916799.htm
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