Nova tecnologia ajuda a IA a 'aprender com' em vez de 'analisar' os dados do usuário.

A aprendizagem federada permite que a IA aprenda diretamente nos dispositivos dos usuários, tornando-se mais inteligente a cada dia sem coletar ou armazenar dados pessoais.

Ainda existe 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 minuciosa".

Vazamentos de informações, publicidade excessivamente personalizada e práticas de coleta de dados não transparentes tornaram os usuários cada vez mais receosos em "entregar" seus dados às plataformas.

Nesse contexto, a comunidade tecnológica começou a procurar uma forma de a IA continuar aprendendo sem coletar dados privados, e essa forma é a Aprendizagem Federada.

Como a IA aprende sem ver dados

Diferentemente do modelo de treinamento tradicional, todos os dados, como mensagens, imagens ou hábitos de uso, precisam 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 simplesmente "observa" como você digita ou usa o aplicativo para extrair sua própria experiência de aprendizado, sem enviar dados reais para o servidor.

O telefone envia então apenas um resumo dos resultados aprendidos (na forma de números ou fórmulas matemáticas) para o sistema central para síntese.

Imagine o seguinte: milhões de celulares compartilhando "experiências de aprendizado" em vez de "tarefas de trabalho". A inteligência artificial continua aprimorando-se, mas seus dados privados nunca saem do seu celular.

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.

Mas não para por aí, a aprendizagem federada também abre um grande potencial na área médica . Em vez de coletar dados de pacientes, o que é limitado por regulamentações rigorosas como a HIPAA (EUA) ou a 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 quaisquer 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), além de instituições financeiras como o WeBank e o Ant Group, e muitas universidades de ponta 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 de bateria cria muitos desafios em termos de velocidade e precisão de 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 inteligência artificial está cada vez melhor em conhecer você, mas o aprendizado federado oferece esperança para mudar a forma 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 estão empenhados em alcançar esse objetivo. Espera-se que a aprendizagem federada se torne a chave para um futuro da IA ​​transparente, justa e que respeite o usuário, onde a IA realmente aprende "com" você, em vez de "saber demais" sobre você.

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INTELIGÊNCIA ÚNICA

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