Новая технология помогает ИИ «учиться на пользовательских данных», а не «смотреть на них»

Федеративное обучение позволяет ИИ обучаться непосредственно на устройствах пользователей, становясь умнее с каждым днем ​​без сбора и хранения персональных данных.

Все еще есть способ обучать ИИ без передачи пользовательских данных

В цифровую эпоху персональные данные служат «топливом» для развития ИИ. Но отсюда возникает парадокс: чем лучше ИИ понимает людей, тем более уязвимыми мы становимся для «контроля».

Утечки информации, чрезмерно персонализированная реклама и непрозрачные методы сбора данных заставляют пользователей все больше опасаться «передавать» свои данные платформам.

В этом контексте технологическое сообщество начало искать способ обучения ИИ без сбора личных данных. И этим способом является федеративное обучение.

Как ИИ учится, не видя данных

В отличие от традиционной модели обучения, все данные, такие как сообщения, изображения или привычки использования, должны быть отправлены на сервер для обучения ИИ. Это вызывает опасения у многих, поскольку персональные данные могут быть собраны или украдены.

С федеративным обучением процесс обратный: обучение происходит прямо на вашем устройстве, например, на телефоне. ИИ просто «наблюдает», как вы печатаете или используете приложение, и формирует собственную модель обучения, не отправляя фактические данные на сервер.

Затем телефон отправляет в центральную систему для синтеза только сводку полученных результатов (в виде чисел или математических формул).

Представьте себе: миллионы телефонов обмениваются «учебным опытом» вместо «рабочих заданий». ИИ становится всё умнее, но ваши личные данные никогда не покидают ваш телефон.

В 2017 году Google внедрила функцию Federated Learning в Gboard, стандартную клавиатуру Android, благодаря чему приложение может изучать ваш стиль ввода, предугадывать ваше следующее слово и исправлять орфографические ошибки, не отправляя сообщения обратно на свои серверы.

Но и это ещё не всё: федеративное обучение открывает огромный потенциал в сфере медицины . Вместо сбора данных пациентов, который ограничен строгими правилами, такими как HIPAA (США) или GDPR (Европа), больницы могут совместно обучать диагностические модели, не обмениваясь реальными данными.

Ярким примером служит проект EXAM (2020), инициированный NVIDIA: более 20 больниц по всему миру совместно обучили систему прогнозированию состояния пациентов с COVID-19 без обмена какими-либо персональными данными.

Не только Google, но и Apple (применённая в Siri и клавиатуре QuickType), Meta (с тестовой платформой FLUTE), а также финансовые учреждения, такие как WeBank и Ant Group, и многие ведущие университеты, такие как Стэнфордский университет и Массачусетский технологический институт, также исследуют или внедряют федеративное обучение. Ожидается, что эта технология станет новым стандартом для систем искусственного интеллекта, уважающих конфиденциальность пользователей.

Ключ к справедливому и прозрачному ИИ

Обучение на миллионах устройств с различными конфигурациями, нестабильным подключением и ограниченной ёмкостью аккумулятора создаёт множество проблем с точки зрения скорости и точности обучения. Кроме того, риск атак с обратной моделью вынуждает разработчиков комбинировать федеративное обучение с другими технологиями безопасности, такими как гомоморфное шифрование или дифференциальная защита конфиденциальности.

ИИ всё лучше понимает вас, но федеративное обучение даёт надежду изменить наше взаимодействие с технологиями. Вместо пассивного сбора данных ИИ теперь обучается непосредственно на вашем устройстве, не требуя доступа к реальным персональным данным.

Это не только защищает конфиденциальность, но и создает новое партнерство между людьми и ИИ, где ИИ сопровождает вас и учится вместе с вами, а не вторгается в вашу личную жизнь.

Многие компании и исследователи по всему миру стремятся к этой цели. Ожидается, что федеративное обучение станет ключом к прозрачному, справедливому и уважающему пользователя будущему ИИ, где ИИ действительно учится «вместе» с вами, а не «знает слишком много» о вас.

Вернуться к теме

ЕДИНЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

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