Annak érdekében, hogy versenyezhessen riválisaival, az Apple elkezdett többet fogadni a mesterséges intelligenciára. A Google-nak vagy a Facebooknak nincs problémája a felhasználói adatok gyűjtésével és annak felismerésével, hogy ezt a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási (Machine Learning) rendszereik fejlesztése érdekében teszik, de az Apple nem gondolja ugyanezt; A cupertinók valóban törődnek a magánéletünkkel. Ezért a legutóbbi WWDC-ben meséltek nekünk Differenciális adatvédelem, a rendszer adatgyűjtéshez, a mesterséges intelligencia fejlesztéséhez és egyúttal a magánéletünk védelméhez.
A többi társaság folyamatosan tudni akar olyan dolgokat, mint például hol vagyunk, mit vásárolunk vagy hogyan használjuk a billentyűzetet, amely magában foglalja azt is, amit keresünk, de nem tűnik úgy, hogy ez valaha is aggasztotta volna az Apple-t, egy olyan céget, amely elmélet, semmi köze hozzá, tegye az ügyfelek adataival: nem reklámot árulnak, csak a termékeiket. Tim Cook és a társaság biztonságos eszközöket kínálnak hogy a felhasználók is biztonságban érezzék magukat, és ezen az Apple nem akar változtatni.
A Differenciális adatvédelem tanulmányozza az általános, védi az egyént
Ahogy néhány szakember itt Gépi tanulás És az AI, az Apple problémája az, hogy ha nem tesz valamit, akkor fényévekkel lesz a verseny mögött, amikor virtuális asszisztensekről van szó. Itt lép életbe az a differenciális adatvédelem, amelyről a múltban meséltek. WWDC. Craig Federighi így magyarázta:
A Differenciál adatvédelem a statisztika és az adatelemzés területén egy olyan kutatási téma, amely kivonatoló algoritmusokat, részmintákat és zajinjekciókat használ, hogy lehetővé tegye az ilyen típusú tanulást sok forrásból, miközben minden felhasználó adatait teljesen titokban tartja.
Differenciális adatvédelem nem alma találmány. A tudósok évek óta tanulmányozták a koncepciót, de az iOS 10 megjelenésével az Apple ezt a koncepciót kezdi használni a billentyűzet, a Spotlight és a Notes felhasználók adatainak összegyűjtésére és elemzésére.
A differenciált adatvédelem működik egyedi adatok algoritmus kódolása, hogy a személyt ne lehessen irányítani, miután több ezer felhasználó adatait elemezték nagyszabású trendminták összegyűjtésére. A cél a felhasználó identitásának és adatainak részleteinek védelme, miközben általános információkat szereznek, amelyek elősegítik a gépi tanulást
iOS 10 Véletlenszerűen keveri össze adatainkat a készülékünkön belül, mielőtt tömegesen elküldené azokat az Apple-nek, így az adatokat soha nem küldjük bizonytalanul. Másrészt az Apple nem fogja tárolni minden szót, amelyet beírunk a billentyűzettel, vagy az általunk végrehajtott kereséseket, mert, mint fentebb említettem, nincs rá szüksége. A cupertinói azt mondják, hogy korlátozni fogják az egyes felhasználóktól összegyűjthető adatok mennyiségét.
Az Apple felajánlotta a professzornak a Differenciális adatvédelem megvalósításának dokumentumait Aaron Roth és a professzor, aki vitathatatlanul megírta a Bibliát a differenciális adatvédelemről (a differenciális adatvédelem algoritmikus alapjai), és az Apple ezen a területen végzett munkáját "úttörőnek" vagy "úttörőnek" minősítette.
Hogyan működik a differenciális adatvédelem
A Differenciális adatvédelem nem egyedi technológia. Ez az adatfeldolgozás megközelítése hozzon létre korlátozásokat annak megakadályozására, hogy az adatok a felhasználókhoz kapcsolódjanak Konkrét. Lehetővé teszi az adatok egészének elemzését, de némi zajt ad az adatokhoz, ami azt jelenti, hogy az egyéni magánélet nem szenved egyidejűleg az adatok tömeges feldolgozásával. Adam Smith a következőképpen határozza meg:
Technikailag ez egy matematikai meghatározás. Csak korlátozza az adatok különböző feldolgozási módjait. És olyan módon korlátozza őket, hogy ne lehessen túl sok információt összekapcsolni az adatcsoport bármely egyes intervallumkivonási pontjáról.
Másrészt összehasonlítja a Differential Privacy-t azzal, hogy egy rosszul hangolt rádió statikus zajrétege mögött kiválaszthat egy mögöttes dallamot:
Miután megértette, mit hall, nagyon egyszerű figyelmen kívül hagyni a statikát. Tehát kicsit olyan, mint ami minden egyes embernél történik, nem tanul meg túl sokat csak egy egyéntől, de összességében elég egyértelműen láthatja a mintákat.
Smith úgy véli Az Apple az első nagy cég, amely megpróbálja használni a Differential Privacy szolgáltatást nagy mértékben. Más cégek, mint például az AT&T, tanulmányokat végeztek, de még nem merték használni.
És a mesterséges intelligencia jövője?
A Szilícium-völgy adatvédelmi vitáját gyakran a bűnüldözésen keresztül tekintik meg, amely egyensúlyt teremt a magánélet és a nemzetbiztonság között. A vállalatok számára az a vita a magánélet és a funkciók között zajlik. Amit az Apple elkezdett, az gyökeresen megváltoztathatja a vitát.
Többek között a Google és a Facebook megpróbálta megoldani azt a kérdést, hogy miként lehet nagyszerű termékeket kínálni, sok funkcióval, amelyek ugyanakkor privátak is maradnak. Sem az Allo, a Google legújabb üzenetküldő alkalmazása, sem a Facebook Messenger alapértelmezés szerint nem kínál végpontok közötti titkosítást, mert mindkét vállalatnak felhasználói adatokra van szüksége a gépi tanulás javításához és a botok működéséhez. Az Apple felhasználói adatokat is kíván gyűjteni, de nem távolítja el a iMessage végpontok közötti titkosítás. Smith szerint az Apple bevezetése más vállalatok meggondolását okozhatja.
Röviden, úgy tűnik, hogy az Apple merte használni a már létező elméleteket, amelyek sok embertől gyűjtenek adatokat anélkül, hogy megsértenék a magánéletünket. Másol valaki erre?
