فرق کی رازداری: ہمارے ڈیٹا اور مشین لرننگ کے مستقبل کے لئے اس کا کیا مطلب ہے

فرق کی رازداری

اپنے حریفوں کا مقابلہ کرنے کے لئے ، ایپل نے مصنوعی ذہانت پر مزید شرط لگانا شروع کردی ہے۔ گوگل یا فیس بک کو صارف کا ڈیٹا اکٹھا کرنے اور یہ تسلیم کرنے میں کوئی حرج نہیں ہے کہ وہ یہ مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ (مشین لرننگ) کے نظام کو بہتر بنانے کے ل do کرتے ہیں ، لیکن ایپل ایسا نہیں سوچتا ہے۔ کیپرٹینو ہماری رازداری کا خیال رکھتے ہیں۔ اسی وجہ سے ، آخری ڈبلیوڈبلیو ڈی سی میں انہوں نے ہمارے بارے میں بتایا فرق کی رازداری، آپ کا نظام ڈیٹا اکٹھا کرنے ، اپنی AI کو بہتر بنانا ، اور اسی کے ساتھ ہماری رازداری کی حفاظت کریں۔

باقی کمپنیاں مستقل طور پر ایسی چیزوں کو جاننا چاہتی ہیں جیسے ہم کہاں ہیں ، ہم کیا خریدتے ہیں یا کی بورڈ کا استعمال کس طرح کرتے ہیں ، جس میں ہم جس چیز کی تلاش کر رہے ہیں اس میں شامل ہیں ، لیکن ایسا نہیں لگتا ہے کہ اس نے ایپل ، کو ایک ایسی کمپنی کا فکر کیا ہے جس میں ، تھیوری کا اس سے کوئی لینا دینا نہیں ہے۔ اپنے صارفین کے ڈیٹا سے کریں: وہ اشتہار نہیں بیچتے ہیں ، صرف ان کی مصنوعات کو۔ ٹم کک اور کمپنی محفوظ آلات پیش کرتے ہیں تاکہ صارفین بھی خود کو محفوظ محسوس کریں ، اور یہ وہ چیز ہے جسے ایپل تبدیل نہیں کرنا چاہتا ہے۔

امتیازی رازداری کا مطالعہ عام ، فرد کی حفاظت کرتا ہے

فرق کی رازداری

جیسے کچھ ماہرین مشین لرننگ اور اے ، ایپل کے لئے مسئلہ یہ ہے کہ اگر وہ کچھ نہیں کرتا ہے تو ، جب یہ مجازی معاونین کی بات کرتا ہے تو مقابلہ کے پیچھے ہلکے سال ہوں گے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں امتیازی رازداری کے بارے میں بتایا جاتا ہے جس کے بارے میں ہمیں ماضی میں بتایا گیا تھا۔ WWDC. کریگ فریڈرگی نے اس کی وضاحت اس طرح کی۔

ڈیفرنٹینشل پرائیویسی اعدادوشمار اور اعداد و شمار کے تجزیہ کے شعبے میں ایک تحقیقی موضوع ہے جس میں ہر صارف کی معلومات کو مکمل طور پر نجی رکھتے ہوئے کئی قسم کے ذرائع سے سیکھنے کی اس قسم کی اجازت دینے کے لئے ہیشنگ الگورتھم ، سب میپلنگ اور شور انجیکشن کا استعمال کیا جاتا ہے۔

فرق کی رازداری سیب کی ایجاد نہیں. اسکالرز نے سالوں سے اس تصور کا مطالعہ کیا ہے ، لیکن آئی او ایس 10 کے اجراء کے ساتھ ، ایپل اس تصور کو کی بورڈ ، اسپاٹ لائٹ ، اور نوٹس استعمال کرنے والوں سے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کرنے کے لئے استعمال کرنا شروع کردے گا۔

مختلف پرائیویسی کے ذریعہ کام کرتا ہے انفرادی ڈیٹا کا الگورتھم کوڈنگ، تاکہ بڑے پیمانے پر رجحانات کے نمونوں کو جمع کرنے کے لئے ہزاروں صارفین کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے بعد اس شخص کو کنٹرول نہیں کیا جاسکتا ہے۔ مقصد عام معلومات کے حصول کے دوران صارف کی شناخت اور ان کے ڈیٹا کی تفصیلات کا تحفظ کرنا ہے جس سے مشین سیکھنے کو بہتر بنانے میں مدد ملے گی

iOS کے 10 یہ بڑی تعداد میں ایپل کو بھیجنے سے پہلے ہمارے ڈیٹا میں تصادفی طور پر ہمارے ڈیٹا میں بدلاؤ ڈال دیتا ہے ، لہذا ڈیٹا کو کبھی بھی غیر محفوظ طریقے سے نہیں بھیجا جائے گا۔ دوسری طرف ، ایپل ہم ہر ٹائپ کو کی بورڈ یا ان تلاشیوں کے ذریعہ محفوظ نہیں کرتے ہیں جو ہم انجام دیتے ہیں کیونکہ جیسا کہ میں نے اوپر ذکر کیا ہے ، اس کی ضرورت نہیں ہے۔ کیپرٹینو کے لوگوں کا کہنا ہے کہ وہ ہر صارف سے جمع کردہ اعداد و شمار کی مقدار کو محدود کردیں گے۔

ایپل نے اس کی امتیازی رازداری کے نفاذ کی دستاویزات پروفیسر کو پیش کیں ہارون روتھ پنسلوینیا یونیورسٹی اور پروفیسر سے ، جنہوں نے بحث کرکے بائبل کو ڈیفرنٹینیلل پرائیویسی (الگورتھمک فاؤنڈیشن آف ڈفرنفینئل پرائیویسی) پر استدلال کیا ہے ، اور اس علاقے میں ایپل کے کام کو "سرخیل" یا "گراؤنڈ بریکنگ" قرار دیا ہے۔

فرق کی رازداری کس طرح کام کرتی ہے

پرائیویسی

امتیازی رازداری کوئی انوکھی ٹیکنالوجی نہیں ہے۔ یہ ڈیٹا پروسیسنگ کا ایک نقطہ نظر ہے ڈیٹا کو صارفین سے وابستہ ہونے سے روکنے کے لئے پابندیاں بنائیں کنکریٹ یہ اعداد و شمار کو مجموعی طور پر تجزیہ کرنے کی اجازت دیتا ہے ، لیکن اعداد و شمار میں کچھ شور مچا دیتا ہے ، جس کا مطلب ہے کہ انفرادی رازداری کو اسی وقت تکلیف نہیں پہنچتی ہے جب ڈیٹا پر ماسس ہونے پر کارروائی کی جاتی ہے۔ ایڈم اسمتھ نے اس کی وضاحت اس طرح کی ہے۔

تکنیکی لحاظ سے یہ ریاضی کی تعریف ہے۔ یہ صرف ان مختلف طریقوں پر پابندی عائد کرتا ہے جن سے ڈیٹا پر کارروائی کی جاسکتی ہے۔ اور یہ انھیں اس طرح محدود کرتا ہے جس سے ڈیٹا گروپ میں کسی بھی انفرادی وقفہ نکالنے کے نقطہ نظر کے بارے میں زیادہ سے زیادہ معلومات منسلک نہیں ہونے دیتی ہیں۔

دوسری طرف ، وہ امتیازی رازداری کا موازنہ کرتا ہے کہ ناقص آواز والے ریڈیو سے جامد شور کی ایک پرت کے پیچھے بنیادی دھن نکال سکتا ہے۔

ایک بار جب آپ یہ سن لیں کہ آپ کیا سن رہے ہیں تو جامد کو نظرانداز کرنا واقعی آسان ہے۔ لہذا یہ کچھ ایسا ہی ہے جیسے ہر فرد کے ساتھ ہوتا ہے ، آپ صرف ایک فرد سے بہت زیادہ نہیں سیکھتے ہیں ، لیکن مجموعی طور پر آپ نمونے کو بالکل صاف دیکھ سکتے ہیں۔

اسمتھ کا خیال ہے کہ ایپل پہلی بڑی کمپنی ہے جس نے امتیازی رازداری کو استعمال کرنے کی کوشش کی ہے بڑے پیمانے پر دیگر کمپنیوں جیسے اے ٹی اینڈ ٹی نے مطالعات کا انعقاد کیا ہے ، لیکن ابھی تک اس کے استعمال کی ہمت نہیں کی ہے۔

اور مصنوعی ذہانت کا مستقبل؟

سیلیکن ویلی پرائیویسی بحث اکثر قانون نافذ کرنے والے اداروں کے ذریعہ دیکھا جاتا ہے ، جو رازداری اور قومی سلامتی کو متوازن کرتا ہے۔ کمپنیوں کے لئے ، بحث رازداری اور خصوصیات کے مابین ہے. ایپل نے جو کچھ شروع کیا ہے وہ بحث کو یکسر بدل سکتا ہے۔

گوگل اور فیس بک نے ، دوسروں کے درمیان ، اس سوال کو حل کرنے کی کوشش کی ہے کہ ایک ہی وقت میں نجی رہ جانے والی بہت سی خصوصیات کے ساتھ عظیم مصنوعات کی پیش کش کی جائے۔ الو ، نہ ہی گوگل کی جدید ترین میسجنگ ایپ ، اور نہ ہی فیس بک میسنجر اختتام سے آخر میں خفیہ کاری کو بطور ڈیفالٹ پیش کرتے ہیں کیوں کہ دونوں کمپنیوں کو اپنی مشین لرننگ کو بہتر بنانے اور اپنے بوٹس کو کام کرنے کے قابل بنانے کیلئے صارف کے ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایپل صارف کا ڈیٹا اکٹھا کرنا چاہتا ہے ، لیکن یہ اس کو دور نہیں کرے گا iMessage کے آخر سے آخر میں خفیہ کاری. اسمتھ کا کہنا ہے کہ ایپل کے نفاذ کی وجہ سے دوسری کمپنیوں کا اپنا ذہن بدل سکتا ہے۔

مختصر طور پر ، ایسا لگتا ہے کہ ایپل نے ایسے سسٹم کو استعمال کرنے کی ہمت کی ہے جو پہلے سے موجود تھیوریز ہے جو ہماری پرائیویسی کی خلاف ورزی کیے بغیر بہت سارے لوگوں سے ڈیٹا اکٹھا کرے گا۔ کوئی اس پر آپ کی کاپی کرے گا؟


مضمون کا مواد ہمارے اصولوں پر کاربند ہے ادارتی اخلاقیات. غلطی کی اطلاع دینے کے لئے کلک کریں یہاں.

تبصرہ کرنے والا پہلا ہونا

اپنی رائے دیں

آپ کا ای میل ایڈریس شائع نہیں کیا جائے گا. ضرورت ہے شعبوں نشان لگا دیا گیا رہے ہیں کے ساتھ *

*

*

  1. ڈیٹا کے لیے ذمہ دار: AB انٹرنیٹ نیٹ ورکس 2008 SL
  2. ڈیٹا کا مقصد: اسپیم کنٹرول ، تبصرے کا انتظام۔
  3. قانون سازی: آپ کی رضامندی
  4. ڈیٹا کا مواصلت: اعداد و شمار کو تیسری پارٹی کو نہیں بتایا جائے گا سوائے قانونی ذمہ داری کے۔
  5. ڈیٹا اسٹوریج: اوکیسٹس نیٹ ورکس (EU) کے میزبان ڈیٹا بیس
  6. حقوق: کسی بھی وقت آپ اپنی معلومات کو محدود ، بازیافت اور حذف کرسکتے ہیں۔