Apple sta adottando un nuovo approccio alla formazione dei suoi modelli di intelligenza artificiale, che evita di raccogliere o copiare i contenuti degli utenti da iPhone o Mac.
Secondo un recente Post di blogLa società prevede di continuare a fare affidamento su dati sintetici (dati costruiti utilizzati per imitare il comportamento degli utenti) e la privacy differenziale per migliorare le funzionalità come i riepiloghi di posta elettronica, senza ottenere l'accesso a e -mail o messaggi personali.
Per gli utenti che si oppongono al programma di analisi dei dispositivi di Apple, i modelli di intelligenza artificiale dell'azienda confronteranno messaggi sintetici simili a e-mail con un piccolo campione di contenuti di un utente reale archiviati localmente sul dispositivo. Il dispositivo identifica quindi quale dei messaggi sintetici corrisponde più da vicino al suo campione utente e invia informazioni sulla partita selezionata di nuovo ad Apple. Nessun dato utente reale lascia il dispositivo e Apple afferma che riceve solo informazioni aggregate.
La tecnica consentirà ad Apple di migliorare i suoi modelli per attività di generazione di testo a più a lungo senza raccogliere contenuti utente reali. È un'estensione dell'uso di lunga data dell'azienda della privacy differenziale, che introduce dati randomizzati in set di dati più ampi per aiutare a proteggere le singole identità. Apple ha utilizzato questo metodo dal 2016 per comprendere i modelli di utilizzo, in linea con le politiche di salvaguardia dell'azienda.
Miglioramento di Genmoji e altre caratteristiche di intelligenza Apple
La società utilizza già la privacy differenziale per migliorare le caratteristiche come Genmoji, dove raccoglie tendenze generali su quali istruzioni sono più popolari senza collegare alcun prompt con un utente o un dispositivo specifico. Nelle prossime versioni, Apple prevede di applicare metodi simili ad altre funzionalità di Intelligence Apple, tra cui il parco giochi di immagini, la bacchetta di immagini, la creazione di memorie e gli strumenti di scrittura.
Per Genmoji, la Società posiziona in modo anonimo dispositivi partecipanti per determinare se sono stati osservati frammenti rapidi specifici. Ogni dispositivo risponde con un segnale rumoroso: alcune risposte riflettono l'uso effettivo, mentre altre sono randomizzate. L'approccio garantisce che solo termini ampiamente utilizzati diventino visibili ad Apple e che nessuna risposta individuale può essere fatta risalire a un utente o un dispositivo, afferma la società.
Cure di dati sintetici per migliori riepiloghi e -mail
Mentre il metodo di cui sopra ha funzionato bene rispetto a brevi istruzioni, Apple aveva bisogno di un nuovo approccio per attività più complesse come riassumere le e -mail. Per questo, Apple genera migliaia di messaggi di esempio e questi messaggi sintetici vengono convertiti in rappresentazioni numeriche o “incorporamenti” in base a lingua, tono e argomento. I dispositivi utente partecipanti, quindi confronta gli incorporamenti con campioni memorizzati localmente. Ancora una volta, solo la partita selezionata è condivisa, non il contenuto stesso.
Apple raccoglie gli incorporamenti sintetici più frequentemente selezionati dai dispositivi partecipanti e li usa per perfezionare i suoi dati di formazione. Nel tempo, questo processo consente al sistema di generare e -mail sintetiche più pertinenti e realistiche, aiutando Apple a migliorare i suoi output di intelligenza artificiale per la sintesi e la generazione di testo senza apparente compromesso della privacy degli utenti.
Disponibile in beta
Apple sta lanciando il sistema nelle versioni beta di iOS 18.5, iPados 18.5 e MacOS 15.5. Secondo Mark Gurman di Bloomberg, Apple sta tentando di affrontare le sfide con il suo sviluppo dell'IA in questo modo, problemi che hanno incluso implementazioni in ritardo di funzionalità e le ricadute dei cambiamenti di leadership nel team Siri.
Resta da vedere se il suo approccio produrrà risultati di intelligenza artificiale più utili nella pratica, ma segnala un chiaro sforzo pubblico per bilanciare la privacy degli utenti con le prestazioni del modello.
(Foto di Non esplodente)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
