Kaip „Apple“ suasmenina „Siri“ nepakeldama jūsų duomenų

Moteris savo telefone naudoja balso asistentą. kyonntra / Getty Images

Jei turite „iPhone“, galbūt pastebėjote, kad „Siri“ elgesys pasikeitė per pastaruosius metus. Balso asistentas telefone atsibus, kai pasakysite „Hey Siri“, bet ne tada, kai tą pačią frazę išgirs jūsų draugai ar šeimos nariai.

„Apple“ tai padarė protinga: ji norėjo, kad visi kambaryje esantys „iPhone“ nereaguotų, kai vienas asmuo ištaria pažadinimo frazę. Galbūt manote, kad „Apple“ turės surinkti daug jūsų garso duomenų, kad tai padarytų. Keista, bet ne.

„Apple“ privatumo vadovas Julienas Freudigeris gruodžio 8 d. Neuronų apdorojimo informacinių sistemų konferencijos auditorijai sakė, kad jis daugiausia remiasi technika, vadinama federaciniu mokymusi. pirmą kartą „Google“ pristatė 2017 m . Tai leidžia Apple mokyti skirtingas garsiakalbių atpažinimo modelio kopijas visuose savo vartotojų įrenginiuose, naudojant tik vietoje turimus garso duomenis. Tada jis siunčia tik atnaujintus modelius atgal į centrinį serverį, kad būtų sujungtas į pagrindinį modelį. Tokiu būdu neapdorotas naudotojų „Siri“ užklausų garsas niekada nepalieka jų „iPhone“ ir „iPad“, bet asistentas nuolat geriau atpažįsta tinkamą garsiakalbį.

Be bendro mokymosi, „Apple“ taip pat naudoja tai, kas vadinama skirtingu privatumu, kad pridėtų papildomą apsaugos lygį. Ši technika įterpia nedidelį triukšmo kiekį į bet kokius neapdorotus duomenis, prieš juos įvedant į vietinį mašininio mokymosi modelį. Dėl papildomo veiksmo piktybiniams veikėjams bus nepaprastai sunku pakeisti originalius garso failus iš išmokyto modelio.

Nors Apple buvo naudojant skirtingą privatumą nuo 2017 m. jis buvo derinamas su jungtiniu mokymusi tik nuo 13 versijos „iOS“, kuri visuomenei pasirodė šių metų rugsėjį. Be „Siri“ suasmeninimo, abu metodai dabar naudojami ir kelioms kitoms programoms, įskaitant „QuickType“ („Apple“ suasmenintą klaviatūrą) ir „Found In Apps“ funkciją, kuri nuskaito jūsų kalendoriaus ir pašto programas, ieškodama žinučių siuntėjų ir skambintojų, kurių numeriai. nėra jūsų telefone. Freudigeris teigė, kad bendrovė netrukus planuoja įdiegti privatumo metodus daugiau programų ir funkcijų.

Pastaraisiais metais AI tyrimų bendruomenėje vis labiau populiarėjo jungtinis mokymasis, nes išaugo susirūpinimas dėl duomenų privatumo. Kovo mėnesį „Google“. paleistas naujas įrankių rinkinys, leidžiantis kūrėjams lengviau įgyvendinti savo susijungimo mokymosi modelius. Be daugelio kitų panaudojimo būdų, mokslininkai tikisi, kad tai padės įveikti privatumo iššūkius taikant AI sveikatos priežiūrai. Įmonės, įskaitant „Owkin“, „Doc.ai“ ir „Nvidia“, domisi tokiu būdu.

Nors ši technika vis dar gana nauja ir ją reikia toliau tobulinti, naujausias „Apple“ pritaikymas siūlo dar vieną atvejo tyrimą, kaip ją pritaikyti plačiu mastu. Tai taip pat žymi esminį pasikeitimą technologijų pramonėje tradiciškai priimtame kompromise tarp privatumo ir naudingumo: iš tikrųjų dabar įmanoma pasiekti abu. Tikėkimės, kad kitos įmonės greitai susigaus.

Jei norite, kad daugiau tokių istorijų būtų pristatyta tiesiai į jūsų pašto dėžutę, užsiprenumeruokite Webby nominuotą AI informacinį biuletenį The Algorithm. Tai nemokama.

paslėpti