Sistema de inteligencia artificial de Apple Inteligencia de Apple se ha convertido en uno de los principios básicos. Si bien Apple no utiliza los datos o interacciones personales de los usuarios para capacitar a los modelos de inteligencia artificial, filtran información personal como el número de seguro social y la tarjeta de crédito en el contenido abierto en Internet. Con las técnicas recientemente anunciadas, las tendencias generales se analizan sin revelar el comportamiento individual y las características de la inteligencia de Apple mejoran aún más.
Proceso de desarrollo que prioriza la privacidad para Genmoji
Genmoji, una de las características notables de Apple Intelligence, se desarrolla con los datos de análisis de dispositivos que los usuarios compartieron a pedido. El método de confidencialidad diferenciado utilizado en este proceso evita la detección de comandos raros o únicos, al tiempo que revela los patrones de comandos más preferidos y hace que sea imposible conectar cualquier comando a un usuario individual.
El sistema cuestiona aleatoria y anónimamente si ciertas piezas de comando se ven en los dispositivos. Los datos de los dispositivos contienen señales «ruidosas», por lo que algunas señales dan la información correcta, mientras que otras se mezclan con información seleccionada al azar. De esta manera, Apple puede descubrir solo cientos de usuarios. Estas señales, que no pueden asociarse con la dirección IP o la identidad de Apple, evitan que Apple acceda a cualquier información sobre usuarios individuales.
Este enfoque es poco después de Genmoji Plaqueo de imágenes, Varita de imagen, Creación de recuerdos, Herramientas de escritura Y Inteligencia visual Se aplicará con las mismas medidas de privacidad en tales características.
Período de datos artificial (sintético) en la producción de texto
Las características de Apple Intelligence, como las herramientas de resumen y ortografía que se ejecutan con textos largos, los métodos aplicados a comandos cortos no son suficientes. En este caso, los datos sintéticos entran en juego como una nueva solución para comprender las tendencias sin recopilar datos del usuario.
Los datos sintéticos consisten en datos artificiales que no incluyen contenidos reales del usuario, pero creados de manera similar a los datos del usuario en términos de estilo y contenido. Por ejemplo; «¿Quieres jugar al tenis mañana a las 11:30?» como se crea un mensaje de correo electrónico utilizando modelos de idiomas grandes (LLM). Estos mensajes se combinan con algunas muestras de correo electrónico reales que se encuentran en los dispositivos participativos. Los dispositivos les identifican los mensajes sintéticos más cercanos y envían señales anónimas solo sobre esta coincidencia.
Con este sistema, Apple puede comprender qué tipos de mensajes son los más comunes y hacer que la ortografía sea más efectiva. Este modelo, desarrollado por datos sintéticos, aumenta el éxito de las características, como resumir sin tener que recopilar contenidos de correo electrónico reales.
Estrategia de desarrollo de prioridad de privacidad
Apple impone los mismos principios de privacidad tanto en la generación de genes como en datos sintéticos:
Solo usuarios que dan aprobación Está incluido en el programa de análisis.
No hay contenido individual No compartido con Apple.
Señales de los dispositivoses completamente independiente de las identidades de los usuarios.
Estadística colectivase utiliza en el proceso de desarrollo.
Con estos métodos, Apple puede analizar las tendencias generales sin saber qué tipo de comandos dan los usuarios o el contenido de sus correos electrónicos.