Kaip mes statome AI programas, kurios iš vartotojų mokosi realiuoju laiku, neišlaikydami savo duomenų

„Ei, kada nors jaučiatės, kad jūsų programos apie jus žino šiek tiek per daug?”

Kitą dieną turėjau atsitiktinį kavos pokalbį, o pokalbis pasitraukė į programas ir privatumą. Vienas draugas pakėlė antakį ir pasakė: „Keista – kartais šios programos prisimena dalykus, kurių net nesuvokiau, kad jiems sakiau“. Tai įstrigo man.

Nes sąžiningai, kas to nejautė? Mes visi mėgstame protingas ir naudingas programas, tačiau yra plona linija. Niekam nepatinka patirtis, kai jaučiatės stebimi ar be galo stebimi. Pagalba realiuoju laiku yra puiki, tačiau ji turėtų būti be vargo poskonio, kad jūsų duomenys būtų saugomi amžiams.

Ir tokiose pramonės šakose kaip sveikatos priežiūra, finansai ir „Enterprise SaaS“, ši linija nėra tik nuomonė – tai įstatymas.

Štai kodėl „Spritle“ programinėje įrangoje mes esame apsėstas paprasto klausimo: Kaip mes galime sukurti AI sistemas, kurios iš vartotojų mokosi realiuoju laiku, niekada nesilaikydami savo asmens duomenų?

Šiandien aš jus apžvelgsiu, kaip mes kreipiamės į tai – ir kodėl tai keičia intelektualiųjų programų kūrimo būdą.

Senasis būdas: alkanas, privatumas-aklas

Ilgus metus AI knygelė buvo paprasta: surinkite kuo daugiau duomenų, padėkite juos į didelius serverio modelius ir mokykite AI, kol jis bus „pakankamai protingas“.

Tai puikiai veikė kuriant virusinės socialinės žiniasklaidos programas ar rekomendacinius variklius. Bet in Sveikatos priežiūraAr Finansaiir Įmonių produktaistatymai skiriasi:

• Gydytojai negali rizikuoti paciento duomenų nutekėjimu.
• Finansinės programos turi laikytis griežtų taisyklių.

• Bendrovės yra teisinės ir moralinės atsakomybės apsaugoti žmonių privatumą, tačiau tuo pat metu žmonės vis dar nori protingų, naudingų įrankių, kurie jaustųsi asmeniškai ir padarytos tik jiems. “

Tai tikras iššūkis: kaip jūs padarote AI asmeninę ir atsakingą – be peržengimo privatumo ribų?

Naujas būdas: mokymasis skrydžio metu, akimirksniu pamirštant

Leisk man papasakoti greitą istoriją.

Vienas iš mūsų partnerių, „Healthcare SaaS Startup“, norėjo sukurti intelektualią klinikinių pastabų pateikimo programą. Reikėjo prisitaikyti prie kiekvieno gydytojo stiliaus – vieni pageidaujami sutrumpinti, kiti naudojo visus sakinius, kai kurie naudojo konkrečius medicinos kodus. Bet buvo laimikis: Joks paciento duomenys negalėjo palikti įrenginio.

Štai kaip mes tai išsprendėme:

1. Mokymasis vietoje

Visas mokymasis vyksta vartotojo įrenginyje. AI modeliai prisitaiko sesijos metu, pagerindami patirtį realiuoju laiku, nesiunčiant neskelbtinų duomenų į bet kurį serverį.

2. Efemeriški mokymosi sesijos

Kaip geras padavėjas, kuris prisimena jūsų užsakymą, kol jūs pietaujate, tačiau pamirštant jį po to, kai išeikite, programa pagerėja kiekvienos sesijos metu, tačiau po to nesaugo jūsų informacijos.

3. Federacinis mokymasis (neprivaloma)

Tobulindami modelį visame pasaulyje, mes panaudojome federalinį mokymąsi-pirmąjį privatumo metodą, kai pagrindiniam AI pagerinti yra siunčiami tik anonimizuoti modelio atnaujinimai (ne RAW duomenys).

Rezultatas? Klinikai pagaliau turi protingesnį įrankį, kuris iš tikrųjų jaučiasi pritaikytas tam, kaip jie dirba – visa tai nerizikuoja paciento privatumu.

Todėl tai paprasta

Štai paprastas būdas apie tai galvoti:

AI įrenginiai yra tarsi šiek tiek smegenų, pastatytų tiesiai į savo telefoną ar planšetinį kompiuterį. Tai mokosi iš jūsų, padeda jums, bet niekada nesiunčia jūsų informacijos į debesis ar bet ką kitą.

• Federacinis mokymasis Leiskite jūsų programai pasidalyti tik „pamokų santraukomis“, o ne tikruosius pokalbius.
• Efemeriškas mokymasis Tai reiškia, kad jūsų naudojimo metu programa tampa protingesnė, tačiau iš naujo nustato, kad neatsiranda jokių įrašų.

Tai yra apie realiojo laiko kvapai su įmontuotu užmaršumu -Ir šis balansas yra tai, kas yra šiuolaikinės privatumo pirmiausia AI programos.

Įprasti mitai apie AI mokymąsi (ir kodėl jie klysta)

Išmeskime keletą mitų, kuriuos girdime visą laiką:

1 mitas: „AI reikia didelių duomenų, kad ji gerai veiktų“.

Ne visada. Pažanga pervedimo mokymosi ir įrengimo modelius, AI gali prisitaikyti realiuoju laiku, naudodama nedidelį kiekį vartotojo sąveikos.

2 mitas: „Visoms intelektualiesiems funkcijoms veikti reikia debesies“.

Tikrai ne. Daugybė AI funkcijų gali veikti tiesiai jūsų įrenginyje – nereikia jokio interneto. Tai palaiko viską greitai ir sklandžiai, o jūsų duomenys išlieka privatūs.

3 mitas: „Suasmeninimas veikia tik tuo atveju, jei saugote vartotojo profilius“.

Taip nėra. Programos gali pritaikyti realiuoju laiku, neišsaugant jūsų duomenų. Tai vadinama vietoje suasmeninimu vietoje-mokymasis akimirksniu, tada pamiršta, kai baigsite.

4 mitas: „Federacinis mokymasis skirtas tik didelėms technologijų kompanijoms“.

Ne. Bet kokio dydžio verslas gali naudoti federalinį mokymąsi, ypač su tinkamais partneriais, kad padėtų viską nustatyti. Norint gauti naudos, nereikia būti „Google“.

5 mitas: „Privatumo draugiška PG yra per daug sudėtinga ir per brangi“.

Nebe. Naudodamiesi šiuolaikiniais įrankiais, AI kūrimas, kuris gerbia privatumą, neprivalo sulaužyti banko arba jūsų smegenų. Kiekvieną dieną jis tampa paprastesnis ir prieinamesnis.

DUK: Ko mūsų klientai paprastai klausia

1. Ar AI tikrai gali patobulinti neišsaugant jokių duomenų?

Taip! Mes naudojame mokymąsi „Sessions“ įrenginiuose, o kai kuriais atvejais anonimizuoti atnaujinimai per federacinį mokymąsi, kad AI būtų protingesnis neišsaugant neskelbtinų vartotojų duomenų.

2. Ar tai sulėtins mano programą?

Vietos AI sumažina serverio skambučius, todėl jūsų programa tampa greitesnė ir reaguojanti-ypač su tinkama sąranka.

3. Ar tai atitinka HIPAA ir GDPR?

Taip. Mes įgyvendiname AI sistemas su privatumu, panaudojant geriausią praktiką, kad būtų visiškai suderinami su HIPAA, GDPR ir kitais įstatymais.

4. Kurios pramonės šakos labiausiai naudingos?

Sveikatos priežiūra, finansai, švietimas-bet kokie pramonės duomenys, tvarkantys asmens duomenis, mato didelę naudą iš privatumo pirmojo AI.

5. Kodėl turėčiau bendradarbiauti su „Spritle“ programine įranga?

Nes mes ne tik metame AI modelius į problemas – mes Strategiškai suprojektuokite AI sistemas kurie yra etiški, sąmoningi privatumai ir patogūs vartotojams. Mes padedame subalansuoti verslo tikslus su vartotojo pasitikėjimu.

Kodėl tai svarbu labiau nei bet kada

Šiandienos vartotojai tampa vis labiau suprantami. Turėdami nuolatinių naujienų apie duomenų pažeidimus, žmonės nenori jaustis kaip laboratorijos žiurkės, maitinančios korporatyvinę AI.

Kai kuriate programas mokykis be saugojimojūs siūlote geriausius iš abiejų pasaulių:

• Suasmeninimas be šnipinėjimo.
• Intelektas be įsibrovimo.
• Pritaikymas be rizikos.

Ir sąžiningai? Vartotojai pastebi skirtumą ir apdovanoja jus lojalumu.

„Spritle“ vaidmuo: Protingo, etiško AI praktinis

„Spritle“ mes dirbame su įmonėmis, kurios nori padaryti AI teisingas būdas – Sukurti programas, kurios gerbia vartotojus, kartu teikiant nuostabią patirtį.

Mes ne tik kuriame programinę įrangą. Mes statome Patikimos, pirmosios vartotojo AI sistemos:

• Su Pasirinktinės architektūros
• Reguliavimo laikymasis Keptas
• Ir dizainai, kuriais daugiausia dėmesio Žmogaus patirtis pirmiausia

Ateitis: protingesnė AI, žinanti, kada pamiršti

Naujos kartos AI nebus susiję su daugiau rinkimu – tai bus apie rinkimą Mažiau, bet mokytis protingiau.

Įsivaizduokite programas, kurios naudojimo metu jaučiasi kaip dėmesingi padėjėjai po to nulis atminties. Pagalvokite apie AI, kuri jums padeda akimirką, nestebėdamas tavęs.

Tai ateitis, kurią kuriame „Spritle“.

Jei galvojate apie protingesnių programų kūrimą, gerbdami vartotojo privatumą – pakalbėkime. Jūsų vartotojai jums už tai padėkos.

Norite kurti privatumą-pirmąją AI? Kreipkitės į mus „Spritle Software“. Sukurkime intelektualias programas, kurias žmonės iš tikrųjų pasitiki.