ستسمح تقنية الخصوصية التفاضلية لشركة Apple بتحليل أنماط بيانات المستخدم دون رؤية بيانات المستخدم على المستوى الفردي.
تُطوّر شركة آبل تقنيات جديدة لتحليل أنماط بيانات المستخدمين وجمع الرؤى لتحسين ميزات الذكاء الاصطناعي. وقد أعلنت شركة التكنولوجيا العملاقة، ومقرها كوبرتينو، يوم الاثنين عن تقنيات الخصوصية التفاضلية هذه، مؤكدةً أن هذه الأساليب لن تنتهك خصوصية المستخدمين. وبدلاً من ذلك، تُركز الشركة على جمع بيانات مثل اتجاهات الاستخدام وتضمينات البيانات لقياس وتحسين أدوات توليد النصوص وGenmoji. والجدير بالذكر أن آبل صرحت بأن هذه المعلومات ستُجمع فقط من الأجهزة التي اختارت مشاركة تحليلات الأجهزة.
آبل تريد التعلم من بيانات المستخدم دون انتهاك الخصوصية
في منشور على قسم أبحاث التعلم الآلي التابع لها، شرحت الشركة المصنعة لهواتف آيفون التقنية الجديدة التي تُطوّرها لتحسين بعض ميزات ذكاء آبل. كانت عروض الذكاء الاصطناعي التي تُقدّمها عملاقة التكنولوجيا مخيبة للآمال حتى الآن، وتدّعي الشركة أن أحد أسباب ذلك هو ممارساتها الأخلاقية المتعلقة بالتدريب المسبق وجمع البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
تدّعي آبل أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بها تُدرّب على بيانات اصطناعية (بيانات تُنشأ بواسطة نماذج ذكاء اصطناعي أخرى أو مصادر رقمية، وليس بواسطة أي إنسان). في حين أن هذه الطريقة لا تزال مناسبة لتدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، إذ تُزودها بمعرفة عن العالم، إلا أن النماذج لا تتعلم من أسلوب الكتابة والعرض البشري، ما قد يُظهر الناتج باهتًا وعامًا. ويُعرف هذا أيضًا باسم “إخفاق الذكاء الاصطناعي”.
لإصلاح هذه المشكلات وتحسين جودة مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي، تدرس شركة التكنولوجيا العملاقة الآن خيار التعلم من بيانات المستخدم دون التدقيق في بياناتهم الخاصة. تُطلق Apple على هذه التقنية اسم “الخصوصية التفاضلية”.
بالنسبة إلى Genmoji، ستستخدم Apple أساليب خصوصية تفاضلية لتحديد المطالبات الشائعة وأنماط المطالبات من المستخدمين الذين اختاروا مشاركة تحليلات الأجهزة مع الشركة. وتقول الشركة المصنعة لأجهزة iPhone إنها ستقدم ضمانًا رياضيًا بعدم اكتشاف المطالبات الفريدة أو النادرة، وعدم إمكانية ربط مطالبات محددة بأي فرد.
سيساعد جمع هذه المعلومات الشركة على تقييم أنواع المطالبات “الأكثر تمثيلًا لتفاعل المستخدم الحقيقي”. بشكل أساسي، ستبحث Apple في نوع المطالبات التي تؤدي إلى نتائج مرضية، وفي الحالات التي يُضيف فيها المستخدمون مطالبات بشكل متكرر للوصول إلى النتيجة المرجوة. أحد الأمثلة التي تمت مشاركتها في المنشور تضمن أداء النماذج في توليد كيانات متعددة.
تخطط Apple لتوسيع هذا النهج ليشمل Image Playground وImage Wand وMemories Creation وWriting Tools في Apple Intelligence، وكذلك في Visual Intelligence في الإصدارات المستقبلية.
الخصوصية التفاضلية في ميزة توليد النصوص من Apple Intelligence – حقوق الصورة: Apple
يُعدّ توليد النصوص مجالًا رئيسيًا آخر تستخدم فيه شركة التكنولوجيا العملاقة هذه التقنية. يختلف هذا النهج نوعًا ما عن النهج المُستخدم في Genmoji. لتقييم كفاءة أدواتها في توليد البريد الإلكتروني، أنشأت الشركة مجموعة من رسائل البريد الإلكتروني التي تُغطي مواضيع شائعة. لكل موضوع، أنشأت الشركة تنويعات متعددة، ثم استخرجت تمثيلات مُشتقة من رسائل البريد الإلكتروني، والتي تضمنت أبعادًا رئيسية مثل اللغة والموضوع والطول. تُطلق Apple على هذه التضمينات اسم “التضمينات”.
أُرسلت هذه التضمينات بعد ذلك إلى عدد صغير من المستخدمين الذين اختاروا استخدام Device Analytics. ثم طُبقت التضمينات المُصنّعة مع عينة من رسائل البريد الإلكتروني للمستخدمين. وصرحت Apple: “بفضل هذه الحماية، يُمكن لشركة Apple إنشاء بيانات مُصنّعة تعكس الاتجاهات المُجمّعة، دون الحاجة إلى جمع أو قراءة أي محتوى بريد إلكتروني للمستخدم”.
في جوهرها، لن تعرف الشركة محتوى رسائل البريد الإلكتروني، لكنها ستظل قادرة على فهم كيفية تفضيل المستخدمين لصياغة رسائلهم. تستخدم Apple حاليًا هذه الطريقة لتحسين توليد النصوص في رسائل البريد الإلكتروني، وتقول إنها ستستخدم النهج نفسه في المستقبل لملخصات البريد الإلكتروني.
تقوم Apple بتحليل المطالبات الشائعة وأنماط المطالبات لتحسين Genmoji