CUPERTINO / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Apple hat einen bedeutenden Schritt in der Entwicklung seiner Künstlichen Intelligenz gemacht, indem es eine Methode vorgestellt hat, die sowohl die Leistungsfähigkeit der KI-Modelle steigert als auch den Datenschutz der Nutzer:innen wahrt.
Apple hat kürzlich eine neue Methode zur Verbesserung seiner KI-Modelle vorgestellt, die den Datenschutz der Nutzer:innen in den Mittelpunkt stellt. In einem Blogbeitrag erläutert das Unternehmen, wie es synthetische Daten und differenzielle Privatsphäre kombiniert, um die Leistungsfähigkeit seiner KI-Systeme zu steigern, ohne auf personenbezogene Daten zurückzugreifen.
Der Ansatz von Apple beginnt mit der Generierung synthetischer Nachrichten, die gängige Themen abdecken. Diese Nachrichten werden so gestaltet, dass sie keine Rückschlüsse auf die E-Mails einzelner Nutzer:innen zulassen. Ein Beispiel könnte eine E-Mail sein, die fragt: „Möchtest du morgen um 11:30 Tennis spielen?“ Diese synthetischen Daten werden dann mit anonymisierten realen Daten verglichen, um die KI-Modelle zu trainieren.
Apple erstellt aus diesen Nachrichten sogenannte Embeddings, die wesentliche Merkmale wie Länge, Thema und Sprache der Nachricht enthalten. Diese Embeddings werden an eine kleine Anzahl von Geräten gesendet, deren Besitzer:innen sich für die Teilnahme an der Geräteanalyse angemeldet haben. Auf diesen Geräten werden die synthetischen Nachrichten mit den echten E-Mails der Nutzer:innen verglichen, um Feedback zu erhalten, welche Nachrichten den realen am nächsten kommen.
Die Rückmeldungen erfolgen anonym im Sinne der differenziellen Privatsphäre, sodass Apple nicht erfassen kann, welches Gerät welches Feedback gegeben hat. Die am häufigsten ausgewählten Embeddings werden dann verwendet, um Trainings- und Testdaten zu generieren und den Datensatz weiter zu verfeinern. Dies ermöglicht es Apple, KI-Features wie die Zusammenfassung von E-Mails zu verbessern.
Darüber hinaus setzt Apple diese Methode auch bei Genmojis ein, wobei ausgewählte Geräte zufällig im Hinblick auf oft genutzte Prompts abgefragt werden. Auch hier bleibt die Anonymität gewahrt, da einzelne Prompts nicht auf einzelne Geräte zurückgeführt werden können und die Eingaben erst ab einer gewissen Häufigkeit für Apple sichtbar werden.
Diese innovative Methode zeigt, dass Apple bestrebt ist, die Balance zwischen KI-Entwicklung und Datenschutz zu wahren. Während andere Tech-Unternehmen oft zögern, Details über ihre KI-Trainingsmethoden preiszugeben, geht Apple einen transparenten Weg, der das Vertrauen der Nutzer:innen stärken könnte. Die Kombination aus synthetischen Daten und differenzieller Privatsphäre könnte ein Vorbild für andere Unternehmen werden, die ähnliche Herausforderungen bewältigen müssen.
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