Apple Utiliza Nova Tecnologia para Comparar Dados Sintéticos com E-mails Reais no Treinamento de Modelos de IA, Aplicando Embeddings e Ferramentas de Privacidade para Melhorar a Qualidade do Texto

Apple Avança na Inteligência Artificial com Novas Tecnologias de Treinamento
A Apple, gigante da tecnologia, tem buscado aperfeiçoar sua assistente virtual, Siri, com o lançamento de um recurso altamente aguardado de Personalização, previsto inicialmente para ser lançado com a atualização do iOS 18.4. No entanto, a empresa anunciou um adiamento, prometendo que a nova funcionalidade estará disponível apenas no próximo ano. Apesar disso, informações recentes indicam que a equipe da Apple está otimista sobre um possível lançamento ainda este ano.
Um relatório da Bloomberg trouxe detalhes sobre a abordagem inovadora da Apple para o treinamento de seus modelos de inteligência artificial, particularmente em relação ao Apple Intelligence. A estratégia central envolve o uso de dados sintéticos para desenvolver algoritmos de aprendizado, um método que, embora não convencional, visa proteger a privacidade dos usuários.
Treinamento com Dados Sintéticos e Proteção à Privacidade
Apesar das críticas sobre estar atrás de concorrentes no setor de inteligência artificial, a Apple está utilizando uma técnica interessante: a geração de dados sintéticos a partir de padrões estabelecidos em e-mails recentes. Isso permite que a empresa crie um conjunto representativo de mensagens sem acessar informações pessoais dos usuários.
A empresa observa as limitações dessa abordagem, especialmente em tarefas que requerem uma compreensão mais profunda das nuances da comunicação humana, como resumos ou composições mais longas. Para superar essas dificuldades, a Apple planeja comparar os dados sintéticos gerados com uma amostra de e-mails reais de usuários que optaram por participar de sua Análise de Dispositivos.
O processo envolve a criação de mensagens sintéticas variando em tópicos e estrutura. Uma dessas mensagens pode ser algo simples como: “Você gostaria de jogar tênis amanhã às 11h30?”. A partir daí, a Apple gera representações chamadas “embeddings”, que capturam aspectos essenciais das mensagens, como linguagem, tópico e comprimento. Essas representações são então enviadas a dispositivos selecionados, onde os usuários concordaram em participar.
Aprendizado Através da Privacidade Diferencial
Os dispositivos que participam do estudo analisam uma amostra de e-mails recentes e comparam essas mensagens com as embeddings sintéticas. Usando um método conhecido como privacidade diferencial, a Apple consegue identificar quais representações sintéticas são mais comuns, sem obter acesso a dados pessoais das mensagens dos usuários.
A empresa pode então usar essas representações para criar dados de treinamento ou testes, refinando continuamente o conjunto de dados. Por exemplo, se uma mensagem sobre jogar tênis for uma das mais escolhidas, a Apple poderá gerar variações, como substituí-la por “futebol” ou “basquete”, aprimorando assim a relevância da comunicação gerada por seus modelos de inteligência artificial.
O Futuro da Apple na Inteligência Artificial
A Apple parece determinada a avançar no mercado de inteligência artificial, buscando métodos que equilibram inovação com um compromisso firme com a privacidade do usuário. O relatório da Bloomberg também sugere que a nova tecnologia será introduzida em uma versão beta do iOS 18.5 e do macOS 15.5.
Para mais informações sobre a metodologia da Apple, é possível acessar o post completo no site de pesquisa em aprendizado de máquina da empresa. Ao adotar essa abordagem, a Apple pretende não apenas aprimorar suas soluções tecnológicas, mas também reforçar sua imagem de respeito à privacidade dos usuários, enquanto navega na paisagem competitiva da inteligência artificial.
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