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Geschrieben von: Jan Gruber
Apple betont in einem neuen Blogeintrag von Machine Learning Research, wie Datenschutz und Privatsphäre im Mittelpunkt seiner KI-Funktionen stehen. Durch die Nutzung von synthetischen Daten und differenzieller Privatsphäre arbeitet das Unternehmen daran, Apple Intelligence zu verbessern, ohne direkte Nutzerdaten zu erfassen.
Apple steht vor der Herausforderung, ausreichend Daten für das Training seiner KI-Modelle zu sammeln, ohne die Privatsphäre der Nutzer:innen zu gefährden. Der Ansatz enthält folgende Kernstrategien:
Apple generiert synthetische Informationen, die reale Nutzerdaten simulieren. Beispielsweise erstellt das Unternehmen synthetische E-Mails zu häufigen Themen, wie einer Verabredung („Tennisspielen um 19:00 Uhr“), und extrahiert daraus sogenannte Embeddings – Informationen zu Sprache, Länge und Thema.
Embeddings der synthetischen E-Mails werden auf einer kleinen Zahl von iPhones mit aktivierter Geräteanalyse getestet. Dort vergleicht ein On-Device-Algorithmus die synthetischen Embeddings mit den tatsächlich vorhandenen E-Mails. Das iPhone entscheidet, welches synthetische Embedding der Realität am nächsten kommt, ohne dass Apple Zugriff auf tatsächliche Daten erhält.
Apple wertet nur die aggregierten, anonymisierten Ergebnisse aus. So kann Apple formulierungstypische Muster erkennen, ohne einzelne Nutzer:innen oder Geräte zu identifizieren.
Apple wendet diesen Ansatz auch auf andere Funktionen an, wie etwa:
Auch hier bleibt der Fokus auf der anonymisierten Datennutzung mithilfe von differenzieller Privatsphäre.
An den Datenerhebungsverfahren nehmen ausschließlich jene Nutzer:innen teil, die sich freiwillig zur Übermittlung von Geräteanalysedaten an Apple entschieden haben. Dies gewährleistet, dass der Datenschutz vollständig gewahrt bleibt.
Via Apple MLR
Im Magazin lesen....
Apple betont in einem neuen Blogeintrag von Machine Learning Research, wie Datenschutz und Privatsphäre im Mittelpunkt seiner KI-Funktionen stehen. Durch die Nutzung von synthetischen Daten und differenzieller Privatsphäre arbeitet das Unternehmen daran, Apple Intelligence zu verbessern, ohne direkte Nutzerdaten zu erfassen.
Verbesserungsstrategien für Apple Intelligence
Apple steht vor der Herausforderung, ausreichend Daten für das Training seiner KI-Modelle zu sammeln, ohne die Privatsphäre der Nutzer:innen zu gefährden. Der Ansatz enthält folgende Kernstrategien:
1. Synthetische Daten
Apple generiert synthetische Informationen, die reale Nutzerdaten simulieren. Beispielsweise erstellt das Unternehmen synthetische E-Mails zu häufigen Themen, wie einer Verabredung („Tennisspielen um 19:00 Uhr“), und extrahiert daraus sogenannte Embeddings – Informationen zu Sprache, Länge und Thema.
2. Differenzielle Privatsphäre
Embeddings der synthetischen E-Mails werden auf einer kleinen Zahl von iPhones mit aktivierter Geräteanalyse getestet. Dort vergleicht ein On-Device-Algorithmus die synthetischen Embeddings mit den tatsächlich vorhandenen E-Mails. Das iPhone entscheidet, welches synthetische Embedding der Realität am nächsten kommt, ohne dass Apple Zugriff auf tatsächliche Daten erhält.
3. Aggregierte Trends ohne direkten Zugriff
Apple wertet nur die aggregierten, anonymisierten Ergebnisse aus. So kann Apple formulierungstypische Muster erkennen, ohne einzelne Nutzer:innen oder Geräte zu identifizieren.
Anwendung bei weiteren Apple-KI-Funktionen
Apple wendet diesen Ansatz auch auf andere Funktionen an, wie etwa:
- Textgenerierung: Verbesserung von Schreibtools und Zusammenfassungsfunktionen.
- Bildgenerierung: Identifikation beliebter Emojis und Eingabeaufforderungsmuster zur Verbesserung visueller KI-Funktionen.
Auch hier bleibt der Fokus auf der anonymisierten Datennutzung mithilfe von differenzieller Privatsphäre.
Teilnahmebedingungen für Nutzer:innen
An den Datenerhebungsverfahren nehmen ausschließlich jene Nutzer:innen teil, die sich freiwillig zur Übermittlung von Geräteanalysedaten an Apple entschieden haben. Dies gewährleistet, dass der Datenschutz vollständig gewahrt bleibt.
Via Apple MLR
Im Magazin lesen....