Apple está empezando a actuar sobre sus planes de IA generativa (genAI). La inteligencia de visión artificial a escala genera enormes cantidades de datos. No todos esos datos deberían existir, entonces, ¿cómo se puede garantizar que la información que se utiliza y posiblemente se almacene sea apropiada, de buena calidad y legítima? No sólo esto, sino también cómo puede una empresa utilizar datos de vídeo de origen público para entrenar la inteligencia artificial. modelos sin violar la ley de privacidad? Apple tiene una idea para esto. Supuestamente se está preparando para adquirir una IA más brillante, según 9to5Mac. Entonces, ¿quién es una IA más brillante? La firma alemana, recientemente llamada «la startup de IA más popular de Europa», se describe a sí misma como IA generativa para la privacidad. «Basadas en tecnología de aprendizaje profundo, las soluciones de la compañía anonimizan imágenes y videos para ayudar a las empresas a cumplir con las regulaciones de protección de datos. Esto va un poco más allá De lo que piensas. Apple ya tiene su propia tecnología para tareas como eliminar personas y datos de registro de automóviles de las imágenes en Maps. Brighter AI se fundó en 2017 como una escisión del proveedor automotriz alemán HELLA, adquirido a su vez en 2021 por Faurecia. ( Hay algo adicional en que pensar: Faurecia es parte del Grupo Forvia, que también ofrece una tienda de aplicaciones móviles). Qué hace la tecnología La tecnología de la startup alemana va más allá: identifica lo que se ve, lo anonimiza y luego le devuelve una apariencia natural. imagen. En otras palabras, puede tomar el rostro de una persona y luego anonimizarlo, devolviendo lo que parece ser un rostro natural que no se parece al original o, en el caso de un vehículo, puede identificar la placa de matrícula y reemplazarla. con uno falso. La idea aquí es que las imágenes creadas dentro del proceso parezcan tan normales como cualquier otra imagen, pero sin abusar de la privacidad. Esto podría permitir a las empresas utilizar los datos grabados de las cámaras para análisis e inteligencia artificial. «Con su solución patentada Deep Natural Anonymization, una IA más brillante protege las identidades de las personas grabadas», dice el sitio web de la compañía. «Al mismo tiempo, empresas de los sectores automotriz, La atención médica y el sector público pueden utilizar datos anonimizados para análisis y aprendizaje automático sin violar la privacidad. De esta manera, los modelos de aprendizaje de IA y la privacidad van de la mano». En resumen, la solución garantiza la privacidad de las personas tanto en los datos de vídeo nuevos como en los existentes. Esto será importante desde el punto de vista de la legislación de privacidad y para la formación del aprendizaje automático. modelos ampliando la pila de datos disponibles.¿Por qué es importante la adquisición?Para empezar, sabemos que Apple tiene una misión con visionOS, y que dentro de esa misión las cámaras de esos sistemas recogerán mucha información. centros de datos. Apple no quiere hacerse responsable de todos esos datos. Hacerlo no solo sería un abuso de la privacidad del usuario, sino que también ignoraría las necesidades de privacidad de datos de otras personas. Por lo tanto, para Apple, tiene sentido garantizar la Los sistemas que construye simplemente no recopilan la información en primer lugar (ese es esencialmente el mantra que impulsa todo el enfoque de Apple hacia la privacidad y la inteligencia de las máquinas). Implicaciones para las imágenes de las máquinas y la gestión de datos La otra forma en que esto podría ser útil es la clasificación de datos. Cuando se les pide que realicen una tarea, incluso las máquinas inteligentes analizan toda la información que se les proporciona, así que ¿por qué no eliminar los datos que son irrelevantes, personales o que no se pueden utilizar? Hay al menos tres tipos de información que ves cada vez que abra los ojos: datos irrelevantes, datos situacionales y datos esenciales. Cuando se trata de tomar decisiones o mejorar entornos utilizando información recogida por las cámaras del dispositivo, es sensato ignorar por completo la primera categoría. Obviamente, esto es más fácil de hacer con imágenes fijas, pero Vision Pro muestra que los datos transitorios de imágenes en movimiento también son parte del futuro de la informática. La misma tecnología que Apple está desarrollando para Vision Pro podría eventualmente usarse para potenciar vehículos semiautónomos. Las cámaras de esos vehículos deben ver el mundo que los rodea y tomar buenas decisiones de conducción en tiempo real en entornos desafiantes y críticos para la vida. Los fabricantes de vehículos saben que deben aplicar técnicas de anonimización de datos para mantenerse en el lado correcto de la ley de privacidad internacional al recopilar imágenes para sus sistemas autónomos. Brighter AI incluso escribió un blog sobre esto a principios de este año. Cómo podría usarse Eso se verá más adelante (literalmente), pero por ahora sospecho que habrá numerosas formas en las que se implementará esta tecnología. Apple probablemente lo utilizará como una forma de pantalla de privacidad. Los desarrolladores de aplicaciones utilizarán la misma tecnología para sus aplicaciones. También podría haber implicaciones en la gestión posterior del ciclo de vida de los datos. Podría haber implicaciones en materia de derechos de autor. (Aunque los titulares de derechos de autor argumentarán que incluso si el metraje original es anónimo, todavía se basa en su trabajo). Este es probablemente sólo un componente que refleja los planes futuros de Apple para el uso de IA en sus productos, particularmente dentro de sus equipos de inteligencia de visión artificial. El director ejecutivo de Apple, Tim Cook, dijo la semana pasada sobre genAI: «Tenemos algunas cosas que nos entusiasman muchísimo y de las que hablaremos más adelante este año». Mientras tanto, los analistas se están entusiasmando. El analista de Wedbush, Daniel Ive, predijo una «importante «ciclo de crecimiento» para la empresa. El analista de Apple de Morgan Stanley, Erik Woodring, citó cifras en torno a expectativas similares y dijo a sus clientes en una nota reciente: «En última instancia, creemos que las nuevas funciones de software habilitadas para LLM pueden ayudar a acelerar los ciclos de reemplazo de iPhone, especialmente teniendo en cuenta el requisitos de componentes para ejecutar IA en la nube y en el dispositivo, y cada disminución de 0,25 años en los ciclos de reemplazo de iPhone genera un aumento de aproximadamente un 6 % en nuestra unidad de iPhone para el año fiscal 2025 y en nuestras previsiones de ingresos”. pasos en lo que resultará ser la carrera armamentista de IA de Apple en 2024. Síganme en Mastodon o únanse a mí en el bar & grill de AppleHolic y en los grupos de debates de Apple en MeWe. Copyright © 2024 IDG Communications, Inc.

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