Vẫn có cách huấn luyện AI không cần chia sẻ dữ liệu người dùng
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu cá nhân là "nhiên liệu" để AI phát triển. Nhưng cũng chính từ đó, một nghịch lý xuất hiện: AI càng hiểu con người bao nhiêu, chúng ta càng dễ bị "soi chiếu" bấy nhiêu.
Những vụ rò rỉ thông tin, quảng cáo Hacker có thể lấy thông tin tuyệt mật của công ty thông qua ‘tâm sự’ với chatbot AI
Huấn luyện trên hàng triệu thiết bị với cấu hình đa dạng, đường truyền không ổn định và dung lượng pin hạn chế tạo ra nhiều thách thức về tốc độ và độ chính xác của quá trình học. Ngoài ra nguy cơ tấn công mô hình ngược cũng khiến các nhà phát triển phải kết hợp Federated Learning với các công nghệ bảo mật khác như mã hóa đồng nhất (homomorphic encryption) hay thêm nhiễu bảo vệ (differential privacy).
AI ngày càng hiểu rõ về bạn, nhưng Federated Learning mang đến hy vọng để thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ. Thay vì AI thu thập dữ liệu một cách thụ động, giờ đây AI học hỏi trực tiếp trên thiết bị của bạn mà không cần truy cập vào dữ liệu cá nhân thật sự.
Điều này không chỉ bảo vệ quyền riêng tư mà còn tạo dựng mối quan hệ đối tác mới giữa con người và AI nơi AI đồng hành và học hỏi cùng bạn, thay vì xâm phạm vào cuộc sống riêng tư.
Trên thế giới, nhiều công ty và nhà nghiên cứu đang theo đuổi mục tiêu này. Federated Learning được kỳ vọng trở thành chìa khóa cho tương lai AI minh bạch, công bằng và tôn trọng người dùng khi mà AI thực sự học "cùng" bạn, thay vì "biết quá nhiều" về bạn.
Kỹ thuật mới giúp ngăn chặn AI học hỏi từ dữ liệu không được phépTừ Mỹ đến Ấn Độ, các tập đoàn công nghệ hàng đầu như OpenAI, Google, Meta hay NVIDIA đang lao...
Ngày 8-10, Giải pháp Internet toàn diện và và Giám sát thông minh ứng dụng AIoT cho bán lẻ là...
Thế hệ trẻ đang thay đổi cách nhìn về hành trình tìm việc. AI đang đồng hành - giúp họ...
