AI garante sistemas mais inteligentes sem comprometer privacidade
Machine learning se torna um campo crítico na busca por soluções que respeitem a privacidade dos dados pessoais. Novos métodos inovadores emergem como uma resposta às preocupações relacionadas ao uso de informações sensíveis em sistemas de inteligência artificial.
Contexto da pesquisa
O estudo realizado por Sonakshi Garg, estudante de doutorado na Umeå University, aborda o dilema crescente entre o uso da inteligência artificial (IA) e a proteção da privacidade pessoal. A pesquisa culminou na tese intitulada “Bridging AI and Privacy: Solutions for High-Dimensional Data and Foundation Models”, onde Garg propõe maneiras de garantir que a IA permaneça eficiente sem comprometer a segurança dos dados dos usuários.
Método proposto
Garg utiliza a aprendizagem de variedades para descomplicar dados de alta dimensão, mantendo sua estrutura significativa. Ela compara esse processo a “desdobrar um mapa amassado sem perder as estradas e marcos” (”Imagine unfolding a crumpled map without losing the roads and landmarks”). Além disso, presenta um modelo híbrido de privacidade que combina abordagens existentes, permitindo que os usuários controlem melhor a quantidade de informações protegidas.
“Prova-se que é possível beneficiar-se de serviços personalizados e sistemas inteligentes sem abrir mão do controle sobre sua vida pessoal”
(“It proves that it’s possible to benefit from personalized services and smart systems without giving up control over your personal life.”)— Sonakshi Garg, Estudante de Doutorado, Umeå University
Resultados e impacto
A pesquisa mostra que os modelos de IA convencionais, como GPT e BERT, podem memorizar informações privadas de forma não intencional. Garg propõe um modelo compacto que melhora a eficiência e a segurança, permitindo que esses sistemas operem em dispositivos pessoais. Essa abordagem oferece uma solução viável para a questão da privacidade, ao mesmo tempo que mantém a utilidade dos dados.
A metodologia foi testada em datasets desafiadores, e os resultados demonstraram melhorias significativas em eficiência e segurança em comparação com métodos tradicionais, destacando a importância da ética na implementação de tecnologias de IA.
Como próximo passo, Garg sugere que seus métodos possam ser aplicados para melhorar sistemas de IA em diversas áreas, incluindo saúde e finanças, onde a privacidade dos dados é particularmente crítica.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
