ذكاء أبل
إحدى التقنيات الرئيسية التي تستخدمها شركة Apple لتحسين قدرات الذكاء الاصطناعي هو الخصوصية التفاضلية المحلية. تسمح هذه المنهجية بجمع بيانات استخدام المستخدم وسلوكه، ولكن دون ربطها بأفراد محددين على الإطلاق. كيف يفعل ذلك؟ والأمر المهم هو أن البيانات التي تم جمعها تم تجريدها بالفعل من أي معرفات شخصية قبل إرسالها إلى خوادم الشركة. قبل أيام قليلة، كشفت شركة أبل عن تفاصيل حول كيفية التعامل مع هذه البيانات وكيفية استخدامها لذكائها الاصطناعي. سنخبرك بكل شيء أدناه.
الخصوصية التفاضلية المحلية: الركيزة الأساسية لتدريب الذكاء الاصطناعي في Apple
ابل يوضح ذلك أن هذه الطريقة تجعل ذلك ممكنا تحليل الاتجاهات والأنماط داخل المجتمع، دون القدرة على الوصول إلى معلومات حول أشخاص محددين. على سبيل المثال، إذا استخدم العديد من المستخدمين ميزة إنشاء الرموز التعبيرية Genmoji لطلب "ديناصور يرتدي قبعة"، يكتشف النظام مدى شعبية هذا الطلب، لكن العملية تضمن ذلك لا يوجد أبدًا أي أثر لمن طلب ذلك. ويتم تحقيق ذلك من خلال عملية إخفاء الهوية والتشفير التي تسبق أي تحليل.
عندما تصل البيانات إلى خوادم Apple، إنهم يمرون بمرحلة مزدوجة من الحماية: لم تتم إزالة المعرفات فحسب، بل تمت أيضًا إزالة يتم تجاهل البيانات الوصفية وعناوين IP والتي قد تسمح بربط المعلومات بشخص معين. فقط بعد هذا التصفية يتم تجميع البيانات مع بيانات المستخدمين الآخرين الذين يبحثون عن استخراج الإحصائيات المفيدة لتحسين قدرات الذكاء الاصطناعي.
وأصرت الشركة على أن حتى البيانات التي تم إخفاء هويتها بالفعل ليست متاحة لجميع الموظفين من شركة أبل. الوصول محدود للغاية ويتم التحكم فيه داخل الشركة، مع الحفاظ على بيئة ذات وصول مقيد لهذه العمليات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدم أن يقرر ما إذا كان يريد تمكين خيار مشاركة هذا النوع من المعلومات من قسم الخصوصية في جهازه أم لا، مما يجعل المشاركة في هذه العملية طوعية تمامًا.
توليد البيانات الاصطناعية: بديل لحماية الخصوصية بشكل أكبر
هناك وظائف حيث الخصوصية التفاضلية المحلية إنه غير كافٍ أو لا يمكن تطبيقه على الإطلاق. في هذه الحالات، تلجأ شركة Apple إلى إنشاء البيانات الاصطناعية. يتكون هذا من توليد معلومات اصطناعية يحاكي خصائص البيانات الحقيقية، ولكن في أي وقت لا يأتي ذلك من رسائل البريد الإلكتروني أو الرسائل الخاصة أو الصور الشخصية أو المستندات المخزنة على أجهزة المستخدمين.
الهدف من البيانات الاصطناعية هو تعكس الأنماط أو الأساليب أو الاتجاهات العامة والتي نلاحظها في الاستخدامات الحقيقية، ولكن دون الحاجة إلى جمع نصوص أو صور حقيقية. على سبيل المثال، لتحسين نماذج تلخيص النصوص أو الإكمال التلقائي في أدوات الكتابة، يمكن لشركة Apple إنشاء رسائل البريد الإلكتروني الوهمية أو العبارات المخترعة التي لها أسلوب مماثل للأسلوب المستخدم عادةً، ولكن بدون أي من هذه الأمثلة التي تتوافق مع الاتصالات الحقيقية من عملائها.
نهج هجين يجمع بين البيانات الاصطناعية والحقيقية
أحد التطورات الرئيسية الأخيرة هو يختار تنسيقًا هجينًا الذي يجمع بين استخدام البيانات الاصطناعية والحقيقية. يتم تنفيذ ذلك بشكل أساسي على جهاز كل مستخدم، وبالتالي فإن المعلومات الفعلية تعمل كمرجع فقط قارن وتأكد من أن الأمثلة التركيبية واقعية ومفيدة للتدريب النموذجي.
تسمح هذه الطريقة المختلطة للذكاء الاصطناعي بـ التطور والتعلم حول كيفية إنشاء الرسائل أو إنشاء المحتوى، دون تعريض المحتوى الشخصي للخطر، نظرًا لعدم تسجيل أي تفاعل محدد على خوادم Apple. يتم تنفيذ العملية بأكملها مع أقصى قدر ممكن من عدم الكشف عن الهوية، مما يضمن عدم تعرض البيانات الفردية أو تخزينها خارج الجهاز مطلقًا.
التطبيقات العملية للخصوصية التفاضلية المحلية في Apple Intelligence
حاليا، تطبق شركة Apple سياسة الخصوصية التفاضلية المحلية في العديد من وظائفها الذكية. أحد الأمثلة الأكثر وضوحًا هو Genmoji، الذي يستخدم هذا النظام لـ التعرف على أنماط الاستخدام الشائعة في توليد الرموز التعبيرية المخصصة. ومن المخطط أيضًا استخدامه في أدوات أخرى مثل Image Playground، وImage Wand، وMemories Creation، وميزات الكتابة المختلفة، وتصور الصور المتقدم (Visual Intelligence).
في كل هذه الأدوات، يتم مشاركة المعلومات بشكل مجهول فقط، ودائمًا تحت فرضية عدم إمكانية ربط أي بيانات شخصية بمستخدم محدد. النتيجة هي أن شركة أبل قادرة على تحسين الاستجابة وأهمية كل وظيفة استنادًا إلى اتجاهات الاستخدام العامة، ولكن دون التضحية بالخصوصية الفردية.
أهمية المشاركة الاختيارية والشفافية
أحد الجوانب الرئيسية لنهج شركة Apple هو أن إن المساهمة في البيانات لعملية التدريب أمر اختياري تمامًا. من خلال إعدادات الجهاز، يمكن لأي مستخدم أن يقرر ما إذا كان سيسمح لجهازه بالمساهمة بشكل مجهول في تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة Apple أم لا. تعزز هذه السياسة فكرة أن الخصوصية هي دائمًا في أيدي المستخدم، وأنه لن يتم جمع أي معلومات شخصية دون موافقته الصريحة.
بالإضافة إلى ذلك، فإن الشركة نشر وثائق ومذكرات معلوماتية شرح كيف تتم العملية بأكملها وما هي أساليب الأمان التي يطبقونها في كل مرحلة، في محاولة لتبديد الشكوك وتجنب الارتباك الشائع حول كيفية عمل الذكاء الاصطناعي على أجهزتهم.
مقارنة مع مساعدي الذكاء الاصطناعي الآخرين في السوق
نموذج تدريب Apple Intelligence على النقيض من تلك المستخدمة من قبل شركات التكنولوجيا العملاقة الأخرى. في حين أن الحضور مثل ChatGPT من OpenAI أو Gemini من Google يمكنهم جمع معلومات أكثر تحديدًا تتعلق بتفاعلات المستخدم الفردية (على الرغم من أن القيود وتدابير الخصوصية تنطبق أيضًا)، وتختار Apple نظامًا أكثر أمانًا وتوفر إمكانية إلغاء الاشتراك في العملية.
الفرق الرئيسي الآخر هو ذلك في شركة Apple، يتم الجمع بين البيانات الاصطناعية والبيانات الحقيقية محليًا.، دون أن تخرج أي نصوص أو رسائل أو صور من إنشاء المستخدم من جهاز iPhone أو iPad أو Mac الخاص به. ويهدف هذا إلى منع أي تعرض عرضي أو تسريبات خارجية، مع السماح أيضًا بتطوير الذكاء الاصطناعي دون اللجوء إلى الاستغلال الهائل للبيانات الشخصية.
مستقبل الخصوصية في الذكاء الاصطناعي لشركة Apple
وتشير أحدث تصريحات الشركة إلى أن الخصوصية التفاضلية المحلية وتوليد البيانات الاصطناعية سوف تظل الركائز الأساسية لتدريب الإصدارات المستقبلية من Apple Intelligence. علاوة على ذلك، من المتوقع أن تتوسع مجموعة الميزات المستفيدة من هذا النظام في التحديثات القادمة لأنظمة iOS وiPadOS وmacOS.
وفي الوقت نفسه، تحافظ الشركة على تصميمها على لا تستخدم أبدًا رسائل البريد الإلكتروني الشخصية أو الرسائل الخاصة أو الصور الحقيقية لتدريب الذكاء الاصطناعي الخاص به، ويطالب دائمًا تفويض صريح من المستخدم لتمكين أي عملية مشاركة للبيانات، حتى في ظل أساليب إخفاء الهوية المتقدمة.
إن النهج الذي اتخذته شركة Apple Intelligence يستجيب للقلق المتزايد بين المستهلكين: كيفية الاستمتاع بفوائد الذكاء الاصطناعي دون التضحية بالخصوصية والسيطرة على البيانات الشخصية. ويوضح تطوير هذه التقنيات أنه من الممكن تعزيز الابتكار التكنولوجي دون التضحية بالحقوق الأساسية، على الرغم من أن ذلك يتطلب الحفاظ على الشفافية وتعزيز ثقة المستخدم في كل خطوة.