Федеративне навчання змінює підхід до конфіденційності даних у сфері штучного інтелекту (ШІ). Це дозволяє тренувати потужні моделі без необхідності централізувати чутливу інформацію, що забезпечує збереження конфіденційності кожного користувача, одночасно використовуючи переваги колективних даних.
Ідея федеративного навчання полягає в тому, що тренування моделі розподіляється між різними пристроями чи серверами, які зберігають локальні дані. При цьому дані не передаються на центральний сервер. Замість цього кожен пристрій тренує свою локальну копію моделі та надсилає тільки оновлені параметри — такі як ваги та зміщення — на центральний сервер. Цей сервер збирає всі оновлення, створюючи глобально покращену модель, яку потім знову надсилають на пристрої. Завдяки цьому процесу модель навчається на різноманітних даних, не порушуючи конфіденційність.
Таке рішення має велике значення для чутливих даних, наприклад, медичних записів. Google використовує федеративне навчання для покращення діагностики захворювань, збираючи дані з кількох лікарень без прямого доступу до особистої інформації пацієнтів. Це дозволяє створювати точніші діагностичні інструменти та зберігати конфіденційність пацієнтів. Подібний підхід можна застосувати в багатьох сферах, де важливо обробляти дані без порушення їх конфіденційності.
Неприбуткові організації також можуть отримати великі переваги від цього підходу. Наприклад, надаючи працівникам гуманітарних місій доступ до локальних даних, зібраних на місцях, можна допомогти людям без порушення конфіденційності даних про вразливі популяції. Це особливо важливо під час надання допомоги в природних катастрофах або підтримки біженців, де збереження конфіденційності є критично важливим.
Федеративне навчання також показує свою ефективність в реальних ситуаціях. Наприклад, одне дослідження, опубліковане в Nature Medicine, показало, як федеративне навчання покращує точність виявлення раку грудей, дозволяючи кільком установам співпрацювати без обміну даними пацієнтів. Інші експерименти з передбаченням наступних слів на мобільних пристроях показали, як федеративне навчання може створювати персоналізовані досвіди, не порушуючи конфіденційність користувачів.
Ці реальні приклади показують, як федеративне навчання може принести значні переваги в застосуваннях, що вимагають збереження конфіденційності. Вона не просто є технологічним досягненням, а й зміною підходу до обробки даних. Це дозволяє нам використовувати дані для колективного блага, зберігаючи при цьому конфіденційність індивідуальних даних.
Федеративне навчання відкриває великі можливості для співпраці та інновацій, зберігаючи найвищі стандарти конфіденційності, що сприяє створенню більш безпечного та справедливого цифрового майбутнього для всіх.
Перекладено з: Federated Learning and Privacy Preserving AI