Google udostępnia VaultGemma 1B, czyli pierwszy model językowy z pełną ochroną prywatności wykorzystującą differential privacy

Użytkownicy i firmy coraz częściej zastanawiają się, czy informacje przetwarzane przez zaawansowane algorytmy są w pełni bezpieczne. W odpowiedzi na te obawy technologiczni giganci poszukują nowych metod trenowania modeli, które zminimalizują ryzyko wycieku wrażliwych informacji. Pojawiają się rozwiązania mające wbudowane mechanizmy ochronne już na fundamentalnym poziomie, co może całkowicie zmienić podejście do tworzenia AI.

VaultGemma reprezentuje znaczący krok naprzód w budowaniu sztucznej inteligencji, która jest jednocześnie potężna i prywatna już od podstaw - zakomunikował zespół Google Research.

Analiza wpływu Google AI Overviews na ruch organiczny. Spadek CTR o 19,4 proc. w polskich wyszukiwarkach według Senuto

Google zaprezentowało VaultGemma, najnowszy duży model językowy z otwartej rodziny Gemma, który został zaprojektowany z myślą o maksymalnej ochronie prywatności danych. To model o wielkości 1,1 mld parametrów, którego najważniejszą cechą jest zastosowanie podczas treningu mechanizmu prywatności różnicowej (differential privacy). Technika ta polega na celowym dodawaniu precyzyjnie obliczonego szumu statystycznego do danych treningowych. W efekcie model uczy się ogólnych wzorców i zależności, ale nie jest w stanie zapamiętać ani odtworzyć konkretnych, pojedynczych informacji, które posłużyły do jego szkolenia. Daje to matematyczną gwarancję, że wrażliwe dane nie wyciekną poprzez generowane odpowiedzi. Nowy model jest znaczącym krokiem naprzód w kontekście odpowiedzialnego rozwoju AI. VaultGemma kieruje jednak uwagę na inny, równie istotny aspekt, czyli na bezpieczeństwo. Proces jego trenowania opiera się na algorytmie DP-SGD (Differentially Private Stochastic Gradient Descent), który integruje mechanizmy ochronne na każdym etapie uczenia. Dzięki temu model jest bezpieczny od podstaw, a nie tylko przez dodatkowe filtry nakładane na gotowe rozwiązanie. Jest to odpowiedź na rosnące obawy dotyczące potencjalnego wykorzystania prywatnych informacji przez systemy sztucznej inteligencji.

Google w sądzie twierdzi, że otwarty internet umiera. A jeszcze niedawno zapewniali że wszystko kwitnie i ma się doskonale

Oczywiście, tak silna ochrona prywatności ma swoją cenę. Zastosowanie prywatności różnicowej wiąże się z pewnym kompromisem w kwestii wydajności. Testy pokazują, że VaultGemma, choć kompetentny, nie dorównuje pod względem precyzji najnowszym modelom o podobnej wielkości, które nie posiadają takich zabezpieczeń. Jego możliwości są porównywalne do standardowych modeli sprzed kilku lat. Nie jest to więc narzędzie stworzone do rywalizacji w rankingach wydajności, ale wyspecjalizowane rozwiązanie do konkretnych zastosowań, gdzie poufność danych jest absolutnym priorytetem. Głównym obszarem zastosowań VaultGemma będzie praca z danymi wrażliwymi. Model ten może być bezpiecznie dostrajany (fine-tuning) na prywatnych zbiorach danych w takich sektorach jak medycyna, finanse czy badania naukowe, bez ryzyka, że poufne informacje zostaną zapamiętane i później przypadkowo ujawnione. Google, udostępniając VaultGemma jako otwarty model, daje deweloperom i badaczom potężne narzędzie do budowania bezpieczniejszych aplikacji AI. To pokazuje, że wysoka użyteczność i silne gwarancje prywatności nie muszą się wzajemnie wykluczać.