AI: Google will künftig ohne private Daten seiner Nutzer auskommen

14. April 2017, 17:49
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Training von neuronalen Netzen soll direkt am Smartphone erfolgen – Updates nicht nachvollziehbar im Paket übermittelt

Mittels Maschinenlernen hat Google in den letzten Monaten zahlreichen seiner Programme nützliche neue Tricks beigebracht. Von der automatischen Fotoanalyse bis zu besseren Vorschlägen zur Übersetzung reicht hier die Palette. Doch das Ganze hat auch eine Kehrseite: Wer all diese Funktionen nutzen will, muss jede Menge Daten mit dem Softwarekonzern teilen, die dann infolge auf dessen Servern analysiert werden. Doch das könnte schon bald ein Ende haben.

Lernen

Unter dem Namen "Federated Learning" arbeitet Google derzeit an einem neuen Ansatz, wie neuronale Netze direkt am Smartphone der User trainiert werden können. Die Übertragung von persönlich nachvollziehbaren Daten entfällt hierbei, was also einen erheblichen Gewinn in Hinblick auf die Privatsphäre darstellt.

Schritt für Schritt

In einem Forschungspapier erläutert Google dann, wie das gesamte im Detail funktioniert. So werden bei Federated Learning genau genommen nur die ersten Schritte des Maschinenlernens am Smartphone vorgenommen. Die dabei erzielten Erkenntnisse werden zwar in Folge sehr wohl laufend an Google übertragen, damit dessen Server für die allgemeine Verbesserung der Servicequalität dazulernen können, aus diesen Daten soll laut den Forschern aber keinerlei Rückschluss auf die ursprünglichen Daten möglich sein.

Verschlüsselung

Um dies zu garantieren hat sich Google noch einen weiteren Trick einfallen lassen, und zwar nutzt man ein neues Kommunikationsprotokoll zur Übertragung. Diese ist so verschlüsselt, dass das User-Update erst dann vom Server gelesen werden kann, wenn es zuvor mit den Daten hunderter oder tausender anderer Nutzer vermischt wurde. Sowohl das lokale Maschinenlernen als auch die Datenübertragung sollen übrigens nur zu Ruhezeiten des Smartphones stattfinden, also etwa wenn es in der Nacht am Strom hängt.

grafik: google
Der Server kann die User-Updates erst lesen, wenn sie von mehreren hundert Geräten kombiniert wurden.

Zeitplan?

Unklar bleibt dabei, wann dieses Konzept in der Software von Google Einzug halten soll. Das Unternehmen betont jedenfalls, dass es sich dabei nicht bloß um ein Forschungsprojekt handelt, sondern diese Konzepte tatsächlich in künftigen Versionen der eigenen Software umgesetzt werden sollen. Derzeit teste man Federated Learning denn auch bereits in der eigenen Tastatur namens Gboard, um dessen automatische Vorschläge zu verbessern.

Druck

Mit dieser Ankündigung reagiert Google wohl nicht zuletzt auf den Druck von Apple, das zuletzt immer offensiver mit Privacy-Argumenten gegen die Konkurrenz punkten will. So betont auch Apple, dass man für Maschinenlernaufgaben keine privaten Informationen der User sammelt. (Andreas Proschofsky, 14.4.2017)

  • Die erste App in der "Federated Learning" getestet wird ist die Tastatur Gboard.
    grafik: google

    Die erste App in der "Federated Learning" getestet wird ist die Tastatur Gboard.

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