В июне прошлого года компания Apple объявила о начале тестирования программы дифференциальной приватности — метода сбора данных о поведении пользователя — так называемых анонимизирующих идентификаторов. Компания ожидала, что это позволит улучшить продвижение приложения QuickType. Google только недавно приступил к разработке подобного метода для работы с приложением Gboard, пытаясь улучшить автоматическую генерацию рекомендаций, но при этом используя другой подход к обеспечению конфиденциальности — путем сохранения данных на устройстве без выгрузки их в облако.
Приложение выполняет свои функции, загружая последнюю модель прогнозирования текста на устройство, учитывая данные о поведении пользователя, зафиксированные на телефоне, а затем отправляет резюме изменений в облако. Специалисты Google называют это методом «интегрированного обучения».
Локальность процесса обучения на устройстве обеспечивается за счёт загрузки на сервер небольших сводок вместо массивов данных, что снижает возможность утечки информации о пользователях и увеличивает пропускную способность канала. Это сможет снизить нагрузку как на устройства, так и на облачные сервисы, что выгодно отличает от метода, применяемого Apple, который предусматривает добавление «математического шума» для сокрытия пользовательских данных в целях защиты личности.
Тестирование метода «интегрированного обучения» Google начал с клавиатуры для Android, Gboard, чтобы улучшить текстовые рекомендации. В будущем это может быть использовано для улучшения персональных языковых моделей для каждого пользователя на Gboard, а также для корректировки рейтинга фотографий, на основе того, какие люди их просматривают, делятся или удаляют.