En un momento en que las grandes tecnológicas están en el punto de mira por los datos que usan en sus modelos de IA, Apple ha revelado su estrategia para mejorar sus modelos de inteligencia artificial sin comprometer la privacidad de los usuarios. A través del uso de datos sintéticos y técnicas de privacidad diferencial, la compañía de Cupertino busca reforzar productos como Genmoji, Image Playground o los resúmenes de correos electrónicos sin acceder directamente a información personal.
La crítica a productos de IA de Apple, especialmente por sus pobres resultados en tareas como los resúmenes automáticos, ha generado dudas sobre su capacidad para competir con gigantes como OpenAI o Google. Con este movimiento, Apple busca mantener su discurso que defiende la privacidad con la evidente necesidad de mejorar sus modelos.
Cómo funciona el sistema
La nueva iniciativa, detallada en un comunicado en Apple Machine Learning Research, utiliza lo que llaman «embeddings» —representaciones vectoriales de mensajes sintéticos— para identificar si sus modelos comprenden y reproducen patrones similares a los reales. Para ello, Apple crea mensajes artificiales que emulan temas, estructura y longitud de correos electrónicos, y luego compara estas representaciones con datos reales disponibles en los dispositivos de los usuarios que han optado voluntariamente por compartir sus análisis de uso.
La comparación se realiza en local en los dispositivos, y no implica que Apple vea directamente los contenidos reales. Los dispositivos simplemente reconocen qué embeddings sintéticos se parecen más a su propio contenido, permitiendo así que los ingenieros mejoren los algoritmos con datos representativos pero anónimos. Según Apple, esto garantiza que «ningún contenido generado por el usuario sea compartido ni almacenado por la compañía«.
Apple se diferencia por la apuesta por la privacidad
Esta metodología ya se está aplicando en versiones beta de iOS 18.5, iPadOS y macOS 15.5, y se expandirá a otras herramientas como Image Wand, Memories Creation y las herramientas de escritura, que forman parte del creciente ecosistema de productos potenciados por IA de Apple. Este enfoque no solo mejora la precisión de funciones como los resúmenes de correos, sino que también refuerza la narrativa de privacidad que ha caracterizado a la compañía frente a sus competidores.
El uso de privacidad diferencial no es nuevo en Apple. Desde 2016, la empresa ha implementado esta técnica para recolectar tendencias agregadas sin identificar a usuarios individuales. Sin embargo, su aplicación en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial representa un paso adelante en la búsqueda de un equilibrio entre personalización y privacidad.
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