Apple y la privacidad diferencial – Enrique Dans

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Apple privacy

 

 

 

 

 

 

 

Fue un análisis que ya hicimos en su momento: las estrictas políticas de privacidad de Apple, la compañía que considera la privacidad un derecho fundamental, que no quiere tus datos y que se niega a almacenarlos, estaba poniendo en peligro su capacidad para invertir o atraer talento en las líneas de progreso más decisivas en nuestros días, el machine learning y la inteligencia artificial.

El planteamiento de la privacidad de Apple es sin duda provocativo: los eventos de la compañía están plagados de directivos con frases radicales en blanco sobre fondo negro en los que se afirman principios inequívocos y taxativos, que pretenden claramente contraponerse a las actitudes de otros protagonistas de su industria como Google o Facebook. Sin embargo, la incapacidad para recolectar datos de las preferencias y patrones de uso se está convirtiendo cada vez más para la compañía, en un problema: todo indica que queremos terminales que aprenden de nosotros, que reaccionan a nuestras preferencias y que nos ofrecen opciones que proceden del análisis de nuestro uso repetitivo, asistentes inteligentes que, de una u otra manera, aspiran a conocernos y a adaptarse a nosotros.

Claramente, la compañía tenía que hacer algo frente a esta carencia, y la respuesta parece llegar con iOS 10, entre cuyas características anunciadas aparece el concepto de privacidad diferencial, un conjunto de técnicas utilizadas para ser capaz de procesar datos de los usuarios sin comprometer su privacidad. Específicamente, la compañía afirma que la tecnología

… ayuda a detectar los patrones de uso de un gran número de usuarios sin invadir su privacidad. En iOS 10, esta tecnología ayudará a mejorar las sugerencias de QuickType y emojis, los enlaces profundos sugeridos por Spotlight y las “Lookup Hints” (sugerencias de búsqueda) de Notas.

Básicamente, una forma de explicar al usuario que por un lado, la compañía únicamente recolectará sus patrones de uso cuando el usuario así lo permita de manera específica, y que su obsesión con la privacidad no dañará sus posibilidades de competir en el ámbito de la inteligencia artificial.

La compañía especifica que ninguno de los avances planteados por su nuevo sistema operativo tendrían sentido si viniesen a costa de dañar la privacidad de sus usuarios, y que el uso de la privacidad diferencial viene precisamente a intentar solucionar esa cuestión. Según el anuncio, Apple aún no ha comenzado a recolectar datos de sus usuarios, solo lo hará tras solicitar previamente el consentimiento de sus usuarios de manera inequívoca, y  no utilizará las fotografías que sus usuarios almacenan en su nube para entrenar sus algoritmos de reconocimiento visual, sino que se abastecerá de otras fuentes que no especifica. Según algunos estudios sobre este tipo de técnicas,  la privacidad diferencial supone una aproximación compleja que pueden llevar o bien a resultados erróneos o a protecciones simplemente inútiles, de manera que la idea de Apple de ofrecer a sus usuarios los beneficios de la analítica avanzada sin sacrificar su privacidad resulta puramente ilusoria.

La compañía, que establecerá límites específicos sobre la cantidad de información que puede utilizar de un usuario específico, está claramente tratando de navegar una delgada y compleja línea, que define claramente el eje de la ventaja competitiva: ser capaz de generar inmensas cantidades de datos para que actúen como la gasolina capaz de alimentar su machine learning. En ese sentido, resulta enormemente recomendable leer este artículo largo publicado en Backchannel titulado How Google is remaking itself as a ‘machine-learning first’ company, de lo mejor y lo más claro que he leído últimamente en torno al nuevo concepto de ventaja competitiva en los tiempos que vivimos.

Únicamente las compañías capaces de generar datos sobre todos sus procesos y de alimentar con ellos sus algoritmos de machine learning serán competitivas en la economía del futuro.

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