Apple’ın yapay zeka sistemi Apple Intelligence için de temel prensiplerden biri haline geldi. Apple, kullanıcıların kişisel verilerini ya da etkileşimlerini yapay zeka modellerini eğitmekte kullanmazken, internette herkese açık içeriklerde de sosyal güvenlik numarası ve kredi kartı gibi kişisel bilgileri filtreliyor. Yeni duyurulan tekniklerle, bireysel davranışları ifşa etmeden genel kullanım eğilimleri analiz ediliyor ve Apple Intelligence’ın özellikleri daha da iyileştiriliyor.
Genmoji İçin Gizliliği Ön Planda Tutan Geliştirme Süreci
Apple Intelligence’ın dikkat çeken özelliklerinden Genmoji, kullanıcıların isteğe bağlı olarak paylaştığı cihaz analiz verileri ile geliştiriliyor. Bu süreçte kullanılan farklılaştırılmış gizlilik yöntemi, en çok tercih edilen komut kalıplarını ortaya çıkarırken, nadir ya da benzersiz komutların tespit edilmesini engelliyor ve hiçbir komutun bireysel bir kullanıcıya bağlanmasını imkansız hale getiriyor.
Sistem, belirli komut parçalarının cihazlarda görülüp görülmediğini rastgele ve anonim şekilde sorguluyor. Cihazlardan gelen veriler "gürültülü" sinyaller içeriyor, yani bazı sinyaller doğru bilgiyi verirken, bazıları rastgele seçilmiş bilgilerle karıştırılıyor. Bu sayede yalnızca yüzlerce kullanıcı tarafından ortak kullanılan komutlar Apple tarafından keşfedilebiliyor. IP adresi veya Apple Kimliği ile ilişkilendirilemeyen bu sinyaller, Apple’ın bireysel kullanıcılara dair hiçbir bilgiye ulaşmasını engelliyor.
Bu yaklaşım, Genmoji’nin ardından yakında Image Playground, Image Wand, Memories Creation, Writing Tools ve Visual Intelligence gibi özelliklerde de aynı gizlilik önlemleriyle uygulanacak.
Metin Üretiminde Yapay (Sentetik) Veri Dönemi
Apple Intelligence’ın uzun metinlerle çalışan özetleme ve yazım araçları gibi özelliklerinde, kısa komutlara uygulanan yöntemler yeterli olmuyor. Bu durumda kullanıcı verilerini toplamadan eğilimleri anlamak için yeni bir çözüm olarak sentetik veriler devreye giriyor.
Sentetik veri, gerçek kullanıcı içeriklerini içermeyen, ancak stil ve içerik bakımından kullanıcı verilerine benzer şekilde oluşturulan yapay verilerden oluşuyor. Örneğin; “Yarın saat 11:30’da tenis oynamak ister misin?” gibi bir e-posta mesajı, büyük dil modelleri (LLM) kullanılarak oluşturuluyor. Bu mesajlar daha sonra katılımcı cihazlarda bulunan birkaç gerçek e-posta örneği ile eşleştiriliyor. Cihazlar, kendilerine en yakın sentetik mesajları belirleyip yalnızca bu eşleşmeye dair anonim sinyaller gönderiyor.
Bu sistem sayesinde Apple, hangi tür mesajların en yaygın olduğunu anlayarak yazım araçlarını daha etkili hale getirebiliyor. Sentetik veriler sayesinde geliştirilen bu model, gerçek e-posta içeriklerini toplamak zorunda kalmadan özetleme gibi özelliklerin başarımını artırıyor.
Gizlilik Öncelikli Geliştirme Stratejisi
Apple, hem Genmoji geliştirme sürecinde hem de sentetik veri kullanımında aynı gizlilik ilkelerini uyguluyor:
Sadece onay veren kullanıcılar analiz programına dahil ediliyor.
Hiçbir bireysel içerik Apple ile paylaşılmıyor.
Cihazlardan gelen sinyaller, kullanıcı kimliklerinden tamamen bağımsız olarak iletiliyor.
Toplu istatistikler, gelişim sürecinde kullanılıyor.
Bu yöntemler sayesinde Apple, kullanıcıların ne tür komutlar verdiğini ya da e-postalarının içeriğini bilmeden genel eğilimleri analiz edebiliyor.
