Come fa il nostro “ascoltare i telefoni della nostra vita privata

Non c'è motivo, non c'è tempo o più, nessun permesso per attivare i microfoni solo per mostrarci un annuncio per i pannolini, denti contro le carie, o biglietti aerei a buon mercato. Quello che stai facendo è qualcosa di molto più semplice, ma anche molto... più intelligente.

La linea di fondo è un modello di intelligenza artificiale chiamato “Graph Net Network”, o Febbraio GNN. Vede i nostri dati, non come un gruppo di testi, clic, SMS e mappe, ma come una mappa delle relazioni umane. Solo, invece degli esseri umani, la mappa ha piccoli punti di informazione. E invece delle amicizie, e' collegato.

Che stai facendo, GNN?

Immaginate una stanza piena di persone che si parlano. GNN ottiene pezzi di dati e permette loro di parlare. Non su come fosse la loro giornata, ma su come si relazionano tra loro. Qualsiasi “dovuto a” è un elemento. Una parola che hai scritto nel Messaggero, un sito che hai aperto ieri, la tua posizione della casa, il tempo che di solito cerchi cibo.

<x) Quali parole appaiono spesso insieme? Quale ricerca segue sempre? In quali aree ci si trova quando si aprono determinate applicazioni? In altre parole: la GNN non salva il “tu hai detto il”. Egli mantiene “s collegato alle cose che fate il nome. E questa idea apparentemente semplice rende estremamente buona nel predire ciò che probabilmente vorrai vedere più tardi.
Quali dati usi?

Quando si tratta di raccomandazioni di notizie, annunci personalizzati o contenuti all'interno di app, l'IA utilizza quattro principali gruppi di dati:

1. Testo Che cosa scriviamoQuesto include testi di ricerca, messaggi app che consentono i dati (non da app codificate come Whatsapp), descrizioni di YouTube, commenti e post. La GNN non legge il messaggio come “human conversazione”, ma come parole collegate insieme. Per esempio, se scrivi “Sto pensando all'acquisto di tende per la mia casa”, modello segni portanti: tende, case, mercati e relazioni. Non forma una foto di quello che hai discusso con la persona con cui stavi parlando.

2. La storia della ricerca e delle visite ai siti web. Questa è la più grande fonte di informazioni. Non è un segreto: La storia del browser rivela interessi, abitudini temporali e modelli. GNN qui legge le sequenze: Si inizia con i siti di notizie, poi aprire il tuo sport, poi guardare a che ora il gioco è, quindi guardare le scarpe. Queste sequenze sono effettuate “inset” sul grafico.

3. Posizione solo se è attiva. GPS dà punti geografici relativi ad altre articolazioni: l'intelligenza insegna quando siamo a casa, quando siamo al lavoro, in quale quartiere acquistiamo, a che ora siamo. Hai mai visto uno spettacolo commerciale per un caffè vicino al tuo ufficio? Non è perché il telefono “listensa ad” che sei turbato e suggerisce qualcos'altro. E' perche' ha registrato che ogni mattina sei li' intorno alle 9:15 e apri Facebook.

4. Modelli generali di utilizzo. Quante volte apriamo un'app, per quanto tempo rimaniamo, cos'altro facciamo un po' prima o dopo? E' una specie di ritmo, personale e unico. Il telefono non è abilitato per la pubblicità, per due motivi: Primo, perché sarebbe legalmente catastrofico e tecnicamente complicato. In secondo luogo, perché la GNN ha già abbastanza informazioni per prevedere che cosa si potrebbe essere interessati senza “clever

Come fai a fare tutto questo? Con la costruzione di questo grafico di relazione e il conteggio di qualcosa chiamato <x0 <x0±x0>, che è un riassunto numerico del tipo di utente che sembra essere. Un bastone e' come un'impronta digitale. Il nome utente non dice “è interessato ai frigoriferi”, ma l'utente “con questo account è collegato ad altri utenti interessati ai frigoriferi Quindi la GNN sta facendo un'ipotesi basata sui modelli, non sulla sorveglianza.

Come si usa tutto questo sul cellulare?

In tutti i modi. Dalle notizie suggerite su Google Discover, a Reels che si presentano in Instagram, report di YouTube, suggerimenti app Play Store e, naturalmente, annunci. La logica tecnica è sempre la stessa: costruire una mappa di relazioni che diventa più intenso come il telefono cellulare impara le nostre abitudini. I GNN sono ideali per tali lavori perché imparano meglio come nuovi nodi, nuove connessioni, nuovi modelli.

In pratica, questo significa: Se guardi le notizie serali, la fonte si adatta alle circostanze. Se cerchi viaggi nel weekend, cambi pubblicitari. Se si richiede spedizioni in aree specifiche, vengono visualizzati suggerimenti. Quando si scrive con parole relative a salute, vita - stile, o prodotti specifici, il sistema prende questo come indicazione di una nuova usanza. E tutto questo è fatto senza tenere copie delle vostre conversazioni. Mantiene solo connessioni e modelli.

E' buono o cattivo?

Le opinioni differiscono. Naturalmente, è una forma di personalizzazione che ci aiuta a non perdere i tempi caotici. Ma, come qualsiasi strumento, c'è anche il suo lato oscuro: crea interessi “muluska, limita la varietà di informazioni e rafforza le nostre ossessioni. La cosa importante qui è che la GNN mostra come l'intelligenza artificiale non ha bisogno di apparire come una spia per essere efficace. Ha solo bisogno di guardare e registrare le reti di relazione. Queste relazioni, la maggior parte del tempo, sono create da noi dalle nostre dita, costumi e movimenti quotidiani. Così, telefono cellulare “x3> tracce che gli diamo.