Como fazer o nosso “ouvir para” telefones nossa vida privada

Não há razão, tempo ou mais, nenhuma permissão para ativar microfones apenas para nos mostrar um anúncio de fraldas, dentes contra cárie, ou bilhetes de avião baratos. O que estás a fazer é algo muito mais simples, mas também muito... mais inteligente.

A linha de fundo é um modelo de Inteligência Artificial chamado “Graph Net Network”, ou fevereiro GNN. Ele vê nossos dados, não como um monte de textos, cliques, SMS e mapas, mas como um mapa de relações humanas. Só que, em vez de humanos, o mapa tem pequenos pontos de informação. E em vez de amizades, está ligado.

O que estás a fazer, GNN?

Imagina uma sala cheia de pessoas a falar umas com as outras. A GNN recebe dados e permite-lhes falar. Não sobre como era o seu dia, mas sobre como se relacionavam. Qualquer “devido a” é um item. Uma palavra que escreveste no Mensageiro, um site que abriste ontem, a tua localização da casa, a hora em que normalmente procuras comida.

<x) Que palavras aparecem frequentemente juntas? Que pesquisa sempre segue? Em que áreas você está quando você abre certas aplicações? Em outras palavras: GNN não salva o “você disse”. Ele mantém “s conectado às coisas que você faz”. E esta ideia aparentemente simples torna extremamente boa em prever o que é provável que queira ver mais tarde.
Que dados você usa?

Quando se trata de recomendações de notícias, anúncios personalizados ou conteúdo dentro de aplicativos, o IA usa quatro grandes grupos de dados:

1. Texto O Que Escrevemos. Isso inclui textos de pesquisa, mensagens de aplicativos que permitem dados (não de aplicativos codificados como Whatsapp), descrições do YouTube, comentários e posts. GNN não lê a mensagem como “conversa humana”, mas como palavras conectadas. Por exemplo, se você escrever “Estou pensando em comprar cortinas para minha casa”, modelo com placas: cortinas, casas, mercados e relacionamentos. Não forma uma imagem do que discutiste com a pessoa com quem estavas a falar.

2. A história da pesquisa e visitas aos sites. Esta é a maior fonte de informação. Não é segredo. O histórico do navegador revela interesses, hábitos de tempo e modelos. GNN aqui lê as sequências: Você começa com os sites de notícias, em seguida, abrir seus esportes, em seguida, olhar que horas o jogo é, em seguida, olhar para seus sapatos. Estas sequências são feitas “inset” no gráfico.

3. Localização somente se estiver ativa. O GPS dá pontos geográficos relacionados com outras articulações: a inteligência ensina quando estamos em casa, quando estamos no trabalho, em que bairro compramos, a que horas estamos. Já viste um espectáculo comercial de um café perto do teu escritório? Não é porque o telefone “ouça para” que você está chateado e sugere outra coisa. É porque ele gravou que todas as manhãs você está lá por volta das 9:15 e você abre o Facebook.

4. Modelos gerais de uso. Quantas vezes abrimos um aplicativo, quanto tempo ficamos, o que mais fazemos um pouco antes ou depois? É um ritmo, pessoal e único. Seu telefone não está habilitado para publicidade, por duas razões: Primeiro, porque seria legalmente catastrófico e tecnicamente complicado. Em segundo lugar, porque o GNN já tem informações suficientes para prever o que você pode estar interessado sem “inteligente” nada.

Como é que fazes tudo isto? Ao construir este gráfico de relacionamento e contar algo chamado <x0 <x0”, que é um resumo numérico do tipo de usuário que você parece ser. Um pau é como uma impressão digital. O nome de usuário não diz “está interessado em geladeiras”, mas o “usuário com esta conta está conectado a outros usuários que estavam interessados em geladeiras”. A GNN está a fazer uma suposição baseada em modelos, não em vigilância.

Como é que isto é usado no teu telemóvel?

De todas as formas. A partir das notícias sugeridas no Google Discover, até Reels aparecendo no Instagram, relatórios do YouTube, sugestões de aplicativos Play Store e, é claro, anúncios. A lógica técnica é sempre a mesma: Construa um mapa de relacionamentos que se torna mais intenso à medida que o celular aprende nossos hábitos. As GNNs são ideais para tais trabalhos porque aprendem melhor como novos nós, novas conexões, novos modelos.

Na prática, isso significa: Se você assistir às notícias da noite, a fonte se encaixa nas circunstâncias. Se você procura viagens de fim de semana, a publicidade muda. Se você solicitar envios para áreas específicas, aparecem sugestões. Quando se escreve com palavras relacionadas com saúde, estilo de vida ou produtos específicos, o sistema toma isso como uma indicação de um novo costume. E tudo isto é feito sem manter cópias das vossas conversas. Ele só mantém ligações e modelos.

Isso é bom ou mau?

As opiniões diferem. Naturalmente, é uma forma de personalização que nos ajuda a não perder as linhas do tempo caóticas. Mas, como qualquer ferramenta, há também seu lado negro: cria interesses “muluska”, limita a variedade de informações e reforça nossas obsessões. O importante aqui é que a GNN mostra como a inteligência artificial não precisa de parecer um espião para ser eficaz. Ela só precisa de ver e gravar as redes de relacionamentos. Essas relações, na maioria das vezes, são criadas por nós por nossos próprios dedos, costumes e movimentos diários. Então, telemóvel “x3> traços que lhe damos.