Как наши телефоны “прослушивают” нашу личную жизнь

Нет причин, нет времени и больше, нет разрешения на активацию микрофонов, просто чтобы показать нам рекламу подгузников, зубов против кариеса или дешевых билетов на самолет. То, что вы на самом деле делаете, намного проще, но и намного умнее.

Модель искусственного интеллекта называется “Graph Net Network”, или февральский GNN. Он видит наши данные не как кучу текстов, кликов, SMS и карт, а как карту человеческих отношений. Только вместо людей на карте есть небольшие точки информации. И вместо дружбы это связано.

Что ты делаешь, ГНН?

Представьте себе комнату, полную людей, говорящих друг с другом. GNN получает данные и позволяет им говорить. Не о том, как прошел их день, а о том, как они относятся друг к другу. Любой “из-за” является элементом. Слово, которое вы написали в Messenger, сайт, который вы открыли вчера, ваше местоположение дома, время, когда вы обычно ищете еду.

Какие слова часто встречаются вместе? Какие исследования всегда следуют? В каких областях вы находитесь, когда открываете определенные приложения? Другими словами: GNN не сохраняет “вы сказали”. Он поддерживает связь “с тем, что вы делаете”. И эта, казалось бы, простая идея очень хорошо предсказывает то, что вы, вероятно, захотите увидеть позже.
Какие данные вы используете?

Когда дело доходит до рекомендаций по новостям, пользовательских объявлений или контента в приложениях, IA использует четыре основные группы данных:

1.Текст Что мы пишемЭто включает в себя тексты из исследований, сообщения приложений, которые позволяют данные (не из закодированных приложений, таких как Whatsapp), описания YouTube, комментарии и сообщения. GNN читает сообщение не как “человеческий разговор”, а как слова, связанные вместе. Например, если вы пишете “Я подумываю о покупке штор для моего дома”, модели с табличками: шторы, дома, рынки и отношения. Это не формирует картину того, что вы обсуждали с человеком, с которым вы разговаривали.

2.История исследований и посещений веб-сайтов. Это самый большой источник информации. Это не секрет: История браузера раскрывает интересы, временные привычки и модели. Вы начинаете с новостных сайтов, затем открываете свои виды спорта, затем смотрите, который час игры, а затем смотрите на свою обувь. Эти последовательности выполнены “inset” на графике.

3. место только в том случае, если оно активно. GPS дает географические точки, связанные с другими соединениями: интеллект учит, когда мы дома, когда мы на работе, в каком районе мы покупаем, в какое время мы находимся. Вы когда-нибудь видели коммерческое шоу для кафе рядом с вашим офисом? Не потому, что телефон “слушает”, что вы расстроены и предлагаете что-то другое. Потому что он записал, что каждое утро ты там около 9:15 и ты открываешь Facebook.

4.Общие модели использования. Как часто мы открываем приложение, как долго мы остаемся, что еще мы делаем до или после? Это своего рода ритм, личный и уникальный. Ваш телефон не включен для рекламы по двум причинам: во-первых, потому что это будет юридически катастрофическим и технически сложным. Во-вторых, потому что GNN уже имеет достаточно информации, чтобы предсказать, что вас может заинтересовать, без “clever” ничего.

Как ты все это делаешь? Выстраивая этот график отношений и подсчитывая что-то под названием <x0 <x0”, который представляет собой числовое резюме типа пользователя, которым вы, кажется, являетесь. Палка похожа на отпечаток пальца. Имя пользователя не говорит, что “интересуется холодильниками”, но пользователь “с этой учетной записью связан с другими пользователями, которые интересовались холодильниками”. Поэтому GNN делает предположение, основанное на моделях, а не на наблюдении.

Как все это используется на вашем мобильном телефоне?

Во всех отношениях. От новостей, предлагаемых на Google Discover, до Reels, появляющихся в Instagram, отчетов YouTube, предложений приложений Play Store и, конечно же, рекламы. Техническая логика всегда одна и та же: создайте карту отношений, которая станет более интенсивной, когда мобильный телефон узнает наши привычки. GNN идеально подходят для таких работ, потому что они лучше учатся, как новые узлы, новые соединения, новые модели.

На практике это означает: Если вы смотрите вечерние новости, источник соответствует обстоятельствам. Если вы ищете поездки на выходные, реклама меняется. Если вы запрашиваете поставки в определенные районы, появляются предложения. Когда вы пишете слова, связанные со здоровьем, стилем жизни или конкретными продуктами, система воспринимает это как указание на новый обычай. И все это делается без сохранения копий ваших разговоров. Он только поддерживает связи и модели.

Это хорошо или плохо?

Мнения расходятся. Конечно, это форма персонализации, которая помогает нам не пропустить хаотические временные линии. Но, как и любой инструмент, есть и его темная сторона: он создает интересы “muluska”, ограничивает разнообразие информации и усиливает наши навязчивые идеи. Важно то, что GNN показывает, как искусственный интеллект не должен выглядеть как шпион, чтобы быть эффективным. Ей просто нужно смотреть и записывать сети отношений. Эти отношения в большинстве случаев создаются нашими собственными пальцами, обычаями и ежедневными движениями. Так, сотовый телефон “x3> следы мы ему даем.