Google ha lanzado TensorFlow Privacy al público. La herramienta de código abierto está diseñada para ayudarlo a mantener sus datos en el anonimato, incluso los de inteligencia artificial (IA).
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TensorFlow Privacy funciona según la teoría de la privacidad diferencial. El código es similar al que se usa en Smart Compose de Gmail. Eso predice lo que va a escribir a continuación mediante la recopilación de datos de los correos electrónicos de otras personas y evita que Smart Compose exponga datos confidenciales.
Para aclarar aún más, la privacidad diferencial es una técnica estadística destinada a maximizar la precisión de las consultas. A partir de bases de datos estadísticas mientras se mide el impacto en la privacidad de las personas cuya información se encuentra en la base de datos. En otras palabras, la IA en TensorFlow Privacy no codifica datos personales, sino que aprende de patrones colectivos para que los datos confidenciales no aparezcan en el correo electrónico de un extraño.
Google espera que los desarrolladores utilicen este privilegio de TensorFlow en otras herramientas de aprendizaje automático. Con ese fin, el motor de búsqueda también lo ha hecho fácil de usar para acelerar la tasa de adopción.
Actualmente, la herramienta está disponible en Github. Si desea obtener más información sobre TensorFlow, Google también ha publicado un documento técnico sobre el tema, que explica el flujo de trabajo con mayor detalle.
(Fuente: Engadget, Google AI, Medium // Fuente de la imagen: Medium)
