Il existe trois catégories d’IA par district, mais quelles sont-elles et en quoi diffèrent-elles ?
Points clés à retenir
- La catégorisation de l’IA en publique, privée et personnelle permet de répondre aux limitations réglementaires, à la confidentialité des données et aux problèmes de sécurité.
- L'IA publique est au service de la population mondiale, tandis que l'IA privée est adaptée à des organisations spécifiques et que l'IA personnelle améliore l'expérience utilisateur.
- L'IA publique est ouvertement accessible, l'IA privée a un accès restreint et l'IA personnelle est limitée aux clients. Le traitement des données et la confidentialité varient selon les trois catégories.
Les IA peuvent être classées en IA publiques, privées ou personnelles. La formation et la conception d'un système d'IA basé sur ces catégories peuvent aider à résoudre les problèmes liés aux limitations réglementaires, à la confidentialité des données et à la sécurité.
Cette catégorisation aide également les gens à comprendre le but de l'IA, qui la fait fonctionner, comment elle gère vos données et quelles restrictions peuvent être imposées pour protéger les données publiques, personnelles et organisationnelles intérêts.
Pour comprendre la différence entre l’IA publique, privée et personnelle, comparons-les en fonction de leur objectif, de leurs performances, de leur traitement des données et de leur confidentialité.
Qu’est-ce que l’IA publique?
L'IA publique fait référence aux IA formées sur les données des utilisateurs et sur diverses plateformes open source comme Wikimedia et ResNet. Ces types d’IA font partie des formes d’IA les plus populaires et les plus largement accessibles que les gens utilisent quotidiennement pour le travail, l’école et des projets personnels.
But
Une IA publique est un service, un programme ou un algorithme d’IA ouvertement accessible à toute personne sur Internet. Les IA publiques sont généralement des applications à usage général qui servent la population mondiale, fournissant des solutions d'IA efficaces pour les problèmes et les tâches qui nécessiteraient normalement de nombreuses heures de travail. accomplir. Certaines des IA publiques les plus populaires que vous connaissez peut-être incluent les moteurs de recherche, les algorithmes de médias sociaux, les traducteurs de langue et les moteurs de synthèse vocale modernes.
Accessibilité
Comme indiqué précédemment, les IA publiques sont librement accessibles à tous sur Internet. La plupart des IA publiques sont déjà intégrées aux moteurs de recherche, aux plateformes de médias sociaux et aux extensions, dont l'utilisation ne nécessite aucune inscription ni aucun paiement particulier. De nombreux modèles d'IA publics, tels que Llama, ResNet et BERT, sont également disponibles gratuitement en ligne pour que chacun puisse les utiliser et les affiner afin de créer ses propres modèles.
Performance
Les systèmes d’IA publics sont conçus pour gérer un grand nombre d’utilisateurs simultanément. En raison du nombre d’utilisateurs (parfois de l’ordre de plusieurs millions), les IA publiques sont configurées pour fonctionner juste assez bien pour prendre en charge autant d’utilisateurs que possible. Certaines réglementations sont également imposées à l’IA publique pour sauvegarder les intérêts de l’État et de sa population. Une réglementation typique consisterait à refuser aux utilisateurs certains types d’informations et à restreindre l’IA dans ses actions et ses capacités.
Traitement des données et confidentialité
L’une des plus grandes préoccupations concernant les IA publiques concerne la manière dont elles gèrent les données et la confidentialité. Ces systèmes collectent de grandes quantités de données utilisateur pour améliorer et exploiter leurs algorithmes et services d’IA. Cela peut toutefois être très préoccupant, car les données pourraient être utilisées à mauvais escient par les organisations qui possèdent et exploitent le service. Les lois et réglementations en matière de protection des données et de la vie privée des utilisateurs sont limitées en raison de la nature du fonctionnement de l’IA publique.
Qu’est-ce que l’IA privée?
La raison pour laquelle les entreprises ont besoin d’une IA privée est que les IA publiques comme ChatGPT introduit des problèmes de confidentialité et de sécurité pour les organisations. Une IA privée fait référence à des modèles d'IA formés et affinés pour répondre aux besoins d'une organisation sans compromettre la sécurité des secrets commerciaux et autres propriétés intellectuelles. De nombreuses IA privées sont affinées à partir de LLM accessibles au public en utilisant des données privées pour adapter le modèle d'IA aux besoins spécifiques de l'organisation.
But
Le but d’une IA privée est de disposer d’un système d’IA spécialement conçu pour une organisation. Il est utilisé pour résoudre des problèmes commerciaux internes et améliorer l’efficacité et la productivité globale au sein de l’entreprise. Les IA privées sont souvent utilisées dans divers systèmes internes tels que la gestion de la relation client (CRM), l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et la détection des fraudes.
Accessibilité
Contrairement à l’IA publique, l’IA privée n’est pas ouvertement accessible au public. En général, l'accès à une IA privée est limité au seul personnel autorisé afin de garantir que les données et processus sensibles restent protégés. Il est important de noter que même si les entreprises utilisent l’IA privée pour la productivité interne, elles utilisent également une IA personnelle distincte pour que les clients puissent accéder à leurs services.
Performance
L'IA privée est formée et rationalisée pour les besoins spécifiques d'une organisation. Ceci permet les entreprises pour affiner les LLM pré-formés ou leur modèle pour obtenir des performances optimales pour une tâche donnée. Cela réduit à son tour la puissance de calcul nécessaire pour exécuter l’IA avec de bonnes performances tout en réduisant les coûts. Puisqu’elle n’est pas accessible au public, l’IA privée est moins réglementée et peut utiliser des modèles ou des algorithmes d’IA sans contraintes pour renforcer les capacités de son IA.
Traitement des données et confidentialité
La gestion des données et la confidentialité sont la principale raison pour laquelle les entreprises ont besoin d’une IA privée. Grâce à une IA privée, les organisations peuvent contrôler et sécuriser leurs données, minimisant ainsi le risque de violations de données et d'accès non autorisé. Les données utilisées pour affiner une IA privée sont conservées par une équipe d'ingénieurs, de data scientists et développeurs de logiciels pour concevoir et former le modèle, ce qui garantit que les biais de données accessibles au public leur IA.
Qu’est-ce que l’IA personnelle?
L'IA personnelle fait référence à un algorithme d'IA conçu pour aider les gens dans leur vie quotidienne. Ils sont généralement accessibles via des appareils personnels tels que des smartphones, des tablettes, des haut-parleurs intelligents et des appareils portables. Quelques exemples d'IA personnelle incluent des assistants virtuels comme Alexa, Bixby, Google Assistant et Siri.
But
Les IA personnelles sont conçues pour améliorer l’expérience utilisateur d’une personne lorsqu’elle interagit avec la technologie pour utiliser un service spécifique. Les algorithmes d'IA personnelle offrent une expérience sur mesure à l'utilisateur en s'adaptant à ses préférences, facilitant ainsi l'utilisation d'un certain service par les clients.
Performance
Bien qu’elle ne soit pas aussi évolutive que l’IA publique, l’IA personnalisée excelle dans la compréhension et la réponse aux demandes individuelles des utilisateurs. L’IA personnalisée peut également être progressivement plus lente que l’IA publique, car elle doit prendre en compte la pertinence des données pour l’utilisateur avant de fournir un résultat. Cela dit, l’IA personnelle est plus performante que l’IA privée car elle fournit des résultats meilleurs et plus pertinents pour l’utilisateur. Bien entendu, les performances dépendront également de quel service d'IA personnel vous préférez et comment l'entreprise qui a fabriqué l'IA la fait fonctionner.
Traitement des données et confidentialité
La confidentialité et le traitement des données font partie des plus grandes préoccupations concernant l’IA personnelle. En raison de la manière dont l’IA personnelle est utilisée dans un service, les lois autorisent les entreprises à collecter des données personnelles sur les utilisateurs une fois que ceux-ci ont accepté les conditions de service. Cela les rend responsables de la protection de la confidentialité et de la sécurité des données des utilisateurs. Cependant, en raison de la sensibilité des données, toute violation de données pourrait potentiellement nuire à la vie privée et à la sécurité des utilisateurs.
Comparaison de l'IA publique, privée et personnelle
La catégorisation de l'IA en IA publique, IA privée et IA personnelle nous permet d'appliquer l'IA pour résoudre des tâches spécifiques tout en maintenant des performances, une accessibilité, une sécurité des données et une confidentialité des utilisateurs optimales. Voici un tableau pour une comparaison facile :
Aspect |
IA publique |
IA privée |
IA personnelle |
---|---|---|---|
But |
Large usage général |
Large usage général |
Besoins individuels des utilisateurs |
Accessibilité |
Ouvert au public |
Accès restreint, employé uniquement |
L'accès est limité aux clients |
Performance |
Évolutif, prend en charge un grand nombre d'utilisateurs simultanément, optimal |
Personnalisé, optimisé pour des tâches opérationnelles spécifiques, rapide |
Personnalisé, optimal |
Traitement des données et confidentialité |
Faible confidentialité des données, les entreprises peuvent utiliser les données conformément à la loi |
Haute sécurité des données, l'entreprise gère ses propres données |
Confidentialité de niveau moyen, les utilisateurs acceptent les conditions d'utilisation de l'entreprise |
L’importance de catégoriser l’IA
Il est important de comprendre la différence entre l’IA publique, l’IA privée et l’IA personnelle, car ces catégories représentent la manière dont nous utilisons l’IA dans notre vie quotidienne. Cela nous aide également à créer certaines lois et réglementations pour garantir la confidentialité et la sécurité des individus et des organisations. Sans ces distinctions, de telles réglementations seront plus difficiles à imposer, ce qui pourrait conduire les entreprises à utiliser à mauvais escient les données des utilisateurs, à divulguer des secrets commerciaux, voire à mettre fin à la démocratisation de l’IA.