Hasta los usuarios más fieles de Apple admiten que la compañía va atrasada en inteligencia artificial. La gran actualización de Siri con Apple Intelligence, que se promocionó mucho el año pasado, ahora se retrasó oficialmente. En una nueva publicación, Apple explica cómo espera ponerse al día.
Una posible razón por la que Apple batalla con la IA generativa es que prioriza mucho más la privacidad que OpenAI o Google. Apple no recopila datos de usuarios para entrenar sus modelos de lenguaje (aunque sí usó textos públicos de internet). En cambio, depende mucho de datos sintéticos para generar respuestas.
El problema con los datos sintéticos es su artificialidad. Les falta la riqueza y evolución del lenguaje humano. Sin textos reales para comparar, es difícil evaluar la calidad de lo que produce la IA. Por eso, Apple planea mejorar la generación de textos.
Básicamente, la idea es comparar textos sintéticos con escritos reales de usuarios, almacenados en sus dispositivos, pero con varias protecciones para que nadie pueda identificar a las personas ni acceder a sus mensajes. El sistema califica los textos artificiales contra muestras reales, pero solo envía a Apple las calificaciones generales, no los textos.
De hecho, ni siquiera se comparan palabras reales. Tanto los textos sintéticos como los humanos se convierten en “incrustaciones” (representaciones matemáticas del texto). Así se puede medir la calidad sin leer el contenido.
Toda esta información se envía cifrada, y solo se compara en dispositivos donde los usuarios activaron “Análisis de dispositivo” (en Ajustes > Privacidad y Seguridad > Análisis y mejoras). Apple nunca sabe qué muestras evaluó un dispositivo en particular, solo qué textos artificiales tienen mejores puntajes en general.
Genmoji y otras herramientas
Apple dice que este sistema anónimo mejorará tanto los textos generados por su IA como la calidad de los resúmenes automáticos. Las respuestas mejor calificadas podrían ajustarse con algún cambio antes de una nueva evaluación.
Algo similar ya se usa en Genmoji, donde puedes crear emojis personalizados (como un pulpo surfista o un vaquero con audífonos). Apple agrupa datos de muchos dispositivos para ver qué ideas son populares, pero protege las solicitudes únicas para que no se vinculen a usuarios específicos.
Esto solo ocurre en iPhones, iPads y Macs con Análisis de dispositivo activado. Al recolectar señales generales sin datos personales, Apple mejora sus modelos sin comprometer privacidad.
Pronto, técnicas parecidas se usarán en otras funciones de Apple Intelligence, como Image Playground, Image Wand, Creación de recuerdos, Herramientas de escritura e Inteligencia visual, algunas de las primeras en llegar a los dispositivos.
Según Bloomberg, estos sistemas mejorados se probarán en las versiones beta de iOS 18.5, iPadOS 18.5 y macOS 15.5. Podríamos saber más en la WWDC 2024, que empieza el 9 de junio.
Mientras tanto, los rivales de Apple en IA no se detienen y tienen menos reparos en usar textos de usuarios para entrenar sus modelos. Recientemente, Microsoft actualizó Copilot (con funciones como búsqueda de archivos), Google añadió generación de videos a Gemini y OpenAI mejoró la memoria de ChatGPT.
Vía | How Apple Plans to Improve Its AI Models While Protecting User Privacy | Lifehacker
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Interesante punto sobre el uso de datos sintéticos para entrenar modelos sin comprometer la privacidad. La técnica de convertir textos en incrustaciones matemáticas parece una solución ingeniosa para evaluar calidad sin exponer contenido real. Para quienes buscan opciones de entretenimiento, fmovies ofrece una alternativa para ver series y películas en línea.
Cuando se necesita dejar un campo visualmente vacío, conviene distinguir entre un espacio normal y un carácter Unicode que no se muestra. Invisible Text permite copiar caracteres invisibles, generar texto en blanco con una longitud concreta y comprobar el resultado antes de pegarlo. Esa verificación es útil porque muchas plataformas eliminan espacios convencionales o interpretan de forma distinta los caracteres ocultos.
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Al trabajar con texto aparentemente vacío, conviene distinguir entre un espacio normal, un salto de línea y un carácter Unicode que no se ve. Esa diferencia evita errores al pegar contenido en formularios, nombres de archivo o campos que validan la longitud. Invisible Text resulta útil porque permite generar una cantidad concreta de caracteres y comprobar el resultado antes de copiarlo. También sería recomendable indicar el tipo de carácter empleado y advertir que distintas plataformas pueden interpretarlo de manera diferente.
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La privacidad no depende únicamente de grandes sistemas de inteligencia artificial; también importa en tareas cotidianas como reducir un documento antes de enviarlo. La compresión local de PDF permite procesar el archivo directamente en el navegador, sin transferirlo a un servidor ni crear una cuenta. Es una opción especialmente pertinente para contratos, facturas o formularios que contienen información sensible. Además del tamaño final, conviene revisar que el texto, las firmas y las imágenes sigan siendo legibles, porque una reducción excesiva puede afectar la utilidad del documento.
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El retraso de la gran actualización de Siri muestra que la velocidad de lanzamiento no es el único criterio para evaluar la IA de Apple. La pregunta sobre la privacidad exige distinguir entre una causa confirmada y una posible tensión de diseño: procesar más contexto puede mejorar la utilidad, pero también obliga a explicar dónde se procesan los datos, cuánto tiempo se conservan y qué controla el usuario. Un proceso más lento puede ser razonable si produce garantías verificables, aunque la demora por sí sola no demuestra que la privacidad sea la responsable. La evaluación final debería comparar funciones entregadas, transparencia y protección real de los datos.
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¡Qué interesante perspectiva! Me parece muy sensato que Apple priorice la privacidad, aunque entiendo que eso pueda ralentizar el desarrollo de su IA. Es un dilema fascinante: ¿rapidez con menos privacidad o un progreso más lento pero seguro en la protección de nuestros datos? La idea de usar datos sintéticos y compararlos con textos reales de los usuarios de forma segura es un enfoque ambicioso. Al final, encontrar ese equilibrio es clave para la confianza. Me pregunto cómo manejarán la escala una vez que el proyecto despegue, especialmente para cálculos complejos, similar a veces a cómo usamos una square feet calculator para dimensiones.
Every day is a new beginning