Vẫn có cách để huấn luyện AI mà không cần chia sẻ dữ liệu người dùng.

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu cá nhân trở thành nguồn nhiên liệu quan trọng để phát triển AI, nhưng điều này cũng dẫn đến nhiều lo ngại về quyền riêng tư khi thông tin bị thu thập hoặc sử dụng không minh bạch.

Những vụ rò rỉ thông tin cá nhân, hiện tượng quảng cáo cá nhân hóa quá mức, cùng với các hành vi thu thập dữ liệu không minh bạch đang khiến người dùng ngày càng lo ngại và cảnh giác hơn khi phải “chia sẻ” dữ liệu của mình với các nền tảng số.

Trong bối cảnh đó, giải pháp Federated Learning (học liên kết phân tán) đang mở ra hướng đi mới, cho phép AI học trực tiếp trên thiết bị của người dùng như điện thoại, thay vì tập trung dữ liệu về máy chủ.

Khác với cách huấn luyện truyền thống đòi hỏi mọi dữ liệu như tin nhắn, hình ảnh, hay hành vi phải gửi lên máy chủ, Federated Learning để cho AI "quan sát" cách bạn tương tác và tự rút ra bài học, chỉ gửi về máy chủ những kết quả học được dưới dạng các con số hoặc công thức toán học, không chứa dữ liệu thực. Điều này giống như hàng triệu thiết bị học chung kinh nghiệm mà không chia sẻ bài làm, nâng cao trí tuệ AI mà vẫn bảo vệ dữ liệu người dùng tuyệt đối.

Google đã áp dụng công nghệ này từ năm 2017 trên ứng dụng bàn phím Gboard, giúp dự đoán từ tiếp theo và sửa lỗi chính tả mà không gửi nội dung tin nhắn về máy chủ. Ngoài ra, Federated Learning còn có triển vọng ứng dụng lớn trong lĩnh vực y tế, giúp nhiều bệnh viện trên thế giới hợp tác xây dựng mô hình chẩn đoán mà không trao đổi dữ liệu cá nhân nhau, như dự án EXAM của NVIDIA nhằm dự đoán tình trạng bệnh nhân COVID-19.

Các ông lớn công nghệ như Apple, Meta và các tổ chức tài chính, trường đại học hàng đầu đều tham gia nghiên cứu công nghệ này, xem Federated Learning là tương lai của AI minh bạch và tôn trọng quyền riêng tư người dùng.

Dù vậy, việc huấn luyện phân tán trên hàng triệu thiết bị có cấu hình khác nhau, mạng truyền dẫn không ổn định và giới hạn pin vẫn tạo thành thách thức lớn về tốc độ và độ chính xác của AI.

Bên cạnh đó, để chống lại các nguy cơ tấn công hay đánh cắp thông tin, Federated Learning còn được kết hợp với các kỹ thuật bảo mật cao cấp như mã hóa đồng nhất hay thêm nhiễu bảo vệ dữ liệu.

Công nghệ này đánh dấu bước ngoặt giúp AI vừa học hỏi nâng cao, vừa đảm bảo không “soi” hoặc xâm phạm dữ liệu cá nhân, tạo nên mối quan hệ đối tác mới giữa con người và AI trong kỷ nguyên số.