Amazon führt (in der Vorschau) einen Dienst zum Schutz der Privatsphäre ein, der es AWS-Kunden ermöglicht, „ähnliche“ KI-Modelle bereitzustellen, die für einmalige Zusammenarbeiten zwischen Unternehmen trainiert wurden.
Der Service heißt Clean Rooms ML – ein Ableger des bestehenden Clean Rooms-Produkts von AWS – und macht es für AWS-Kunden überflüssig, proprietäre Daten mit ihren externen Partnern zu teilen, um KI-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.
„Mit Clean Rooms ML können Sie ein privates Lookalike-Modell für Ihre kollektiven Daten trainieren“, sagte Swami Sivasubramanian, Vizepräsident für Daten- und maschinelle Lerndienste bei AWS, heute Morgen während einer Keynote bei AWS re:Invent auf der Bühne. „Du kannst kBehalten Sie die Kontrolle über Ihre Modelle und löschen Sie sie, wenn Sie fertig sind.“
Clean Rooms ML ermöglicht es Kunden, eine kleine Stichprobe von Kundendatensätzen zu entnehmen, um mit einem Partner einen erweiterten Satz ähnlicher Datensätze zu erstellen – ein ähnliches KI-Modell. Beispielsweise könnte eine Fluggesellschaft Signale über treue Kunden aufgreifen und mit einem Online-Buchungsdienst zusammenarbeiten, um neuen, aber sehr ähnlichen Benutzern Werbeaktionen anzubieten.
Laut Sivasubramanian bietet Clean Rooms ML Steuerelemente zur Abstimmung der Modellausgaben auf der Grundlage bestimmter Geschäftsanforderungen. In naher Zukunft, fügte er hinzu, plant AWS, Einstellungen speziell für Anwendungen im Gesundheitswesen hinzuzufügen.
In einer entsprechenden Ankündigung stellte Amazon Clean Rooms Differential Privacy vor, einen vollständig verwalteten Dienst für Reinräume. Clean Rooms Differential Privacy verschleiert das Hochladen von Kundendaten und generiert gleichzeitig „aggregierte Erkenntnisse“, so Amazon. So können Kunden kombinierte Erkenntnisse über Dinge wie Werbekampagnen, Investitionsentscheidungen und klinische Forschung erhalten, ohne ihre proprietären Daten preisgeben zu müssen.
