La revolución publicitaria de Google AI: más privacidad, pero los problemas persisten

La revolución publicitaria de Google AI: más privacidad, pero los problemas persisten

Un nuevo anuncio de Google pretende preservar la privacidad del usuario, pero aún recopila y procesa los detalles de nuestras actividades en línea. Crédito: Shutterstock

En marzo de 2021, Google anunció que dejaría de manejar cookies de terceros y pasaría a «sitio web más privado“A pesar de que el movimiento era esperado en la industria y por los académicos, todavía existe confusión sobre el nuevo modelo y cinismo sobre si realmente representa o no el tipo de revolución de la privacidad en línea que Google está reclamando.

Para evaluarlo, necesitamos entenderlo de nuevo. Modelo y lo que está cambiando. El enfoque actual de adtech es aquel en el que las corporaciones de plataformas nos ofrecen un servicio «gratuito» a cambio de nuestros datos. Los datos se recopilan a través de cookies de terceros que se descargan en nuestros dispositivos y permiten que el navegador registre nuestra actividad en Internet. Se utiliza para crear perfiles y predecir nuestra vulnerabilidad a campañas publicitarias específicas.

Los avances recientes han permitido a los anunciantes digitales aprovechar el aprendizaje profundo, una forma de inteligencia artificial (IA) en la que las personas no establecen parámetros. Si bien esto es más poderoso, todavía está en línea con el antiguo modelo de recopilar y almacenar nuestros datos para el entrenamiento y pronóstico del modelo. Los planes de Google van más allá.

Patentes y planes

Todas las corporaciones tienen la suya salsa secretay Google es más misterioso que la mayoría. Sin embargo, las patentes pueden revelar algunas de sus intenciones. Después de examinar las patentes de Google, encontramos una patente de EE. UU. US10885549B1, «Publicidad dirigida que utiliza un análisis basado en el tiempo de datos específicos del usuario»: una patente para un sistema que predice la eficacia de la publicidad en función de los «datos temporales» del usuario, una instantánea de lo que el usuario está haciendo en un momento específico. , en lugar de recopilar datos masivos durante un período de tiempo prolongado.

También podemos sacar conclusiones analizando el trabajo de otras organizaciones. La investigación financiada por adtech Bidtellect ha demostrado que Los datos históricos a largo plazo del usuario no son necesarios para generar pronósticos precisos.. Utilizaron el aprendizaje profundo para modelar los intereses de los usuarios basándose en datos temporales.

Además de los anuncios contextuales, que muestran anuncios basados ​​en el contenido del sitio en el que aparecen, esto puede generar anuncios más conscientes de la privacidad. Sin almacenar información de identificación personal, este enfoque estaría en línea con leyes progresistas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea.

Google también ha puesto a disposición cierta información a través de Zona de pruebas de privacidad de Google (GPS), una colección de propuestas públicas de reestructuración de adtech. En esencia, son Cohortes educativas federadas (FLoC), un sistema de inteligencia artificial descentralizado implementado por los últimos navegadores. Como explica el blog de IA de GoogleEl aprendizaje federado difiere de las técnicas tradicionales de aprendizaje automático que recopilan y procesan datos de forma centralizada. En cambio, el modelo de aprendizaje profundo se descarga temporalmente al dispositivo, donde se entrena con nuestros datos, antes de regresar al servidor como un modelo actualizado para conectarse con otros.

Con FLoC, el modelo de aprendizaje profundo se descargará en los navegadores Google Chrome y analizará los datos del navegador local. Luego clasifica al usuario en una «cohorte», es decir, un grupo de varios miles de usuarios con un conjunto común de características identificadas por el modelo. Hace una copia encriptada de sí mismo, elimina el original y envía la copia encriptada a Google, dejando solo el número de cohorte. Dado que cada cohorte incluye miles de usuarios, Google sostiene que la persona se vuelve prácticamente inidentificable.

Cohortes e inquietudes

En este nuevo modelo, los anunciantes no se dirigen a características específicas, sino que se anuncian a una cohorte específica. como explica la página de Google Github. Si bien FLoC puede parecer menos efectivo que recopilar nuestros datos individuales, Google dice son conscientes del «95 por ciento de conversión por dólar gastado en comparación con la publicidad basada en cookies».

El proceso de licitación de anuncios también se llevará a cabo en el navegador, utilizando un sistema diferente. nombre en clave ‘Turtledove“Pronto, Google adtech se ejecutará así, incrustado en el navegador web, generando pronósticos de anuncios constantes basados ​​en nuestras actividades recientes, sin recopilar ni almacenar datos personales.

Vemos tres preocupaciones clave. Primero, es solo parte del panorama mucho más amplio de la inteligencia artificial que Google está creando en Internet. Por Google analiticopor ejemplo, Google continúa utilizando datos obtenidos de cookies individuales en primera persona en sitios web para entrenar modelos de aprendizaje automático y potencialmente para crear perfiles individuales.

En segundo lugar, ¿importa cómo nos «conoce» la organización? ¿O es el hecho de que lo sabe? Google nos devuelve la privacidad legalmente aceptable de la información personal, pero refuerza su capacidad para conocernos y comercializar nuestro negocio en línea. ¿Es la privacidad un derecho a controlar nuestros datos personales, o a mantener desconocida la esencia de nosotros mismos sin consentimiento?

El último punto se refiere a la inteligencia artificial. Las limitaciones, prejuicios e injusticias que rodean a la inteligencia artificial son ahora un tema de amplio debate. Necesitamos entender cómo hacer esto aprendizaje profundo Las herramientas en FLoC nos agrupan en cohortes, asignan características a cohortes y lo que representan esas características. De lo contrario, como cualquier sistema de marketing anterior, FLoC puede perpetuar aún más las desigualdades y divisiones socioeconómicas.


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