谷歌正在安卓手機改善準確度的方法 收集資料的同時保護你的隱私

無論是 Google、蘋果、還是其他做鍵盤預測的廠商，最需要的就是從使用者處收集打字習慣的資訊，來改善預測的準確度。問題是，想要知道使用者的打字習慣，就必須要收集使用者打了什麼，這樣沒有隱私性的疑慮嗎？蘋果的處理方式是在數據中摻入「數學模型產生的雜訊」，在將文字拆解成無法辨識的「雜訊」的同時，又不妨害分析；但Google 這邊似乎更是技高一籌，因為他們根本就沒有要你上傳任何的文字。

Google 是怎麼做到的呢？簡單來說，就是他們會先將整個「預測模型」的程序隨著Gboard 一起裝到你的手機上，然後整個分析的過程完全都在手機上進行，只在最後把從你的打字習慣中學到的項目收集起來，上傳回去給Google。整合了從所有用戶回傳而來的資訊後，Google 會再產生一個新的預測模型傳送出去，如此周而復始。 Google 稱這種方法為「Federated Learning」。

如果一切順利的話，Google 也有可能把這種模式套用在其他服務上，例如學習你處理相片的習慣，哪些你會回來看，哪些分享、哪些刪掉，做為提供更聰明的建議的參考。