論文の概要: GOD model: Privacy Preserved AI School for Personal Assistant
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18527v1
- Date: Mon, 24 Feb 2025 20:30:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-27 14:59:30.437987
- Title: GOD model: Privacy Preserved AI School for Personal Assistant
- Title（参考訳）: GODモデル: パーソナルアシスタントのためのプライバシ保護AIスクール
- Authors: PIN AI Team, Bill Qingyun Sun, Laura Florescu, Boliang Zhang, Regan Peng, Smile Hu, Shouqiao Wang, Ben Wu, Xi Wang, Davide Crapis, Gavin Zhen Guo,
- Abstract要約: 私たちは、デバイス上でAIアシスタントをトレーニングし評価するためのセキュアでプライバシー保護のフレームワークであるGuardian of Data(GOD)を紹介します。
GODは、ユーザデータと自律性を保護しながら贈り物を推奨するなど、アシスタントがユーザニーズをいかに予測できるかを測定します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2060988232935337
- License:
- Abstract: Personal AI assistants (e.g., Apple Intelligence, Meta AI) offer proactive recommendations that simplify everyday tasks, but their reliance on sensitive user data raises concerns about privacy and trust. To address these challenges, we introduce the Guardian of Data (GOD), a secure, privacy-preserving framework for training and evaluating AI assistants directly on-device. Unlike traditional benchmarks, the GOD model measures how well assistants can anticipate user needs-such as suggesting gifts-while protecting user data and autonomy. Functioning like an AI school, it addresses the cold start problem by simulating user queries and employing a curriculum-based approach to refine the performance of each assistant. Running within a Trusted Execution Environment (TEE), it safeguards user data while applying reinforcement and imitation learning to refine AI recommendations. A token-based incentive system encourages users to share data securely, creating a data flywheel that drives continuous improvement. By integrating privacy, personalization, and trust, the GOD model provides a scalable, responsible path for advancing personal AI assistants. For community collaboration, part of the framework is open-sourced at https://github.com/PIN-AI/God-Model.
- Abstract（参考訳）: パーソナルAIアシスタント(例:Apple Intelligence、Meta AI)は、日々のタスクを簡素化する積極的なレコメンデーションを提供するが、センシティブなユーザーデータへの依存は、プライバシと信頼に関する懸念を引き起こす。
これらの課題に対処するために、デバイス上でAIアシスタントを直接トレーニングし評価するためのセキュアでプライバシ保護のフレームワークであるGuardian of Data(GOD)を紹介します。
従来のベンチマークとは異なり、GODモデルは、ユーザデータと自律性を保護するギフトを推奨するなど、アシスタントがユーザニーズをいかに予測できるかを測定する。
AIスクールのように機能し、ユーザクエリをシミュレートし、カリキュラムベースのアプローチを使用して、各アシスタントのパフォーマンスを向上することで、コールドスタート問題に対処する。
信頼された実行環境(TEE)内で実行することで、AIレコメンデーションを洗練させるために強化と模倣学習を適用しながら、ユーザデータを保護します。
トークンベースのインセンティブシステムは、データを安全に共有することを奨励し、継続的な改善を促進するデータフライホイールを作成する。
プライバシ、パーソナライゼーション、信頼を統合することで、GODモデルは、パーソナルAIアシスタントを前進させるためのスケーラブルで責任あるパスを提供する。
コミュニティのコラボレーションのために、フレームワークの一部はhttps://github.com/PIN-AI/God-Model.comでオープンソース化されている。
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