O que é Offload? A solução para a privacidade de dados na era da IA

O que é Offload? A solução para a privacidade de dados na era da IA

O que é Offload? É um SDK que você pode usar para adicionar IA ao seu site, mas com uma peculiaridade: ele permite que seus usuários executem tarefas de IA localmente, mantendo seus dados em seus dispositivos, evitando a necessidade de enviá-los para uma API de inferência de terceiros. Além disso, ele diminui seus custos e ajuda seu aplicativo a escalar de forma barata. Quanto mais inferência é descarregada para os dispositivos dos usuários, menos recursos você precisa alocar ou gastar em APIs de terceiros.

Se você é um desenvolvedor de aplicativos, a integração do Offload só vai melhorar seu aplicativo, pois ele continuará funcionando normalmente, ao mesmo tempo em que oferece aos seus usuários a capacidade de processar seus dados localmente, sem nenhum esforço de sua parte.

Recursos de descarregamento

Você pode integrar o Offload como uma substituição direta de qualquer SDK que esteja usando agora, apenas alterando suas chamadas de função de inferência. O Offload serve** modelos de tamanhos diferentes para seus usuários automaticamente**, dependendo do dispositivo e seus recursos. Se o dispositivo do usuário não tiver recursos suficientes, o Offload não mostrará a esse usuário a opção de processar os dados localmente e retornará a qualquer API que você especificar por meio do painel.

No painel, você pode configurar e gerenciar os prompts, personalizá-los e testá-los para os diferentes modelos, obter análises dos usuários e muito mais. Tudo sem expor os dados dos seus usuários a terceiros, pois tudo é processado no dispositivo.

O Offload oferece suporte à geração de respostas de texto, à aplicação de objetos de dados estruturados por meio de esquemas JSON, ao streaming da resposta de texto e muito mais.

Se houver algo mais que não oferecemos suporte e que você gostaria de ver, deixe um comentário!

Por que o Offload é importante?

Acredito que a IA local é o futuro. No entanto, conforme a IA continua a avançar, estou cada vez mais preocupado com a forma como nossos dados são processados.

Cada aplicativo que implementa um recurso de IA hoje usa uma API remota, para onde envia os dados dos usuários. A maioria desses aplicativos usa APIs públicas, como OpenAI, Anthropic e outros. O fluxo é simples: o aplicativo coleta os dados do usuário e os envia junto com o prompt para a API remota, que responde com o texto ou imagem gerados.

O grande problema com essa abordagem é que quando você dá a um aplicativo acesso a um documento (ou foto, vídeo ou qualquer pedaço de dado), ele envia seu documento para uma API remota, que pode incluir qualquer informação sensível que ele contenha. A API remota provavelmente registra os prompts, usa os dados para treinar novos modelos ou vende seus dados para outros propósitos.

Acho que o problema da privacidade de dados é ainda pior agora que temos LLMs. LLMs permitem indexar grandes quantidades de informações não estruturadas de novas maneiras que não eram possíveis antes, e isso aumenta o perigo de expor qualquer informação pessoal.

Por exemplo, digamos que você tenha um diário. Ele provavelmente inclui onde você mora, seus horários, quem são seus amigos, onde você trabalha, talvez quanto você ganha e muito mais. Mesmo que não seja escrito diretamente, provavelmente pode ser inferido a partir do conteúdo do diário. Até agora, para inferir essas informações, alguém precisaria lê-las inteiramente. No entanto, com LLMs, alguém poderia obter dados suficientes para personificá-lo em segundos.

Ao usar um aplicativo para conversar com seu diário, você está potencialmente expondo suas informações, pois elas são enviadas para alguma API. Por outro lado, se tal aplicativo usar Offload, você pode usá-lo com segurança, pois seus dados não saem do seu dispositivo e, portanto, não podem ser expostos.

Isso é especialmente importante em setores que trabalham com dados altamente confidenciais, como saúde, jurídico, aplicativos de processamento de documentos, assistentes pessoais, etc.

O Offload é a solução para esse problema, permitindo que seus usuários processem seus dados localmente, mantendo-os seguros e privados. Ao mesmo tempo, você pode continuar oferecendo recursos de IA em seu aplicativo, sem se preocupar com a exposição de dados.

Então, se você é um desenvolvedor de aplicativos e quer aproveitar os benefícios da IA, mas sem comprometer a privacidade de seus usuários, o Offload é a resposta que você estava procurando.

Conteúdo Relacionado

Gemini 1.5 Flash-8B da Google: Revolucionando a Inteligência Artificial Acessível
A Google acaba de anunciar o lançamento da versão...
O Futuro das entrevistas de Emprego: Avaliando habilidades em vez de personalidade
O mundo do trabalho está passando por uma transformação...
O Futuro da Governança Generativa: Integrando Tecnologia e Valores Humanos
Na era do declínio do império dos Estados Unidos...
Crescente demanda de Energia da IA: Como as empresas de tecnologia estão agindo
A explosão de interesse em IA, particularmente IA generativa,...
Como a IA está revolucionando a pesquisa de dados
No mundo atual, orientado por dados, a recuperação de...
Reimaginando Rev-Ops com Gen AI: Marketing de Precisão
GenAI no Marketing: Transformando as Operações de Receita em...
Testando o DApp de reconhecimento facial ICP: o resultado final vai te surpreender
Nos últimos anos, os modelos de IA centralizados baseados...
Robôs conversacionais e Crianças: Oportunidades e Riscos
A emergência de robôs conversacionais desenvolvidos especificamente para crianças,...
IA está tomando seu emprego? O que você pode fazer sobre isso
Em qualquer lugar da internet, as pessoas reclamam que...
O futuro fala: agentes de voz de IA em tempo real com latência ultrabaixa
O modo de voz rapidamente se tornou um recurso...
Transformadores Eficientes: Impulsionando a próxima geração de IA Generativa
A IA Generativa (também conhecida como GenAI) está transformando...
Análise de Vídeo com Embeddings Vetoriais
Com o avanço da inteligência artificial (IA), uma das...
O futuro da segurança de aplicativos: capacitando desenvolvedores na era da IA
Em uma era em que vulnerabilidades de software podem...
Linguagem de Programação Java para Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial (IA) está modernizando as indústrias ao...
Como usar o langchaingo para construir aplicativos de IA generativos em Go
Graças ao langchaingo, é possível construir aplicativos de IA...
Integrando Engenharia de Dados em Inteligência Artificial
Os dados são frequentemente chamados de a força vital...
Como os desenvolvedores podem abraçar a inteligência artificial
Como desenvolvedores, muitos de nós somos céticos em relação...
O Spring é forte o suficiente para IA?
Nos últimos anos, houve um aumento significativo na adoção...
Voltar para o blog

Deixe um comentário

Os comentários precisam ser aprovados antes da publicação.