Nytt ramverk låter organisationer samarbeta kring AI-frågor utan att dela känslig data

arXiv cs.AI

Forskare har utvecklat FedV-KGQA, ett system för att besvara komplexa flerstegsfråggor (så kallade multi-hop questions) mot kunskapsgrafer – databaser som kopplar ihop fakta – när datan är spridd över flera organisationer som inte får dela rådata med varandra. Systemet testar 12 modellkonfigurationer på tre olika datamängder och presterar nära vad ett centraliserat system hade klarat, inklusive trestegsresonemang. Det intressanta är egentligen dataskyddsvinkeln: organisationer kan nu samarbeta om AI-slutledning utan att faktiskt lämna ifrån sig sin data.