Помните, совсем недавно мы рассказывали в большом посте про Федеративное обучение? Этот текст вызвал у вас немало вопросов, поэтому в феврале мы решили дать цикл публикаций, которые раскроют эту тему по-максимуму.
Начинаем с завтрашнего дня, а пока немного познакомим с тем, что вас ожидает дальше 👉
ИИ уже не эксперимент. Его ставят в колл-центры, аналитику, HR, антифрод, маркетинг, поиск по базе знаний. И почти всегда в какой-то момент возникает вопрос:
Можно ли кормить ИИ своими данными (в том числе персональными) и не получить проблемы у регулятора?
👀 Чтобы ответить, важно понимать базовую вещь: «ИИ» — не один способ работы, а несколько принципиально разных режимов обучения и применения.
⚫️ В одном случае вы просто отправляете текст в облачный сервис.
⚫️ В другом — дообучаете модель на своих кейсах.
⚫️ В третьем — строите поиск по внутренним документам.
⚫️ В четвертом — обучаете, что называется, на месте, не собирая данные в центр (федеративное обучение).
И вот где ловушка: юридические риски (ПДн, трансграничка, локализация, безопасность, поручения, инциденты) зависят не от слова “ИИ”, а от того, какой именно режим вы используете.
В этом февральском мини-цикле мы обещаем разобрать простыми словами:
🔷 Централизованное обучение: данные собираются в одном месте и на них учат модель.
🔷 Дообучение (fine-tuning) и LoRA: “берем готовую модель и подгоняем под себя”.
🔷 Промпты и контекст: когда модель не учится, но вы все равно можете слить ПДн.
🔷 RAG (поиск+генерация по вашим документам): где на деле хранится знание и почему это часто безопаснее, чем дообучать.
🔷 Федеративное обучение: данные не уходят, но риски все равно есть.
🔷 Синтетические данные и дифференциальная приватность: как уменьшать зависимость от “сырой” ПДн.
🔷 Практический чек-лист: как выбрать режим и оформить все так, чтобы было понятно и бизнесу, и проверяющим.
Иногда лучший ИИ — не тот, что учится на ПДн, а тот, который вообще не требует выгружать ПДн наружу.
Ставьте 🔥 этому посту, если ждете развернутый цикл постов по теме Федеративного обучения.
