- Google hat ein Modell vorgestellt, das Apples „Private AI Cloud Compute“ ähnelt und die AI-Privatsphäre auf die nächste Stufe hebt
- Private AI Compute ist eine AI-Verarbeitungsplattform, die die Leistung des Cloud-basierten Gemini-Modells nutzt und die Nutzerdaten dennoch ausschließlich beim jeweiligen Nutzer belässt
- Daten werden in einem gehärteten Ausführungsbereich isoliert verarbeitet; bereitgestellt wird eine hardwaregestützte Sicherheitsumgebung, auf die selbst Google keinen Zugriff hat
- Zum Schutz der Daten kommen Titanium Intelligence Enclaves (TIE) und ein TPU-basierter integrierter Stack mit Verschlüsselung und Remote Attestation zum Einsatz
- Funktionen wie Magic Cue auf dem Pixel 10 und die Recorder-App unterstützen schnellere und stärker personalisierte Features bei gleichbleibender Wahrung der Privatsphäre
- Durch die Kombination von Cloud- und On-Device-Modellen soll dies die Grundlage für neue Möglichkeiten sicherer und nützlicher AI-Erlebnisse schaffen
Überblick über Private AI Compute
- Google bietet mit Private AI Compute ein AI-Erlebnis, das die Leistung der Gemini-Modelle in der Cloud nutzt und Nutzerdaten dennoch ausschließlich beim Nutzer hält
- Es verbindet die Rechenleistung der Cloud mit Sicherheits- und Privatsphäre-Garantien auf On-Device-Niveau
- Dabei fließen weiterhin die Gestaltungsprinzipien einer auf Sicherheit und Verantwortlichkeit ausgerichteten AI ein
- AI entwickelt sich über die bloße Ausführung von Anfragen hinaus in Richtung Vorhersage von Nutzerbedürfnissen und personalisierter Vorschläge
- Für diese fortgeschrittenen Funktionen reicht reine On-Device-Verarbeitung an ihre Grenzen, weshalb Cloud-Rechenleistung nötig ist
- Private AI Compute überwindet diese Grenze und bewahrt zugleich die Vertraulichkeit der Daten
Architektur zum Datenschutz
- Private AI Compute ist als mehrschichtiges Sicherheitssystem auf Basis des Secure AI Framework, der AI Principles und der Privacy Principles konzipiert
- Persönliche Informationen und Nutzungsmuster der Anwender werden innerhalb einer Vertrauensgrenze (trusted boundary) geschützt
- Auf bestehende AI-Schutzmaßnahmen werden zusätzliche Sicherheits- und Privatsphäre-Ebenen aufgesetzt
- Die Plattform läuft auf dem integrierten Google-Technologie-Stack und nutzt TPUs sowie Titanium Intelligence Enclaves (TIE)
- Dabei gelten globale Sicherheitsstandards auf demselben Infrastrukturniveau wie bei Gmail, Search und anderen Diensten
- Die Gemini-Cloud-Modelle laufen in einer hardwaregestützten Sicherheitsumgebung
- Remote Attestation und verschlüsselte Verbindungen sorgen für sichere Kommunikation zwischen Gerät und Cloud
- Daten werden ausschließlich in einer abgeschotteten Schutzumgebung (sealed environment) verarbeitet
- Dritte, einschließlich Google, können nicht auf die Daten zugreifen
Anwendungsbeispiele
- Private AI Compute unterstützt erweiterte Leistung für On-Device-Funktionen, ohne die Privatsphäre aufzugeben
- Magic Cue auf dem Pixel 10 liefert passendere Vorschläge in Echtzeit
- Die Recorder-App unterstützt die Zusammenfassung von Transkripten in mehr Sprachen
- Die Technologie schafft damit eine Grundlage für den Einsatz von Cloud-Modellen auch bei der Verarbeitung sensibler Daten
- Durch die Kombination von On-Device- und Cloud-Modellen wird ein neues Feld von AI-Erlebnissen erschlossen
- Google will künftig über ein Technical Brief weitere Details veröffentlichen
Technische Bedeutung
- Private AI Compute ist der nächste Schritt in der Entwicklung von Privacy-Enhancing Technologies (PETs) für AI
- Es baut auf Googles über Jahrzehnte angesammelter Forschung zu PETs auf
- Es konkretisiert eine AI-Designphilosophie mit Fokus auf Nutzersicherheit und Datenschutz
- Die Leistung, Geschwindigkeit und Personalisierung cloudbasierter AI bleiben erhalten, während zugleich Datenvertraulichkeit sichergestellt wird
- Umgesetzt wird eine sicherheitszentrierte Architektur, die Vertrauen und Transparenz von AI erhöht
- Künftig soll sie als zentraler Baustein von Googles verantwortungsvoller AI-Infrastruktur dienen
Fazit
- Private AI Compute ist ein neuer Ansatz, der die starke Leistung von Cloud-AI mit Privatsphäre-Schutz auf On-Device-Niveau verbindet
- Nutzer können schnellere und stärker personalisierte AI-Funktionen nutzen und behalten dabei die Kontrolle über ihre Daten
- Google will damit ein sicheres und nützliches AI-Ökosystem erweitern
- Weitere technische Details finden sich im offiziellen Technical Brief (PDF)
4 Kommentare
Es gab ja das Gerücht, dass Apple das von Google nutzen würde — vielleicht liegt es daran.
Wenn das Gerücht stimmt, frage ich mich, ob das auch ein Grund dafür war, dass Buffett Google gekauft hat, haha.
Es könnte sogar sein, dass Apple das als Bedingung für die Nutzung von Gemini gestellt hat, haha.
Apple Private Cloud Compute – eine neue Grenze für AI-Privatsphäre in der Cloud
OpenPCC – Open-Source-Implementierung von Apples Private Compute Cloud