Mengumpulkan data dunia nyata untuk AI fisik membawa tantangan privasi yang mudah diabaikan. Sebuah ponsel dapat menangkap gudang atau jalan secara rinci, tetapi apa yang terjadi ketika orang dan plat nomor masuk ke dalam frame? Itulah yang membuat pendekatan dari @vangrid_io menarik. Proses penangkapan dirancang untuk mendeteksi wajah dan plat nomor di perangkat dan mengaburkannya sebelum video dienkoding. Menurut dokumentasi, frame asli yang tidak diaburkan tidak pernah keluar dari ponsel, dan pembeli menerima model 3D yang direkonstruksi, bukan rekaman sumbernya. Artinya, perlindungan privasi dibangun ke dalam proses pengumpulan, bukan dibiarkan sepenuhnya pada langkah pembersihan sisi server. Untuk AI fisik, ini bisa membuat pengumpulan pandangan tingkat tanah yang berguna dari tempat-tempat yang perlu dipahami robot menjadi lebih mudah tanpa secara tidak perlu mengekspos detail yang dapat diidentifikasi. Namun, implementasi sama pentingnya dengan ide tersebut. Wajah bisa masuk ke dalam pandangan kamera secara tak terduga, dan filter privasi perlu menangani momen-momen tersebut secara andal sepanjang rekaman. Satu detail yang masih saya tanyakan adalah apa yang terjadi ketika seseorang masuk ke dalam frame setengah jalan selama proses penangkapan. Apakah sistem di perangkat secara konsisten mendeteksi dan mengaburkannya sebelum rekaman dikirimkan, termasuk selama gerakan mendadak atau pencahayaan sulit? Itu pertanyaan penting karena perlindungan privasi harus berfungsi sepanjang seluruh proses penangkapan, bukan hanya di bawah kondisi ideal @quipnetwork