HELLO
HELLO! #HelloItsMe

U središtu rasprave nalazi se takozvani Large Geospatial Model (LGM) – opsežan model prostornog razumijevanja koji Niantic razvija kako bi omogućio računalima da percipiraju, razumiju i navigiraju fizičkim prostorima na način sličan ljudima. LGM, koji kompanija uspoređuje s velikim jezičnim modelima poput onih koji pokreću chatbotove poput ChatGPT‑a, ne obrađuje tekst, nego geolocirane vizualne podatke i slike stvarnog svijeta prikupljene kroz rad svojih aplikacija.

Prema objavljenim podacima, LGM trenutno sadrži milijune skeniranih lokacija i tjedno se nadopunjuje s otprilike milijun novih skenova. Ti su podaci nastali kroz funkcije poput skeniranja PokéStopa i drugih značajki unutar Pokémon GO i drugih Nianticovih aplikacija, koje korisnike potiču da kamerom snime 3D prikaze stvarnih lokacija – od pročelja zgrada do segmenata urbanih i ruralnih prostora.

Niantic tvrdi da je ova praksa potpuno opcionalna: samu značajku skeniranja mora pokrenuti korisnik tako da aktivno posjeti određenu lokaciju i klikne na funkciju skeniranja. Samo ti dobrovoljno pridonijeni podaci koriste se za treniranje LGM‑a; obična uporaba GPS‑a ili igranje bez aktivnog skeniranja ne doprinose modelu.

Unatoč toj izjavi, rasprava se ubrzo pretvorila u složeniju javnu debatu o etici, privatnosti i transparentnosti tehnoloških tvrtki. Dio stručne i šire javnosti ističe da je, iako se radi o dobrovoljnom doprinosu, sama količina prikupljenih podataka i mogućnost njihove primjene izvan igre – primjerice u autonomnoj navigaciji robota, logistici ili augmented reality (AR) aplikacijama – pitanje koje nadilazi granice zabave i mobilnih igara. Kritičari su se posebno usredotočili na činjenicu da je Pokémon GO igra prvenstveno zamišljena kao zabavni proizvod, pa su neki igrači bili iznenađeni kada su shvatili da njihova aktivnost može imati širu tehnološku i komercijalnu vrijednost.

U javnim raspravama mogao se čuti i niz spekulacija i teorija, uključujući one koje pretpostavljaju da je tvrtka radila s vanjskim organizacijama ili agencijama u svrhe nadzora ili vojne upotrebe. Te tvrdnje, međutim, uglavnom nisu potkrijepljene provjerenim podacima ni službenim izjavama i odnose se više na spekulativne interpretacije nego na potvrđene informacije.

Niantic je u svojim službenim komunikacijama također nastojao razjasniti da ne prodaje osobne podatke trećim stranama te da koristi prikupljene informacije prvenstveno za unaprjeđenje AR iskustava i tehnoloških mogućnosti platforme. Kompanija je dodatno istaknula da funkcije poput Pokémon Playgrounds i Visual Positioning System (VPS) koriste skenove za postizanje visokog stupnja preciznosti pri označavanju prostora — tehnologiju koja omogućuje uređajima da s centimetarskom točnošću odrede položaj u stvarnom okruženju.

Na kraju, dok se rasprava o tome gdje povući granicu između inovacije i prava pojedinca nastavlja, ostaje činjenica da su globalno popularne aplikacije poput Pokémon GO postale i neočekivani izvor vrijednih podataka za razvoj naprednih tehnologija. To postavlja pitanja o tome kako tehnološke kompanije komuniciraju svoj pravi cilj razvoja, koje podatke prikupljaju i kako se ti podaci u konačnici koriste – teme koje će nesumnjivo i nadalje biti predmet interesa ne samo tehnoloških stručnjaka, nego i šire javnosti.

pokemno go

Image: 294559170, License: Rights-managed, Restrictions: , Model Release: noFOTO: PROFIMEDIA

Niantic i privatnost podataka u EU: Izazovi i regulativa u digitalnom dobu

U eri u kojoj mobilne aplikacije i igre prikupljaju velike količine podataka o svojim korisnicima, pitanje privatnosti i zaštite osobnih podataka postaje ključno, osobito u kontekstu zakonodavstva Europske unije, koje je među najstrožima na svijetu. Primjer takvih izazova pruža američka tehnološka tvrtka Niantic, Inc., koja stoji iza globalno popularne mobilne igre Pokémon GO, a koja koristi podatke prikupljene od milijuna igrača ne samo za unapređenje same igre, nego i za razvoj sofisticiranih modela umjetne inteligencije sposobnih za detaljno razumijevanje stvarnog prostora.

Europska unija je 2018. godine implementirala Opću uredbu o zaštiti podataka, poznatu kao GDPR (General Data Protection Regulation), koja definira jasno postavljene obveze za sve tvrtke koje prikupljaju, obrađuju i pohranjuju osobne podatke građana EU-a. Uredba zahtijeva, između ostalog, transparentno informiranje korisnika, eksplicitnu privolu za obradu osjetljivih podataka, te mogućnost da korisnici u svakom trenutku zatraže uvid, ispravak ili brisanje svojih podataka.

U kontekstu Pokémon GO, Niantic prikuplja geolokacijske podatke, slike i 3D skenove lokacija koje igrači dobrovoljno snime putem AR funkcija unutar aplikacije. Dok sama aktivnost igranja i kretanje po svijetu ne predstavlja izravan prikupljeni podatak, skeniranje značajki stvarnog okruženja spada u oblik osobnih podataka u smislu GDPR-a, jer omogućuje indirektno prepoznavanje korisnika i njihovih aktivnosti u prostoru. Tvrtka je u svojim dokumentima privatnosti objavila da prikupljene podatke koristi u svrhe treniranja Large Geospatial Modela, naprednog sustava umjetne inteligencije koji može precizno razumjeti i rekonstruirati fizički prostor, čime se stvara tehnički sofisticiran model svijeta.

Pravni stručnjaci ističu da bi Niantic, u slučaju operacija u EU, bio dužan osigurati jasnu i nedvosmislenu privolu korisnika za svaku obradu takvih podataka te omogućiti korisnicima jednostavne mehanizme za povlačenje privole ili brisanje svojih podataka iz sustava. Svaka zlouporaba ili nejasno komunicirana obrada podataka mogla bi predstavljati kršenje GDPR-a, što u praksi može rezultirati visokim novčanim kaznama koje prema uredbi mogu doseći i do 4 % godišnjeg globalnog prihoda kompanije.

S obzirom na to da Pokémon GO privlači milijune igrača u EU-u, Niantic je morao uskladiti svoje operacije s lokalnim regulatornim zahtjevima. To uključuje prilagodbu sučelja za privatnost, posebne opcije pristanka i pojašnjenje svrhe prikupljanja AR skenova i geolokacijskih podataka. Unatoč tome, stručnjaci upozoravaju da je transparentnost u ovakvim slučajevima često relativna: mnogi korisnici nisu u potpunosti svjesni da njihovo sudjelovanje u igri doprinosi stvaranju ogromnog geospacijalnog modela za AI, koji ima potencijalnu primjenu izvan same zabave i igre.

U širem kontekstu, slučaj Niantica ilustrira sveprisutni izazov modernih digitalnih tehnologija u EU: kako balansirati inovativne tehnologije koje zahtijevaju velike količine podataka s pravom pojedinca na privatnost, kontrolu i zaštitu svojih osobnih informacija. Dok regulatorni okvir GDPR-a pruža snažan alat za zaštitu građana, njegovo provođenje u praksi zahtijeva stalno praćenje i tehnološko prilagođavanje, jer napredak u umjetnoj inteligenciji i augmented reality aplikacijama dovodi do novih i često nepredviđenih načina prikupljanja i korištenja podataka.

Zaključno, Europska unija postavila je visok standard zaštite privatnosti, a tvrtke poput Niantica suočavaju se s pritiskom da ne samo formalno ispune zakonske zahtjeve, već i da etički komuniciraju svrhu i opseg prikupljenih podataka. U eri u kojoj granica između zabave i znanstveno-tehnološkog istraživanja postaje sve tanja, pitanje koliko su korisnici svjesni svoje uloge u digitalnoj ekonomiji podataka ostaje otvoreno, čime se otvara prostor za daljnju javnu i regulatornu raspravu o granicama i odgovornosti tehnoloških inovacija.

pokemno go

Image: 340587603, License: Royalty-free, Restrictions: , Model Release: noFOTO: PROFIMEDIA

Kako Niantic koristi Pokémon GO za treniranje umjetne inteligencije: Tehnički pregled Large Geospatial Modela

Od trenutka kada je 2016. godine mobilna igra Pokémon GO osvojila milijune korisnika širom svijeta, njezin utjecaj nadilazi zabavu i igru te ulazi u područje tehnologije umjetne inteligencije i prostornog mapiranja. Američka tehnološka tvrtka Niantic, Inc., koja stoji iza ove igre, razvila je sofisticirani sustav nazvan Large Geospatial Model (LGM), čiji je cilj omogućiti računalima da razumiju stvarni svijet na detaljnoj prostornoj razini, slično kao što ga percipira čovjek.

Prikupljanje podataka: AR skenovi i geolokacija

Temelj LGM-a čine geolokacijski podaci i 3D skenovi stvarnog svijeta koje igrači dobrovoljno generiraju unutar igre. Najvažnija komponenta ovog prikupljanja podataka je funkcija skeniranja PokéStopa i drugih značajki u okruženju korisnika. Kada igrač aktivira skeniranje, kamera mobilnog uređaja snima višestruke slike okoline, koje se zatim obrađuju kako bi se izradila trodimenzionalna reprezentacija prostora.

Skenovi obično uključuju:

  • fasade zgrada i urbane detalje,
  • elemente prirodnog okoliša poput drveća ili terena,
  • prostorne odnose između objekata, dimenzije i udaljenosti.

Uz vizualne podatke, Niantic koristi GPS koordinate i senzore uređaja kako bi precizno locirao svaki sken u stvarnom svijetu. Time se omogućuje stvaranje prostorno precizne mape koja povezuje 3D podatke s točnom geografskom lokacijom.

Obrada podataka i priprema za treniranje AI-a

Jednom kada se skenovi prikupe, podaci prolaze kroz proces anonimizacije i formatiranja. To uključuje:

  • uklanjanje osobnih identifikacijskih elemenata,
  • standardizaciju slika i 3D modela,
  • dodavanje metapodataka poput geolokacije, kuta snimanja i dimenzija prostora.

Nakon toga, podaci se koriste za treniranje dubokih neuronskih mreža, posebno modela za računalni vid, koji uče prepoznavati i kategorizirati elemente okoline, razumjeti prostorne odnose i rekonstruirati scene u digitalnom 3D prostoru. Ovaj proces omogućuje računalima da:

  1. precizno lociraju objekte i prepreke,
  2. razumiju strukture urbanog i ruralnog prostora,
  3. integriraju podatke za AR navigaciju i aplikacije autonomne mobilnosti.

Veliki volumen podataka i doprinos korisnika

Jedan od ključnih elemenata LGM-a je njegova skala. Milijuni igrača širom svijeta svakodnevno doprinose sustavu kroz dobrovoljne AR skenove. Svaki od tih skenova predstavlja mali dio stvarnog svijeta, ali zbirno oni omogućuju Nianticu stvaranje detaljne i prostorno precizne baze podataka koja pokriva širok spektar urbanih i prirodnih okruženja.

Unatoč tomu što igrači doprinose velikom broju podataka, Niantic naglašava da je sudjelovanje uvijek dobrovoljno i da se obična igra bez aktivnog skeniranja ne koristi za LGM. To znači da je prikupljanje podataka ciljano i selektivno, fokusirano na korisnike koji su svjesno uključeni u AR funkcionalnost.

Primjena i značaj modela

Large Geospatial Model nije namijenjen isključivo za igru. Njegovi potencijali uključuju:

  • naprednu AR navigaciju, gdje uređaji mogu precizno pozicionirati digitalne objekte u stvarnom svijetu,
  • autonomnu mobilnost, poput robota i dronova koji se kreću u kompleksnim okruženjima,
  • istraživanja i razvoj AI sustava za prostorno prepoznavanje i 3D mapiranje u stvarnom vremenu.

Takvi modeli omogućuju tvrtkama i istraživačima da razvijaju tehnologije koje zahtijevaju visoku preciznost prostornog razumijevanja, a sve na temelju podataka koje milijuni korisnika generiraju kroz zabavne aplikacije.

Primjer Niantica i Pokémon GO ilustrira novi tip suživota između igara, korisnika i umjetne inteligencije. Dok igrači uživaju u zabavnom iskustvu, njihova dobrovoljna interakcija pruža podatke koji se koriste za napredne tehnologije prostornog mapiranja. Tehnički gledano, Niantic je uspio stvoriti veliki globalni sustav 3D geolokacijskih podataka, a etički i pravni okvir, uključujući dobrovoljnost i zaštitu privatnosti, ključni su za legitimnost i održivost takvih inovacija u digitalnom dobu.

pokemno go

SOFIA, BULGARIA, JULY 23, 2016: Pokemon GO augmented reality smartphone game player shows his pokemon, Sofia, Bulgaria, July 23, 2016.,Image: 313112981, License: Royalty-free, Restrictions: , Model Release: noFOTO: PROFIMEDIA


Oznake:

3D geolokacijski modeli 3D modeli za AI 3D modeli zgrada 3D prikaz zgrada 3D prostorni prikazi 3D rekonstrukcija prostora 3D skenovi 3D vizualni podaci AI AI algoritmi AI centimetrska preciznost AI digitalna navigacija AI digitalni modeli AI digitalni prostori AI geolokacija AI geolokacijski sustav AI geospacijalni sustav AI i 3D prikazi AI i 3D vizualizacija AI i AR digitalni prostori AI i AR igre AI i AR prostorni modeli AI i AR prostorni prikazi AI i geospacijalni podaci AI i mobilna tehnologija AI i mobilne igre AI i Niantic AI i privatnost AI i prostorna rekonstrukcija AI i prostorni prikazi AI model AI modeli prostornog razumijevanja AI prostorna analiza AI prostorna analiza i Niantic AI prostorna analiza Niantic AI prostorna navigacija AI prostorna rekonstrukcija AI prostorni model AI prostorni podaci AI prostorni prikazi AI prostorni sustavi AI prostorno mapiranje AI tehnologija AI treniranje AI treniranje 3D skenova AI treniranje geolokacijskih podataka AI treniranje i privatnost AI treniranje prostornog prostora AI treniranje prostornog razumijevanja AI treniranje vizualnih podataka AI treniranje vizualnih skenova AI u 3D modelima AI u AR AI u geolokaciji AI u igrama AI u mobilnim aplikacijama AI u mobilnim igrama AI u prostornim modelima AI u prostornom mapiranju AI u urbanom planiranju AI vizualizacija prostora AI vizualni modeli AI za geospacijalno razumijevanje AI za prostorno mapiranje AI za prostornu navigaciju AI za prostornu percepciju analiza podataka AR alati AR aplikacije AR aplikacije i AI AR digitalni modeli AR geospacijalni podaci AR i 3D modeli AR i AI digitalni prikazi AR i AI geolokacija AR i AI sustavi AR i AI treniranje AR i AI treniranje podataka AR i digitalni modeli AR i geolokacijski AI AR i prostorno razumijevanje AR i sigurnost AR interakcija AR interakcija korisnika AR iskustva AR iskustvo i privatnost AR iskustvo korisnika AR korisničko iskustvo AR modeli AR modeli digitalni AR modeli i AI treniranje AR modeli i centimetrska preciznost AR modeli i digitalni prikazi AR modeli i privatnost AR modeli za AI AR navigacija AR navigacija AI AR navigacija preciznost AR navigacija uređaja AR podaci u igrama AR prostorna preciznost AR prostorni modeli AR prostorno mapiranje AR prostorno razumijevanje AR skeniranje AR skeniranje korisnika AR skenovi i AI AR skenovi i prostorni podaci AR skenovi prostornog prostora AR sustavi AR tehnologija AR tehnologija i AI modeli AR tehnologija i privatnost AR tehnologija mobilne igre AR tehnologije u igri AR treniranje AI AR treniranje AI-a AR u digitalnom mapiranju AR u mobilnoj igri AR u svakodnevnom životu AR u urbanom okruženju AR u urbanom prostoru AR vizualizacija AR vizualizacija prostora AR vizualni modeli AR vizualni sustavi AR za autonomne uređaje AR za korisnike augmented reality autonomna mobilnost centimetrska navigacija centimetrska navigacija AI centimetrska preciznost AR centimetrska preciznost digitalnog modela centimetrska preciznost Niantic centimetrska preciznost prostorno centimetrska točnost digitalna ekonomija podataka digitalna navigacija digitalna privatnost digitalna transformacija digitalna transformacija podataka digitalni AI prostori digitalni AI sustav digitalni geospacijalni podaci digitalni model svijeta digitalni modeli i AI digitalni prikaz svijeta digitalni prikazi prostora digitalni prostori digitalni prostorni AI Niantic digitalni prostorni modeli digitalni prostorni sustavi digitalno mapiranje digitalno mapiranje prostora digitalno razumijevanje prostora dobrovoljni podaci dobrovoljno sudjelovanje dronovi etička obrada podataka etičko prikupljanje podataka etika tehnologije Europska Unija GDPR GDPR pravila GDPR u mobilnim igrama geolokacija i AI geolokacija i centimetrska preciznost geolokacija i digitalni podaci geolokacija u mobilnim igrama geolokacijska preciznost geolokacijski AI modeli geolokacijski AI podaci geolokacijski podaci geolokacijski podaci AR geolokacijski sustavi geolokacijski sustavi i AI geospacijalna navigacija AI geospacijalni podaci globalna baza podataka globalna mreža podataka GPS koordinata inovacije u AR inovacije u igrama kontrola privatnosti Large Geospatial Model LGM LGM 3D modeli LGM AI treniranje LGM digitalni modeli LGM i AI treniranje LGM i AR LGM i digitalni modeli LGM i prostorno razumijevanje LGM model LGM podaci LGM preciznost LGM tehnologija LGM treniranje mobilna navigacija mobilna tehnologija i AR mobilne aplikacije i AI mobilne aplikacije i privatnost mobilne igre mobilne igre i AI mobilni uređaji i AI nadzor podataka neuronske mreže Niantic Niantic 3D modeli Niantic 3D modeli prostora Niantic 3D prostori Niantic 3D prostorni AI modeli Niantic 3D prostorni modeli Niantic 3D skenovi Niantic 3D vizualizacija Niantic 3D vizualni prikazi Niantic AI algoritmi Niantic AI i AR Niantic AI model Niantic AI sustavi Niantic AI tehnologija Niantic AI treniranje Niantic AI vizualni sustavi Niantic AR 3D modeli Niantic AR centimetrska preciznost Niantic AR digitalni prostori Niantic AR funkcionalnost Niantic AR i AI Niantic AR podaci Niantic AR prostorni prikazi Niantic AR skenovi Niantic AR skenovi i AI Niantic AR tehnologija i digitalni modeli Niantic AR tehnologije Niantic AR vizualizacija Niantic centimetrska navigacija Niantic centimetrska preciznost Niantic centimetrska preciznost AI Niantic centimetrska preciznost AR Niantic digitalna AR tehnologija Niantic digitalna baza Niantic digitalna preciznost Niantic digitalna prostorna tehnologija Niantic digitalna tehnologija Niantic digitalni AI modeli Niantic digitalni AI prikazi Niantic digitalni AI prostori Niantic digitalni geospacijalni modeli Niantic digitalni model Niantic digitalni modeli Niantic digitalni podaci Niantic digitalni prikazi Niantic digitalni prostorni AI Niantic digitalni prostorni modeli Niantic digitalni prostorni prikazi Niantic digitalni prostorni prikazi AI Niantic geolokacija Niantic geolokacijski modeli Niantic geospacijalna tehnologija Niantic geospacijalni AI Niantic geospacijalni model Niantic geospacijalni podaci Niantic geospacijalni prikazi Niantic i 3D modeli Niantic i 3D prostorni prikazi Niantic i AI Niantic i AI digitalni sustavi Niantic i AI modeli Niantic i AI treniranje Niantic i AR Niantic i AR modeli Niantic i AR navigacija Niantic i AR tehnologija Niantic i centimetrska preciznost Niantic i digitalna transformacija Niantic i digitalni prikazi Niantic i digitalno mapiranje Niantic i etika podataka Niantic i GDPR Niantic i mobilna tehnologija Niantic i mobilne aplikacije Niantic i privatnost korisnika Niantic i privatnost podataka Niantic i sigurnost podataka Niantic i tehnologija Niantic LGM Niantic LGM podaci Niantic podaci Niantic podatkovni modeli Niantic privatnost Niantic prostorna inteligencija Niantic prostorna navigacija Niantic prostorni model Niantic tehnologija Niantic tehnologija i AR Niantic treniranje AI modela Niantic treniranje prostornog AI Niantic vizualni 3D prikazi Niantic vizualni AR podaci Niantic vizualni prostorni AI obrada geolokacijskih podataka podatkovna sigurnost podatkovni modeli podatkovni sustavi Pokémon GO PokéStopovi pravni okvir EU precizna lokacija prikupljanje podataka prikupljanje vizualnih podataka privatnost i digitalni podaci privatnost i igre privatnost korisnika privatnost podataka privatnost u AR aplikacijama prostorna analiza prostorna inteligencija prostorna inteligencija Niantic prostorna navigacija AI prostorna navigacija digitalno prostorna preciznost AI prostorna preciznost AR prostorna preciznost Niantic prostorni prikazi AR prostorno mapiranje prostorno mapiranje i AI prostorno razumijevanje AI računalni vid regulacija privatnosti ruralni prostor sigurnost geolokacijskih podataka sigurnost i AI sigurnost korisničkih podataka sigurnost podataka sigurnost podataka korisnika tehnička preciznost tehnologija 3D skeniranja tehnologija AR skeniranja tehnologija autonomnih vozila tehnologija Niantic tehnologija za autonomne uređaje tehnološka regulativa tehnološke inovacije tehnološki napredak transparentnost Niantic transparentnost podataka treniranje AI modela treniranje AI vizualnih podataka treniranje AI-a trodimenzionalni prikazi umjetna inteligencija urbani prostor virtualna stvarnost virtualni modeli virtualni prostori vizualna obrada vizualni AI modeli vizualni geospacijalni podaci vizualni modeli vizualni podaci vizualni podaci iz AR zaštita osobnih podataka

druge vijesti