A proposta da GMV foi selecionada para o prémio White Paper das melhores tecnologias para a melhoria da privacidade (PET) no UK-US Prize Challenge
Movidos pela prioridade partilhada de usar dados com o objetivo de solucionar desafios globais críticos e ratificar o compromisso dos EUA e do Reino Unido com os valores democráticos e o direito fundamental à privacidade, os desafios centraram-se no desenvolvimento de soluções de PET em dois cenários: a predição de uma pandemia e a deteção de delitos financeiros.
Especialistas líderes mundiais provenientes de instituições académicas, empresas tecnológicas internacionais e start-ups de privacidade competiram por prémios em dinheiro de um fundo comum do Reino Unido e dos EUA avaliado em 1,6 milhões de dólares (1,3 milhões de libras). As soluções vencedoras combinaram diferentes PET que permitem aos modelos de IA aprender a fazer melhores previsões sem expor informação confidencial. A combinação de abordagens relativamente à privacidade impulsionou o desenvolvimento de soluções inovadoras que lidam com as preocupações práticas em torno da privacidade dos dados em cenários reais.
Na fase final dos desafios, a «equipa vermelha» encarregou-se de pôr à prova as garantias de privacidade das soluções com o objetivo de revelar os dados originais utilizados para treinar os modelos. Foi a resiliência das soluções a estes ataques que determinou os vencedores finais. Os participantes do Reino Unido também receberam o apoio do Gabinete do Comissário de Informação do Reino Unido (ICO), que os ajudou a refletir sobre como demonstrar que as suas soluções cumprem os princípios críticos do regulamento relativo à proteção de dados do Reino Unido.
Entre os «vencedores do Reino Unido», encontra-se a GMV com o reconhecimento «White Paper Prizes». Tal como explica Juan Miguel Auñón-García, Data Scientist da GMV: «Dos aspetos avaliados pela Innovate UK (a Agência Nacional de Inovação do Reino Unido) quanto à nossa investigação e desenvolvimento, destaca-se o caráter inovador da GMV». A GMV propôs um algoritmo de boosting com aprendizagem distribuída e privacidade garantida graças a uma técnica de encriptação denominada Secure Multi Party Computation. No setor financeiro, esta técnica representa um grande avanço no momento de aproveitar ao máximo a informação confidencial de várias instituições, ao mesmo tempo que se garante a sua privacidade. E acrescenta: «Este reconhecimento posiciona-nos como empresa tecnológica de referência no campo das PET, à altura dos restantes grupos de investigação e empresas de renome finalistas no desafio».
Os desafios foram desenhados e apresentados mediante um processo colaborativo e bilateral. No Reino Unido, os desafios foram criados pelo Centro de Ética e Inovação de Dados, parte do Departamento de Ciência, Inovação e Tecnologia e Innovate UK. Nos Estados Unidos, os desafios foram financiados pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia e pela Fundação Nacional de Ciências com a colaboração do Gabinete de Política Científica e Tecnológica da Casa Branca. No desafio, também prestaram apoio o Gabinete do Comissário de Informação do Reino Unido, a Autoridade de Conduta Financeira do Reino Unido, a NHS England Transformation, a Rede de Controlo de Crimes Financeiros dos EUA, Swift e o Instituto de Biocomplexidade da Universidade da Virgínia.