ユーザーデータを共有せずにAIをトレーニングする方法はまだある
デジタル時代において、個人データはAI開発の「燃料」となります。しかし、そこから逆説が生まれます。AIが人間を理解すればするほど、人間は「精査」に対して脆弱になるのです。
情報漏洩、過度にパーソナライズされた広告、不透明なデータ収集方法などにより、ユーザーは自分のデータをプラットフォームに「渡す」ことにますます警戒するようになっている。
このような状況の中で、テクノロジーコミュニティは、プライベートデータを収集せずに AI が学習できる方法を模索し始めました。それが Federated Learning です。
AIはデータを見ずに学習する方法
従来の学習モデルとは異なり、メッセージ、画像、使用習慣など、あらゆるデータをAIの学習のためにサーバーに送信する必要があるため、個人データが収集されたり漏洩したりする可能性があるため、多くの人が懸念を抱いています。
Federated Learningでは、このプロセスが逆転します。学習はスマートフォンなどのデバイス上で直接行われます。AIは、実際のデータをサーバーに送信することなく、入力方法やアプリの使い方を「観察」するだけで、独自の学習体験を構築します。
その後、携帯電話は学習した結果の要約（数字または数式の形式）のみを中央システムに送信し、統合します。
想像してみてください。何百万台ものスマートフォンが「仕事の割り当て」ではなく「学習体験」を共有する。AIはどんどん賢くなっていきますが、あなたの個人データは決してスマートフォンから外に出ることはありません。
2017 年、Google は Android のデフォルト キーボードである Gboard に Federated Learning を導入しました。これにより、アプリはユーザーの入力方法を学習し、次の単語を予測し、サーバーにメッセージを送信せずにスペルミスを修正できるようになりました。
フェデレーテッドラーニングは、 医療分野にも大きな可能性をもたらします。HIPAA（米国）やGDPR（欧州）といった厳格な規制によって制限されている患者データの収集の代わりに、病院は実際の記録を共有することなく、診断モデルを共同でトレーニングすることができます。
NVIDIA が開始した EXAM (2020) プロジェクトはその好例です。世界中の 20 を超える病院が共同で、個人データを一切交換せずに COVID-19 患者の状態を予測するシステムをトレーニングしました。
Googleだけでなく、Apple（SiriやQuickTypeキーボードに採用）、Meta（FLUTEテストプラットフォーム）、WeBankやAnt Groupなどの金融機関、スタンフォード大学やMITといった多くの一流大学も、Federated Learningの研究や導入を進めています。この技術は、ユーザーのプライバシーを尊重するAIシステムの新たな標準となることが期待されています。
公正で透明なAIへの鍵
多様な構成、不安定な接続、限られたバッテリー容量などを持つ数百万台のデバイスでの学習は、学習速度と精度の面で多くの課題を生み出します。さらに、リバースモデル攻撃のリスクがあるため、開発者はFederated Learningを準同型暗号化や差分プライバシーといった他のセキュリティ技術と組み合わせる必要があります。
AIはユーザーをより深く理解する能力を高めていますが、Federated Learningは、テクノロジーとの関わり方を変える可能性を秘めています。AIが受動的にデータを収集するのではなく、実際の個人データにアクセスすることなく、デバイス上で直接学習するようになります。
これにより、プライバシーが保護されるだけでなく、プライバシーを侵害するのではなく、AI がユーザーに寄り添い、ユーザーとともに学習するという、人間と AI の間に新たなパートナーシップが生まれます。
世界中で多くの企業や研究者がこの目標に取り組んでいます。Federated Learningは、AIがユーザーについて「知りすぎる」のではなく、「ユーザーと共に」学習する、透明性、公平性、そしてユーザーを尊重するAIの未来への鍵となることが期待されています。
出典: https://tuoitre.vn/cong-nghe-moi-giup-ai-hoc-cung-chu-khong-soi-du-lieu-nguoi-dung-20251008164916799.htm
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