AIBR プレミアム
拓海先生、うちの若手が『忘れられる権利』に関連してAIの不確実性が問題になると言うんですが、正直よく分かりません。要点をお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！端的に言うと、この論文は「個人データを消したはずでも、モデルの予測に関する‘不確実性情報’が攻撃で悪用され得る」点を明らかにしています。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
「不確実性情報」って何ですか？我々が普段目にする予測と違うんですか。数字で出てくるんですか。
素晴らしい質問ですよ。ここで言うPredictive Uncertainty（PU、予測不確実性）は、AIが「この予測にどれだけ自信があるか」を数値で示すものです。たとえば検査で「合格」だけ出るより、「合格（確信度80％）」のように示すイメージですよ。
なるほど。で、忘れられる権利、つまり顧客のデータを消しても、その「確信度」が残ってしまうと。これって要するに予測の信用度が簡単に壊されるということ？
いい切り口ですね！要点は三つあります。第一に、Machine unlearning（MU、機械的忘却）はデータを消す技術だが、実装によってはモデルの不確実性表現が影響を受けやすい。第二に、悪意ある攻撃者はその変化を検出して利用できる。第三に、既存のUncertainty Quantification（UQ、不確実性評価）手法が脆弱であることが示されたのです。
攻撃というのは具体的に何をするんですか。社内システムにとって現実的な脅威なんでしょうか。
例えるなら、町内会の名簿から名前を消しても、名簿の『空白の形』を見て誰が消えたか推測されるようなものです。攻撃者はモデルの出す確信度の微妙な揺らぎを集め、削除されたデータに関する情報を再構築し得ます。実務上、個人情報や企業秘密が絡む場合は無視できないリスクです。
では対策はありますか。コストが高いなら、うちのような中堅には現実的じゃないかもしれません。
大丈夫、投資対効果の観点で優先順位を付けられますよ。要点は三つに絞れます。まず、利用しているUQ手法の脆弱性評価を行うこと。次に、機械的忘却の実装方式を選び直すこと。最後に、影響が大きいデータカテゴリだけ重点的に保護することです。これなら段階的導入が可能です。
なるほど。要するに、忘れさせたつもりでも「確信度の痕跡」が残っていれば、悪い人に情報を突き止められる危険があると。分かりました。まずはどこを調べればいいですか。
まずは現状のモデルが出力する「予測の確信度」をサンプリングし、Machine unlearning（MU、機械的忘却）処理前後での変化を計測しましょう。次に、ビジネス上重要なデータ（顧客ID、財務指標など）をリストアップして、優先的に脆弱性試験をかけます。最後に、簡易な防御策から試し、効果が低ければ段階的に投資を増やします。一緒に設計できますよ。
分かりました。では、私の言葉で整理すると、忘れさせても確信度の“揺らぎ”から誰かの情報が割り出せる可能性があり、まずは確信度の変化を測って重要データだけ守る優先措置を取る、ということですね。
