拓海先生、最近部下から「説明可能なAIを導入すべきだ」と言われまして、ただ現場の個人情報が漏れたりしないか心配なんです。これは投資に値するものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今日はその不安を払拭するために、最新のレビュー論文を分かりやすく紐解きますよ。結論だけ先に言うと、説明を出すこと自体が新たなプライバシーリスクを生む可能性があるが、適切な対策でリスクを小さくしつつ説明責任を果たせるんですよ。
それは驚きました。説明を出すことが逆に危ないとは。じゃあ具体的にはどんな危険があるのですか、現場で想定すべきポイントを教えてください。
はい、まず本論文は「説明（explanations）」自体を攻撃対象とする研究を整理しています。攻撃の例としては、個人が学習データに含まれているかを逆に推定するmembership inference攻撃や、説明からセンシティブな属性を再構築するmodel inversion攻撃があります。現場で注意すべきは、説明を出す頻度や詳細度、そしてその説明がどの情報と結びつくかです。
なるほど。これって要するに説明を出すとお客様のデータが推定されやすくなるということですか？投資して説明を出したら逆に顧客を危険に晒す、という話ですか。
イメージとしてはその通りです。ただし重要なのは三つの要点です。第一に、説明の種類によってリスクが異なること。第二に、説明を出す工夫でリスクを下げられること。第三に、ビジネス上の説明責任とプライバシー対策はトレードオフを最適化できるという点です。だから無闇に止める必要はなく、設計が肝心なのです。
設計が肝心とは分かりましたが、具体的にどんな対策があるのでしょうか。差分ノイズを入れるという話を聞いたことがありますが、それで本当に説明の意味は残るのですか。
良い質問ですね。論文はDifferential Privacy（DP）（Differential Privacy（DP）＝差分プライバシー）などの手法を説明生成に組み込む方向を示しています。差分プライバシーは「微小なノイズを入れて個人の寄与を隠す」仕組みで、重要な特徴の順位は保ちつつ個別の特異な寄与をぼかせます。実務では、どの程度ノイズを入れるかが説明の有用性とプライバシーのバランスを決める点です。
では実際に導入する段取りとしては、どこから手を付ければよいでしょうか。現場の現状を考えると、まずは小さな領域で試してからスケールする方針が現実的かと思いますが。
まさにその通りです。推奨される進め方は三段階です。第一に、説明の目的を定義して最小限の情報だけを出すポリシーを決める。第二に、差分プライバシーなどプライバシー保存手法を小さく試験導入して有効性を評価する。第三に、結果を踏まえてスケーリングし、モニタリング体制を整える。これで投資対効果を管理できますよ。
分かりました、ありがとう拓海先生。では最後に私の言葉で整理させてください。説明を出すことは顧客への説明責任を果たす一方で、新たなプライバシーリスクを生む可能性がある。だが、説明の粒度を制御し、差分プライバシーなどの技術でぼかすことで実務的に両立できるということですね。
