拓海先生、最近うちの現場でも「フェデレーテッドラーニング」という言葉が出てきましてね。部下がこれで個人情報を守りながらAIを使えると言うのですが、正直何がどう違うのかよく分からず困っています。
素晴らしい着眼点ですね！フェデレーテッドラーニングは、端的に言えば「データをまとめずに学習する仕組み」ですよ。詳しくは順を追って説明しますから、大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
データをまとめないで学習するって、要するに各社や各拠点のデータをそのまま会社に集めずにAIを作るということですか？それで品質は保てるのですか。
その通りです。代表的なイメージは工場ごとにAIがおのおので学び、その学習結果を集めて全体を更新する方法です。データ自体はローカルに残り、通信するのは学習したパラメータや勾配ですから、プライバシーの保護につながります。
なるほど。それで今回の論文というのは、フェデレーテッドラーニングにプライバシーを強めると、敵対的な攻撃に弱くなるとか、その逆もあり得るという話だと聞きました。どういうことですか。
いい質問です。まず要点を三つにまとめますね。第一に、ローカル差分プライバシー（Local Differential Privacy、LDP）という手法は個々の端末や拠点で情報をランダムにノイズ付けすることでプライバシーを守ります。第二に、敵対的ロバストネスとは、悪意ある入力変更にモデルがどれだけ耐えられるかを指します。第三に、この研究はLDPがロバストネスに対して一義的ではない、良い側面と悪い側面の両方を持つと示しています。
なるほど。ただ乱暴に言えば、ノイズを入れると精度が落ちるから攻撃に弱くなる、という単純な話ではないんですね。これって要するにプライバシー強化と攻撃耐性の間でトレードオフがある、ということですか？
その表現は非常に本質を突いています。要するにトレードオフは存在するが一方的ではないのです。場合によってはノイズにより一部の敵対的サンプルが埋もれて逆に堅牢になることもあるし、逆に有効な特徴が潰れて脆弱になることもあるのです。
現場に導入する場合、投資対効果の判断が重要なのですが、研究はどのようにその判断材料を与えてくれますか。実運用で何に気をつければよいですか。
良い視点です。結論から言うと、導入判断は三点を見ればよいです。第一に、保護すべきデータの性質と漏洩リスクの大きさを確認すること。第二に、LDPによる性能変化がビジネス的に許容できるかを小規模で検証すること。第三に、敵対的攻撃の現実性と発生頻度を評価すること。これらを合わせてコストと効果を比較するのが現実的です。
分かりました。要するに、小さく試して効果を測って、安全対策とコストを天秤にかける、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
その通りですよ。田中専務の読みは的確です。大丈夫、一緒に実証しながら最適解を見つけていけるんですよ。最後に専務、今の理解を自分の言葉で一言お願いします。
分かりました。要するにフェデレーテッドラーニングでLDPを使うとプライバシーは守れるが、攻撃への強さは必ずしも上がらず、場合によっては弱くもなる。だから小さく試して、被害リスクと性能低下を比較して意思決定する、ということです。
