AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「プライバシー保護しながらクラウドで賢いAIを使える」と聞きまして、どうやらTransformerを暗号化して動かす研究が進んでいると。これって現場で使える話なんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！まず結論から言うと、大きな前進があり、実運用に近づいたと言えますよ。ポイントは暗号化したまま不要な計算を減らす工夫で、結果的に処理が数倍速くなるんです。
暗号化したまま動かすというと、homomorphic encryption（HE）ホモモルフィック暗号とか、secure multi-party computation（MPC）安全なマルチパーティ計算みたいな技術ですね。けれど、うちの現場でそこまでの速度を出せるとは思えませんが。
その不安は正当です。でも今回のアプローチは三つの肝があって、大きく改善できますよ。1つ目は重要でないトークン（単語や画素）を暗号化状態のまま段階的に捨てること、2つ目は非線形関数を低次数の多項式で近似する度合いをトークンごとに下げること、3つ目はモデルをその前提に合わせて最適化することです。これだけで数倍の高速化が見込めますよ。
これって要するに、重要でない言葉やデータは最初から全部は計算せずに後でだんだん省いていって、重い数学近似も必要なところだけに使うということですか？
その通りですよ！よく理解されました。端的に言えば、見ている文章や画像の中で『あまり意味を持たない部分』を暗号化状態で切り落とす技術と『非線形処理の重さを部分的に軽くする』技術を組み合わせています。要点は三つ、効率化、安全性維持、現実的な速度です。
実運用の観点で言うと、投資対効果が肝心です。導入にかかる時間や人的コスト、現場の混乱を考えると、どの程度の速度向上でペイできると見積もればよいのでしょうか。
良い視点ですね。論文の実験では入力長128トークンで約6.1倍、512トークンで約10.6倍の実行時間改善が示されています。現場の判断基準は三つ、既存処理の遅延、扱うデータの長さ、許容できる精度低下幅です。これらを照らし合わせれば概算でROIが出せますよ。
モデルの精度が少し落ちるのは怖いですね。うちの顧客クレームに直結しないか心配です。精度はどうやって担保するんでしょう。
そこは実験とモデル設計でコントロールします。重要でないトークン判定は段階的で保守的に行い、精度が下がらない閾値を探索して決めます。加えて、モデル自体をその閾値に合わせて最適化するための探索手法を用いるので、実務で使えるレベルに保てるのです。
分かりました、要は暗号化の安全性を落とさずに、計算量を賢く減らすことで現実的な速度を出すということですね。私なりに説明すると、暗号化されたデータの中で『要らないところをそぎ落として、重い計算は本当に必要な部分だけに限定する』ということです。これなら社内説明もしやすいです。
