日本多家企業開始透過「聯合學習」共用人工智慧（AI）的學習結果，以便開發出更高精度的AI。透過組合加密技術，還能共用利用敏感資訊獲得的學習結果。日本資訊通訊研究機構（NICT）將其開發的聯合學習技術提供給資訊安全企業，在金融等領域推進驗證實驗。NEC也計劃在新藥開發領域等實施應用。
聯合學習是美國谷歌公司的技術人員2017年提出的。這是一種每個企業讓自家的AI進行學習後，再將結果彙集到一起，開發出更高級AI的方法。
與個人資訊和犯罪等有關的敏感資料很難與公司外部共用。爲此可以把基於通用的AI模式對各自的資料進行計算的結果等彙集到一起來提高AI的精度。這樣就能開發出與共用原始數據時相同的高精度AI。
然而，還是有不少企業對聯合學習也不願意進行。因爲它們擔心會從彙集起來的學習結果中推測出各企業使用的原始數據（教師資料）。
作爲解決對策，NICT將名爲「祕密計算」的技術導入了聯合學習中。祕密計算可以在資料加密的狀態下進行計算。聯合學習時，如果能將AI的學習結果加密後再提供，進行祕密計算，那麼反推各企業的教師資料就會變得非常困難。
NICT一直在推進利用這種聯合學習技術來「深度保存」從銀行交易記錄中檢測電信詐騙的AI實驗。NICT以多家銀行的交易資料爲基礎開發了AI，與單獨學習的AI相比，高精度檢測到了詐騙資訊。在由AI指出可疑銀行賬戶的實驗中，聯合學習AI的檢舉率最高達到了94.7％，比單獨學習AI高出約15個百分點。
NICT於3月份向GMO Internet Group旗下的GMO Cyber Security by Ierae公司（東京·澀谷）提供了深度保存技術。NICT介紹說，該公司是合併資訊安全企業和AI開發企業成立的，「在加密技術和機器學習兩方面都擁有專業知識，並且擅長易於使用的（技術）設計」，因此被選爲合作物件。
Ierae今後打算以NICT的技術爲基礎，推進從電子化企業（EC）網站的交易資料中檢舉詐騙交易，以及從遭到網路攻擊的企業資料中檢測惡意程式（惡意程式）的AI實驗。
NICT網路安全研究所所長盛合志帆強調說：「在隱私保存趨勢越來越強的情況下，聯合學習的實際應用具有重要意義。」
Ierae首席技術官（CTO）菅野哲認爲未來在智慧型城市中存在商機。這是因爲未來在智慧型城市需要與個人生活密切相關的資料來促進能源和交通等的效率。
在美國和中國，結合聯合學習和祕密計算的技術都已經率先投入實際應用。菅野計劃在2023～2024年實施商業化，他表示：「目前還沒有誕生出能成爲行業標準的決定性技術。我們將在推進驗證實驗的同時提高便捷性，憑藉日本技術追趕中美。」
NEC也於3月份公佈了使用祕密計算的聯合學習實驗結果。該公司的技術在加密學習結果的方法方面與NICT不同。NICT是利用密鑰將資料轉換成其他内容，而NEC爲了避免資料的内涵被擷取出來，採取了對學習結果進行精細分割的方法。
NEC的實驗使用了智慧財產權價值較高、不能泄露到公司外部的藥物候選化合物的結構資料。對學習結果進行加密後共用，開發了AI，應答實施了與不加密聯合學習相同的精度。
原文：寺岡篤志、《日經產業新聞》，2022/5/23
翻譯編輯：JST客觀日本編輯部
