日本多家企業開始通過「聯合學習」共享人工智慧（AI）的學習結果，以便開發出更高精度的AI。通過組合加密技術，還能共享利用敏感資訊獲得的學習結果。日本資訊通信研究機構（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現應用。
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，再將結果匯集到一起，開發出更高級AI的方法。
與個人資訊和犯罪等有關的敏感數據很難與公司外部共享。為此可以把基於通用AI模型對各自的數據進行計算的結果等匯集到一起來提高AI的精度。這樣就能開發出與共享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。因為它們擔心會從匯集起來的學習結果中推測出各企業使用的原始數據（教師數據）。
作為解決對策，NICT將名為「秘密計算」的技術導入了聯合學習中。秘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，進行秘密計算，那麼反推各企業的教師數據就會變得非常困難。
NICT一直在推進利用這種聯合學習技術來「深度保護」從銀行交易記錄中檢測電信詐騙的AI實驗。NICT以多家銀行的交易數據為基礎開發了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）提供了深度保護技術。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」，因此被選為合作對象。
Ierae今後打算以NICT的技術為基礎，推進從電子化企業（EC）網站的交易數據中檢舉詐騙交易，以及從遭到網路攻擊的企業數據中檢測惡意程式（惡意程序）的AI實驗。
NICT網路安全研究所所長盛合志帆強調說：「在隱私保護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）菅野哲認為未來在智慧型城市中存在商機。這是因為未來在智慧型城市需要與個人生活密切相關的數據來促進能源和交通等的效率。
在美國和中國，結合聯合學習和秘密計算的技術都已經率先投入實際應用。菅野計劃在2023～2024年實現商業化，他表示：「目前還沒有誕生出能成為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月份公佈了使用秘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為了避免數據的内涵被擷取出來，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、不能洩漏到公司外部的藥品候選化合物的結構數據。對學習結果進行加密後共享，開發了AI，確認實現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
