AI を保護するための連合学習の鍵 from venturebeat.com

Uribe-Etxebarria の会社である Sherpa は、ローカル データを含む複数の分散サーバー間でアルゴリズムをトレーニングする機械学習 (ML) 手法であるフェデレーション ラーニングを使用してこれを行っていますが、そのデータを共有したり、意図せずに共有したりすることはありません。
創業者兼 CEO の Uribe-Etxebarria 氏は、同社はデータのプライバシーを「基本的な倫理的価値」と考えており、そのプラットフォームは「データがプライベートで安全な方法で AI に使用される方法における重要なマイルストーンになる可能性がある」と述べました。
各ユーザーは、クラウド内のデータ センターからモデルをダウンロードし、プライベート データでトレーニングし、新しい構成を要約して暗号化できます。
Uribe-Etxebarria によると、そのプラットフォームにより、個人データを共有することなく AI モデルのトレーニングが可能になります。
Uribe-Etxebarria 氏は、AI の主な問題の 1 つは、正確なモデルを構築してトレーニングするために大量の計算が必要なため、大量のエネルギーを消費することだと指摘しました。
ただし、「人々のプライバシーを保護し、犯罪者が何十億ものデータレコードにアクセスすることを可能にするタイプのデータ侵害を防ぐことができない限り、ML の可能性を実現することはできません」と述べています。