AIとプライバシー保護の未来を設計する – Googleの提言

AI技術の進展に伴い、プライバシー保護の重要性が高まっています。
そこで、Googleは、AI製品の設計段階からユーザーの安全とプライバシーを守る新しい政策を打ち出しました。

この記事では、プライバシーとAIの未来について考えるGoogleの提言を解説するとともに、個人データを保護しながらAIの可能性を活用するためのアプローチや技術について紹介します。

責任あるAIの開発とはどのようなものか、Googleが目指すAIとプライバシー保護の未来を設計する姿勢について、ぜひ知っていただきたいと思います。

AIとプライバシーの未来設計：Googleの新方針

2024年6月4日、Googleのプライバシー安全保障政策グローバルディレクターであるケイト・シャーレットは、「AIとプライバシー」に関する新しい政策ワーキングペーパーを発表しました。

この文書では、AI製品が初期段階からユーザーの安全とプライバシーを保護する機能を組み込むべきだと主張しています。

Googleは、AIの可能性を長期的に活用するためには、責任を持って構築することが重要だと認識しています。
AI開発におけるプライバシー保護には透明性とコントロールを提供し、個人情報の不注意な漏えいのリスクなどに対処することが必要です。

これには、開発から導入に至るまでの堅牢なフレームワークが求められ、すべての組織はそのプライバシーに対するアプローチを明確にすべきです。

Googleは、プライバシーとセキュリティの原則、責任あるAIの実践、そして自社のAI原則に基づいて、強力なプライバシー保護措置とデータ最小化技術を実装し、データ慣行についての透明性を提供し、ユーザーが情報を管理し、情報に基づいた選択をすることを可能にするコントロールを提供しています。

AIアプリケーションとプライバシーリスクの低減

既存のプライバシー原則を生成AIに適用する際には、検討すべき問題があります。

例えば、大量のデータを使ってモデルを訓練する際にデータの最小化は実際にはどういう意味を持つのか、複雑なモデルの透明性をどのように有意義に提供するか、AIツールを使用する世界でティーンエイジャーに有益な体験をどのように提供するかなどが挙げられます。

Googleのワーキングペーパーは、訓練と開発の段階、およびユーザー向けアプリケーションの段階という2つの異なるフェーズについて初期の考えを提供しています。

訓練と開発の段階では、名前や伝記情報などの個人データが訓練データの小さながら重要な要素を構成します。これらのモデルは「データベース」ではなく、個人を特定することが目的ではありません。
実際、個人データを含むことでバイアスの軽減やモデルの精度と性能の向上が可能になることもあります。

アプリケーションレベルでは、個人データの漏えいなどのプライバシー被害の可能性が高まる一方で、より効果的な安全対策を作成するチャンスもあります。
出力フィルターや自動削除などの機能はこの段階で重要な役割を果たします。

Googleは、アプリケーションレベルでのこのような安全対策を優先することが、最も実現可能であり、最も効果的だと信じています。

革新を通じたプライバシーの達成

現在のAIに関するプライバシーの議論の多くはリスクの軽減に焦点を当てており、AIに対する信頼を築くための必要な作業として正当です。
しかし、生成AIはユーザープライバシーの向上にも大きな可能性を秘めており、これらの重要な機会を活用するべきです。

既に生成AIは、大量のユーザーからのプライバシーフィードバックを理解し、プライバシー遵守の問題を特定するのに役立っていますし、AIは新世代のサイバーディフェンスを可能にしています。

また、合成データや差分プライバシーなどのプライバシー強化技術が、個人情報を明らかにすることなく社会にさらなる利益を提供する方法を示しています。

公共政策や業界基準は、このような積極的な使用を促進し、意図せずに制限することなく支援すべきです。
プライバシー法は適応可能で、比例的で、技術中立であることを意図しており、これが年月を経てもそれらが強固で持続可能である理由です。

AI時代においても、ステークホルダーは強固なプライバシー保護と他の基本的権利や社会的目標とのバランスを取るために協力して作業を進めています。こ

れからの作業にはプライバシーコミュニティ全体の協力が必要であり、Googleは生成AIが社会に責任を持って利益をもたらすように他者と協力していくことにコミットしています。

出典:Google