データ最小化
Definition
データ最小化は、組織がデータの収集を適切で関連性があり、必要最小限の範囲に制限することを要求するプライバシーの核心原則です。AIにおいてこれは、モデル設計時に過剰なデータ収集を避 …
Privacy
忘れられる権利
Definition
忘れられる権利により、ユーザーはデータベースやAIのトレーニングセットから自身の個人情報の除去を要求できます。機械学習においてこれを実装するのは困難です。なぜなら、モデルは学習し …
AIへの抵抗
Definition
AIへの抵抗とは、個人や組織がAIアルゴリズムによる影響、追跡、分類を避けるために使用する手法を指します。これには、知覚システムに対する敵対的攻撃（adversarial …
マシンアンラーニング
Definition
この手法は、GDPRの「忘れられる権利」などのプライバシー規制に対応し、一般的な知識を保持しつつ特定のユーザーデータを忘却できるようにします。その目的は、完全な再トレーニングを行 …
Local LLM
Definition
ローカルLLMの実行は、PC、Mac、またはローカルサーバーなどの消費者向けハードウェア上でオープンウェイトモデルを直接デプロイすることを伴います。このアプローチはサードパーティ …
GDPR準拠
Definition
GDPR準拠とは、EU内の個人の個人データを保護するためにAI開発者が実施しなければならない法的および技術的措置を指します。AIシステムの場合、これはデータ最小化、透明性、ユー …
差分プライベート確率的勾配降下法
Definition
DP-SGDは、トレーニングデータのプライバシーを保護するために設計された確率的勾配降下法（SGD）のバリアントです。各サンプルの勾配寄与をクリップして感度を制限し、その後ガウス …
差分プライバシー
Definition
差分プライバシーは、クエリ結果やモデルパラメータに適切に調整された統計的ノイズを加えることで、強力なプライバシー保証を提供します。これは、任意の個人に関する情報の漏洩が最大どの程 …
同意
Definition
AI倫理において、同意とは、ユーザーや被験者が自身の個人データを収集、保存、または機械学習モデルで利用する前に、自発的かつ十分な情報に基づいて与える許可を指します。これは、データ …
匿名化
Definition
匿名化とは、追加情報なしでは特定の個人と関連付けられなくなるようにデータを修正することを指します。この技術は、機密データを扱う機械学習において極めて重要です。
Summary
個 …
フェデレーテッドラーニング
Definition
フェデレーテッドラーニングにより、組織は機微な生データを共有することなく、共同でAIモデルを訓練することができます。情報を中央集約するのではなく、モデルをローカルデバイスに送信 …
データ保護
Definition
データ保護には、個人情報や機密データを侵害や悪用から守るために設計された法的、技術的、組織的な対策が含まれます。AIにおいては、暗号化の実装、アクセス制御、匿名化などの手法を通じ …
ローカル
Definition
人工知能（AI）において、「ローカル」とは通常、リモートサーバーに依存せず、ノートパソコンやスマートフォンなどのユーザーのハードウェア上で直接実行される操作を指します。このアプ …