フェデレーテッドラーニングモデルの信頼を築く

IoT（モノのインターネット）とエッジコンピューティングの急成長で、中央集権的な機械学習（ML）や深層学習（DL）手法の利用が難しくなってきた。これは主に敏感な情報を含む別々のデータソースが存在するためだ。データプライバシーを守ることに対する関心が高まっていて、これが協力的な技術であるフェデレーテッドラーニング（FL）の台頭につながっている。FLは、個々のデータを公開することなく、複数の当事者が協力して共通のモデルを作成できるようにする。FLはデータプライバシーを守るのに役立つ一方、これらのモデルが行う予測が信頼できることを保証する必要もある。

#信頼とフェデレーテッドラーニング

MLやAIシステムに対する信頼は非常に重要で、特に自動化された決定が害をもたらす事件が増えているからだ。AIが失敗した例はたくさんあって、法制度における偏った意思決定や、自動運転車のミスなどがある。こうした失敗から、行動に対して責任を持つ信頼できるAIシステムの需要が高まっている。

信頼できるAIには、堅牢性（モデルがエラーや攻撃にどれだけ耐えられるか）、公平性（すべての個人に対して公平に扱う必要）、説明可能性（モデルがどのように決定に至ったかを理解する能力）、プライバシー（個人のデータを保護すること）などの概念が含まれている。これらすべての側面が協力して、人々が信頼できるAIシステムを作る必要がある。

#フェデレーテッドラーニングにおける信頼性

フェデレーテッドラーニングは、複数の当事者が関与するため、偏見やセキュリティ問題のリスクが高まるという独自の課題を導入する。従来の中央MLやDLシステムとは異なり、FLモデルはさまざまな情報の交換に依存しつつ、プライバシーに対処する必要がある。そのため、FLモデルの信頼性を測定するためにさまざまな指標が必要だ。

この研究では、FLモデルの信頼性を評価するために必要な重要な要素を特定する新しいアプローチを紹介している。プライバシー、堅牢性、公平性、説明可能性、責任、連携の6つの重要な要素が提案されており、これらの要素はFLモデルが信頼できるかどうかを判断するのに重要だ。

#AIにおける信頼の必要性

過去10年で、AIの進展は多くの分野を変革してきた。しかし、この成長には後退もあった。IBM WatsonやAlphaGoのような有名なAIシステムは、ChatGPTやTesla Autopilotなどの現代のAIアプリケーションの舞台を整えた。それにもかかわらず、現実のシナリオでAIシステムが問題を引き起こす事例が数多く存在している。

例えば、再犯の可能性を予測するために使用されるMLシステムは人種的偏見を示したことがある。一方で、自動運転車は予期しない状況の処理に苦労し、事故につながった。また、AIチャットボットは時々簡単な質問に対して不正確または意味不明な応答を生成することがある。これらすべての事例は、AIの欠陥を浮き彫りにし、AIシステムが責任を持ち信頼できるものであることを確保するための決定的な行動が必要だということを示している。

#信頼できるAIとは？

「信頼できるAI」とは、倫理、透明性、責任を強調する特定のガイドラインに従って設計されたシステムのことを指す。欧州委員会は、AIシステムが信頼できるとみなされるために満たすべき基盤、原則、要件を定めたガイドラインを公表している。主な基盤は、合法性、倫理原則の遵守、技術的堅牢性に関連している。

これらの要件を満たすために、AIシステムは人権を尊重し、害を避け、公平性を保証し、そのプロセスを説明できる必要がある。要するに、AIの信頼性は、いくつかの重要な要件に分解できる。これには、人間の監視、技術的安全性と堅牢性、プライバシー、透明性、公平性の促進、社会的福祉、責任の必要性が含まれる。

#法的変化とAI

AIの普及に伴い、人々のデータを保護するための新しい法律や規制が導入されている。欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）やアメリカ合衆国のカリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）などがその例だ。こうした規制はデータプライバシーとセキュリティを確保することを目的としており、AIシステムの学習や運用に影響を与える。

ほとんどのMLモデルはさまざまなソースからのデータを使用してトレーニングされるため、プライバシーの維持がますます重要になってきている。フェデレーテッドラーニング（FL）は、組織がデータをプライベートに保ちながらMLモデルの開発に協力することを可能にすることで、これらの懸念に対処する。

#フェデレーテッドラーニングの理解

フェデレーテッドラーニングは、複数の当事者が協力モデルを構築しながら、敏感なデータを自分のデバイスに保持する分散型のアプローチだ。これにより、組織はプライバシー規制を遵守しつつ、協力的な学習の恩恵を享受できる。

利点がある一方で、FLはすべてのリスクを排除するわけではない。データ漏洩、アルゴリズムの偏見、信頼性の問題などの脅威に対して脆弱なままだ。FLの分散型の性質は、多くの参加者や複数の送信地点による追加のリスクをもたらす。したがって、FLモデルの信頼性を評価する必要がある。

#信頼できるフェデレーテッドラーニングの主要な柱

フェデレーテッドラーニングの信頼性を効果的に評価するためには、いくつかの主要な柱を定義し分析することが重要だ。それぞれの柱は信頼の次元を反映し、特定の指標で評価できる。

#プライバシー

プライバシーはフェデレーテッドラーニングの基礎となる。学習プロセスで参加者のデータを保護することが目的だ。FLはデータプライバシーを促進するが、参加者の整合性を理解することも重要で、どこかで妥協が生じれば敏感なデータが露出する可能性がある。データプライバシーを守るために、暗号化、摂動、匿名化などの技術を使用できる。

#堅牢性

堅牢性はFLモデルが攻撃やエラーにどれだけ耐えられるかを指す。モデルはパフォーマンスを損なう可能性のある敵対的行動に対して耐性を持たなければならない。これには、意図的なデータ改ざんに対する防御や、モデル出力に害を及ぼす攻撃から守ることが含まれる。堅牢性を確保するためには、こうした脅威を検出し、防御する方法を取り入れる必要がある。

#公平性

公平性はAIモデルにおける平等な扱いを確保する上で重要だ。FLモデルは、クライアント間でデータの質や表現の違いに起因する偏見を防ぐように設計されなければならない。公平性には、すべてのグループが公平に扱われること、類似の個人が類似の扱いを受けることを確保するという異なる概念がある。

#説明可能性

説明可能性は、ユーザーがAIシステムが意思決定を行う過程を理解できるようにする。これは特にFLモデルにとって重要で、データプライバシーの制約が基礎データへの直接アクセスを制限するからだ。予測を透明に説明する方法を開発することで、信頼を構築し、アカウンタビリティを改善できる。

#責任

責任は、責任あるAIシステムの必要性を示している。これは、FLプロセスのすべての関係者が自分の役割と責任を理解する必要があることを意味する。ファクトシートのような透明な文書プロセスが、参加者が自分の貢献や決定に対して責任を持てるようにする手助けをする。

#連携

連携の柱はFL特有で、協力ネットワークの構造と設計を含む。さまざまな構成要素がどのように相互作用し、信頼性を計算するかを考慮する。この柱内の課題に対処することは、機能的なFLモデルを維持するために重要だ。

#信頼性を測定するアルゴリズム

前述の柱を基に、FLモデルの信頼性を評価するための新しいアルゴリズム、FederatedTrustが設計された。このアルゴリズムは、以前に定義された柱と指標を活用して、各FLモデルの包括的な信頼スコアを生成する。

アルゴリズムは、FLモデルとその構成についての関連情報をキャッチするさまざまな入力を受け付ける。これにより、特定された6つの信頼性の柱に関して、これらのモデルがどのように動作するかを分析する。異なる指標に基づいてスコアを計算することで、FLモデルの全体的な信頼スコアを評価し提供できる。

#FederatedTrustのプロトタイプ実装

FederatedTrustアルゴリズムは、FederatedScopeという有名なFLフレームワーク内でプロトタイプとして実装された。主な目的は、プライバシーに焦点を当てながら、手書き数字を分類するような実際のシナリオでアルゴリズムをテストすることだった。

#実施された実験

FederatedTrustを使用して、手書きの数字と文字からなるFEMNISTデータセットでFLモデルをトレーニングするために、いくつかの実験が行われた。参加者の数、トレーニングラウンド、プライバシー手法のバリエーションが信頼性スコアに与える影響を見るために、さまざまな構成がテストされた。

1. 実験1：10クライアントで、5ラウンドのトレーニングにわずか50%の選択率で、個別化手法なし。
2. 実験2：50クライアントに増やし、25ラウンドで60%の選択率で、差分プライバシーを含む。
3. 実験3：実験2に似ているが、より厳しいプライバシー保護のためにプライバシーのパラメータを低くした。
4. 実験4：中規模で100クライアント、40%の選択率、50ラウンドのトレーニングに焦点を当てた。

#結果の分析

これらの実験の結果は、信頼性のさまざまな次元を強調した。例えば：

• 差分プライバシーを実装した場合、プライバシースコアが大幅に改善された。
• 公平性スコアは参加者の数や使用されるトレーニングラウンドによって異なり、参加者が増えると公平性が向上した。
• 説明可能性と堅牢性スコアは、構成やトレーニングに使用される基盤となる手法によって異なった。

いくつかの指標が明確な傾向を示す一方で、他の指標はモデルの全体的な信頼性を適切に描写するには限界があった。さまざまな視点を統合し、フェデレーテッドシステムの複雑さに対処することで、将来的に信頼性のより良い評価が可能になるだろう。

#今後の作業方向

FederatedTrustの開発は、そのプロトタイプを洗練させることに焦点を当て、提案された分類に記載された追加の指標の実装を含む。アルゴリズムの信頼性評価能力を強化するのが目標だ。今後の作業では、さまざまなFLフレームワークでのFederatedTrustの展開も探求する。

さらに、スコア集計プロセスと正規化機能を洗練させることで、信頼性のよりバランスの取れた評価が可能になる。FederatedTrustの適応と改善を続ける努力は、信頼できるAIの成長する分野に貢献し、信頼性が高く責任あるAIシステムの必要性に対処するだろう。

#結論

AIシステムが私たちの日常生活にますます普及する中で、FederatedTrustのような適切な評価方法を通じてその信頼性を確保することが重要だ。プライバシー、堅牢性、公平性、説明可能性、責任、連携という主要な柱に注目することで、ユーザーデータを保護し、公共の信頼を維持できるより信頼性の高いAIモデルを構築することができる。信頼できるAIへの旅は続いており、今後の挑戦に対応するためには継続的な研究と開発が必要になるだろう。