【衝撃】Google先生、ワイらの個人情報をAIから守る「ユーザーレベルDP」とかいう神技術を開発！これで黒歴史も安心か！？
1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025/05/23(金) 10:00:00.00 ID:GoogleGJdaYO スレタイの通りやで。Google先生がまたとんでもないもん開発したみたいや。 お前らのキモい学習データもこれで守られるんか？ｗwｗ ソース：Fine-tuning LLMs with user-level differential privacy
2: 名無しのAIウォッチャーさん 2025/05/23(金) 10:01:30.50 ID:NaniSoreKowai ファッ！？ユーザーレベルDPってなんやねん。また専門用語かよ。 ワイのPCの中身が学習データにされてバレる心配がなくなるってことか？(´・ω・｀)
3: 名無しのAIウォッチャーさん 2025/05/23(金) 10:02:15.78 ID:WakameSuki >>2 例レベルDPってのは聞いたことあるけど、ユーザーレベルってのはさらに強力なんかね？ Googleならやってくれそうではあるが。
4: 名無しさん＠やる夫だお 2025/05/23(金) 10:03:00.12 ID:YaruoGanbaru なんかよくわからんけど、これでやる夫の恥ずかしい日記もAIに学習されずに済むお！？ やる夫は嬉しいお！(≧▽≦)
5: 名無しさん＠やらない夫 2025/05/23(金) 10:04:30.99 ID:YaranaiZo >>4 そんな単純な話じゃないだろ、常識的に考えて。 どうせ「強力なプライバシー保護（ただし計算コストは兆単位）」とかいうオチだろ。 やらない夫はまだ信用しないぞ。
6: 名無しさん＠できる夫 2025/05/23(金) 10:05:50.23 ID:DekiruSensei
,, ＿
／ ｀ ､
/ (_ﾉL_） ヽ
/ ´・ ・｀ l 説明しよう！
（l し l） 従来の「例レベルDP」は、データセット内の個々のデータ（例：1枚の写真、1つのコメント）が
l ＿＿ l モデルに与える影響を制限するものだ。
> ､ _ ィ しかし、一人のユーザーが大量のデータを提供している場合、
／ ￣ ヽ そのユーザーに関する情報が推測できてしまう可能性があった。
/ | | そこで「ユーザーレベルDP」だ。これは、特定のユーザーの全データが
| / | 学習に使われたかどうかすら分からなくするものだ。より強力なプライバシー保護と言える。
`ｰ―――――――──`
>>2 >>3 ユーザーレベルDPは、おっしゃる通り例レベルDPより強力な保証を目指すものだね。 記事によると、データセンターでのLLMファインチューニングで、このユーザーレベルDPを実現しやすくする方法を研究したようだ。
7: 名無しのAIウォッチャーさん 2025/05/23(金) 10:07:00.45 ID:DPmajika ほう、ユーザーごと保護か。それはありがたい。 でも>>5の言う通り、ノイズめっちゃ増やしてモデルがアホになったりせんのか？(´・ω・｀)
8: ひろゆき＠そう思う人 2025/05/23(金) 10:08:30.11 ID:HiroyukiDesu >>6 それってあなたの分析ですよね？(笑) で、その「ユーザーレベルDP」ってのは、具体的にどうやって実現するんすか？ 「ノイズを注入する」って書いてますけど、どんな種類のノイズを入れるとプライバシーが守られるって言えるんですかね？ あと、その「保証」ってのは、どの程度の攻撃まで想定してるんすか？ 教えてくださいよ、できる夫さんｗ
9: 名無しのAIウォッチャーさん 2025/05/23(金) 10:09:15.88 ID:ELSvsULS 記事読んだけど、ELS (Example-Level Sampling) と ULS (User-Level Sampling) ってのがあるんやな。 ULSのほうが大体良いって書いてるけど、フェデレーテッドラーニングっぽいってのが気になる。 データセンターの柔軟性を活かすってどういうこっちゃ？
10: 名無しさん＠できる夫 2025/05/23(金) 10:10:40.50 ID:DekiruSensei >>8 良い質問だね、ひろゆき君。 DP-SGDという手法では、学習時の勾配計算にランダムなノイズ（通常はガウスノイズ）を加えることで、個々のデータの影響を曖昧にするんだ。 保証の程度はε（イプシロン）という指標で表され、これが小さいほどプライバシー保護が強いとされる。攻撃モデルとしては、モデルの出力から訓練データを推測しようとするものを想定しているよ。
>>9 データセンターの柔軟性というのは、フェデレーテッドラーニング(FL)と違って、学習ラウンドごとにどのユーザーのどのデータを使うか自由に選べる点を指している。FLだと、ユーザーのデバイスがオンラインじゃないと参加できないからね。 ELSはランダムな「例」を、ULSはランダムな「ユーザー」を選んでバッチを作る。ULSがFLに似ているというのは、ユーザー単位でデータを扱う点だね。
11: ホリエモン風実業家 2025/05/23(金) 10:12:05.13 ID:MoneyTalk 結局、これってビジネスになるの？ プライバシー保護は重要だけど、そのために計算コストが馬鹿みたいに上がって、サービスの値段が跳ね上がったら誰も使わなくね？ 「貢献度上限」とかいうパラメータ設定も面倒そうだし、費用対効果はどうなんだよ、費用対効果は。
12: 名無しのAIウォッチャーさん 2025/05/23(金) 10:13:30.81 ID:NoiseKanben >>7 記事には「ELSでは以前の研究より大幅に少ないノイズで済むことを証明」「ULSでは貢献度上限を最適化」ってあるから、その辺も頑張ってるみたいやで。 それでも、事前学習済みモデルよりマシってレベルなのは、まだ発展途上ってことなんかな。
13: クマー 2025/05/23(金) 10:14:00.01 ID:KumaKumaAAA
クマ―――！！（プライバシーが！）
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14: 永遠の初心者 2025/05/23(金) 10:15:20.33 ID:WakaranMan あの…すみません、LLMっていうのがまずよく分かってなくて…(´；ω；｀) ファインチューニングっていうのは、何かを細かく調整するってことですか…？ StackOverflowとかCC-Newsっていうのも、何かの暗号ですか…？ 教えてエロい人！じゃなくて、できる夫さん！
15: 名無しさん＠できる夫 2025/05/23(金) 10:17:00.75 ID:DekiruSensei >>14 大丈夫だよ、永遠の初心者さん。 LLMは「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略で、たくさんの文章を読んで言葉を覚えた賢いAIのことだ。ChatGPTとかが有名だね。 ファインチューニングは、その賢いAIを、特定の目的（例えば医療相談とか、プログラミング補助とか）に合わせて、さらに専門的なデータで追加学習させて調整することだよ。 StackOverflowはプログラマー向けのQ&Aサイト、CC-Newsはニュース記事を集めたデータセットで、どちらもAIの研究でよく使われるものだ。決して暗号ではないから安心してくれたまえ。
16: 名無しさん＠やる夫だお 2025/05/23(金) 10:18:30.15 ID:YaruoGanbaru >>15 なるほどだお！できる夫は物知りだお！ じゃあ、この技術がもっと進めば、やる夫がAIに個人的な相談をしても、その内容が他の人にバレたり、変な広告に使われたりしなくなるってことかお！？ 夢が広がりんぐだお！(∩´∀｀)∩
17: 名無しさん＠やらない夫 2025/05/23(金) 10:20:00.00 ID:YaranaiZo >>16 夢を見るのは自由だが、Googleが「できます」と言ったからといって、すぐに完璧なものができるわけじゃないぞ。 「以前よりはマシ」レベルから「本当に安心」レベルまでは、まだ距離があるんじゃないか。 それに、この記事の日付、May 23, 2025って未来じゃねーか。まだ研究段階ってことだろ。
18: 名無しのAIウォッチャーさん 2025/05/23(金) 10:21:45.67 ID:MiraiKaraKita >>17 ほんまや！未来記事やんけ！Googleはタイムマシンも開発しとるんか？ｗ まあ、研究ブログだから将来の展望込みで書いてるんやろな。
19: ホリエモン風実業家 2025/05/23(金) 10:23:10.92 ID:MoneyTalk >>15 LLMのファインチューニングねぇ。確かに需要はあるだろうが、結局その「専門的なデータ」自体がプライバシーの塊だったりするわけだろ？ この技術はその課題を解決する一歩にはなるかもしれんが、コストと実用性の両立は至難の業だぞ。Googleだからできる道楽研究かもしれん。
20: 名無しのAIウォッチャーさん 2025/05/23(金) 10:25:00.00 ID:KitaiShiteru まあ色々意見はあるけど、プライバシー保護技術が進むのは良いことやん。 特にLLMみたいに何でも学習しちゃうAIには必須の技術やろ。 Google先生の今後に期待や！はよ実用化してくれー！(^o^)
まとめ
今回のGoogleの研究発表、2ちゃんねらーの反応をまとめるとこんな感じや！
- ユーザーレベルDPすごい！: 個々のデータじゃなくて「ユーザーごと」プライバシーを守るってのは画期的やん！と期待の声。これでワイらの黒歴史も守られる…かも？
- でも、お高いんでしょ？: 強力な保護ってことは、計算コスト爆上がりでモデルがアホになるんちゃうか？という懸念。ノイズ注入のバランスが難しそう。
- ELSとULS、どっちがいいの？: データセンターの柔軟性を活かした新しいサンプリング手法が登場。基本ULSが優勢らしいけど、使い分けも重要そう。
- 貢献度上限の最適化が鍵: ユーザーが提供するデータ量を制限する「貢献度上限」を上手いこと決める方法を開発したのがミソ。データ捨てすぎてもアカンし、難しいとこやな。
- 実用化はまだ先？: ファインチューニングで事前学習モデルよりは性能向上したらしいけど、これがすぐにワイらの生活を変えるかは未知数。未来の日付の記事だし、今後に期待やな！
とりあえず、Google先生がんばえー！ってことでFAか？ (´ω｀)
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