読めないデータの上でAIを動かす、四つの実働デモ——そしてグーグルが一般の開発者に使わせたいコンパイラ
グーグルは8月14日、準同型暗号向けのオープンソース・コンパイラ基盤HEIRについて記事を公開した。準同型暗号は、サーバーが一度も復号しないデータの上で計算できるようにする暗号技術の一分野である。HEIR自体は2023年からApache-2.0で公開されており、新しいのはその位置づけと裏づけとなる実証だ。グーグルが掲げる目標は、これを「専門家でなくても暗号化推論を本番アプリケーションに組み込める、ワンクリックの解決策」にすることで、学習済みモデルを暗号化された入力上で動くよう変換する。記事はシングルスレッドCPUで計測した四つのデモを示している——深層学習の推薦モデル、クレジットカード不正検知、Kitsuneシステムを用いたネットワーク侵入検知、音声エージェント向けのウェイクワード検出だ。ハードウェア協力先としてBelfort Labs、Niobium、Cornami、Optalysysが挙げられ、ジョージア工科大学、カーネギーメロン大学、カリフォルニア大学サンタバーバラ校との共同研究と、この基盤上で書かれた査読済み論文4本があるという。
なぜ重要かこれまで暗号化推論は、ごく一握りの暗号研究者にしか作れないものだった。病院や銀行や学校に示されるプライバシーの答えが、ほとんど常に「あなたのデータは見ません」という運用上の約束であって、見ること自体を不可能にする仕組みではなかった理由がここにある。コンパイラは準同型暗号を速くはしない。依然として平文の計算よりはるかに遅く、シングルスレッドCPUのデモは数百万人に提供する段階からは程遠い。変わるのは、そもそも誰が挑戦できるかである。これから一年で見るべき問いは、あなたが実際に使う製品にこれが載るのか、それともデモのまま終わるのか、だ。
▶ 関連動画: Fully Homomorphic Encryption Explained
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