EUのAIおよびデータ法における準拠したAIの利用

機密データを匿名データに変換する

AIはすでに、私たちがタスクを自動化し、より良い意思決定を行う方法に多くの影響を及ぼしている。データは石油であり、一般に入手可能なデータに基づいて訓練された大規模な言語モデルは非常に人気がありますが、より重要な問題の中には、専有データや高度な機密性、規制を必要とするものもあります。

Partisiaプラットフォームは、データの機密性とともに、データ使用の透明性にも対応するように開発されています。これらの特性は、GDPRのようなデータ規制と、EUのAI法やデータ法の中核的要件の両方に対応しています。

デモのリクエスト

「個人と組織が、私たちを定義するデータそのもののコントロールを失うことなく、AIの多大な利点を活用するためには、データの真のコントロールとプライバシーが最も重要である。

カート・ニールセン
最高経営責任者、パートナー

01

AIの使用を規制することは、この分野の専門家だけでなく、世界中の規制当局にとっても懸念事項である。稚拙に生成されたAIコンテンツが、選挙や世論、個人の意思決定に影響を与え、個人の経済や健康状態に影響を与えることを避けるためにも、AIの管理は大きな関心事である。基礎となるAIアルゴリズムとその作成方法を知ることは、真の価値を評価する上で極めて重要であるため、透明性を確保することは重要な手段である。機密データに学習・適用されるAIについては、プライバシーも同様に重要である。このバランスを取ることが、Partisia Platformの核心部分です。

02

AIモデルの訓練と使用を分離することは非常に重要である。透明性を確保するためには、適用されたAIモデルの記録を残すことが重要ですが、訓練と使用が同じプロセスの一部である場合は困難です。訓練されたAIモデルは、Partisia Platformを使って直接適用することができ、適用されたAIモデルに対する透明性を損なうことなく、正確な応答を生成するために必要なユーザーの個人データが常に暗号化された状態に保たれます。

03

機密データを、AIモデルを訓練するために平文で使用できる匿名化データに変換することは、現在進行中の大きな課題です。パルティシアのコンフィデンシャル・コンピューティング製品は、この目的のために設計されており、デンマーク統計局やデンマーク・ヘルスケア・データのような最も信頼できるデータ管理者との8年以上にわたる協力関係の上に構築されています。データセキュリティに対するこのアプローチを改善し、拡大するためには、継続的な研究開発の努力が必要です。

04

Federated Machine Learningは、PartisiaのConfidential Computing製品に組み込まれている、プライバシーを強化する有望な技術と計算原理である。基本的な考え方は、すべてのデータをアルゴリズムに送るのではなく、アルゴリズムをデータに送ることで解決できる問題もあるということです。一部のAIモデルでは、重い計算の大部分をローカルで行うことができるため、これにより必要な中央計算が減少しました。これにより、「中央計算」を確保するためにMPCを使用することによる計算オーバーヘッドが大幅に削減される。データ・セキュリティに対するこのアプローチを改善し、拡大するためには、継続的な研究開発の努力が必要である。

05

MPCを大規模AIトレーニングに使用するために必要な最も重要な研究開発努力は、新しい革新的プロトコルである。MPCベースのニューラルネットワークと、2つの機密コンピューティング・パーティのうちの1つに重い計算をオフロードすることをサポートするMPCモデルに関する初期研究は、MPCベースの次世代AIの有望な候補である。

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私たちは革新的なソフトウェア会社であり、企業が暗号化されたデータを運用し、計算できるようにする信頼できるパートナーです。個人、政府、民間企業のデータが暗号化され保護され、なおかつ完全に有効化されるプラットフォームを提供することで、透明性とプライバシーの完璧なバランスを生み出しています。パルティシアを選べば、専門知識とノウハウ、そして最も重要な信頼に基づいたパートナーを得ることができます。

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