機械アンラーニングの研究に関する現状と課題

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タイトル別名
  • Status and Challenges in Research on Machine Unlearning
  • キカイ アンラーニング ノ ケンキュウ ニ カンスル ゲンジョウ ト カダイ

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説明

アンラーニング（unlearning）とは、人工知能や機械学習に限定せず、(それまで学んだことを)忘れる、あるいは(習慣や考えなどを)捨て去る行為を指す。その目的は、新しい事柄の習得や、より良い方法を学ぶため、と積極的で、単なる再学習とは区別して用いられている[Cambridge22]。日本語では、学習棄却や学びほぐしとも訳されている[人事労務用語22]。 機械学習の研究分野で、機械アンラーニング(Machine Unlearning)の概念を、明示的に導入したのは2015年IEEE Security & Privacy での Cao と Yao の論文である[Cao15]。この研究の目的は、システムに、記憶しているデータの一部を忘れさせた上で、次の学習訓練を行うことであり、その実現手段として、機械アンラーニングのアルゴリムを提案している。 実社会においては、欧州が自身の域内の個人データ保護を規定する法として、2016年4月に制定したGDPR（General Data Protection Regulation, 一般データ保護規則）を公式に2018年5月から施行した[GDPR16]。その後、複数のネット系大企業が、数百億円規模の違反金を課せられるニュースが続く。さらには2022年11月、日本企業の欧州系列会社が取引先の情報漏洩で、数百万円の制裁金を課せられる事件も報道された。機械アンラーニングの研究論文数は、増え続ける一方であるが、その背景には、GDPRを意識した現場の実システムへの応用があり、多くの論文では、研究動機と応用にGDPRを明記している。 GDPRの尊重する個人データの削除権は、情報漏洩だけではなく、人工知能の訓練データに利用されている個人情報や、芸術作品などのオプトアウトや著作権問題とも深く関係していることにも注意する[MIT22]。

収録刊行物

  • 人工知能

    人工知能 38 (2), 197-205, 2023-03-01

    一般社団法人 人工知能学会

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