AppleがiOS 18.5で導入を予定している「Apple Intelligence」のトレーニング手法が、かつて批判を浴びたCSAM検出技術と類似する差分プライバシーに基づく可能性が報じられた。Bloombergなどの報道によれば、ユーザーのオプトインによるデバイス上の学習データが匿名化されつつ、合成データの生成と精度検証に活用される仕組みとされる。

Appleは、ユーザーの個人情報が外部に漏れない設計を強調する一方で、差分プライバシーを用いたトレーニング技術が果たして十分な透明性と信頼性を備えているのか、議論を呼びつつある。Genmojiや辞書機能などの改善に用いられる予定のこの仕組みは、Appleの掲げるプライバシー保護方針とAI進化の両立における試金石となりそうだ。

差分プライバシーの採用とCSAM技術の類似性がもたらす評価の分岐

Appleが発表したApple Intelligenceのトレーニング構想では、ユーザーがオプトインする形で、デバイス上のデータが差分プライバシーを用いて分析される。この差分プライバシーは、iOS 10時点から導入された技術であり、個別データにノイズを加えることで、出所の特定を困難にする仕組みである。

今回のアプローチは、個々のユーザーが提供する情報を合成データ化し、外部サーバーではなくローカルデバイスで処理を完結させることを前提とする。Appleは、この方式により、個人情報の保護とAIの高度化を両立すると主張している。

ただし、注目すべきはこの技術が、2021年に導入予定だったものの大規模な批判を受けて撤回されたCSAM（児童性的虐待資料）検出システムと類似する点にある。CSAMの際には、デバイス上のスキャンというアプローチがプライバシー侵害と見なされ、専門家や市民団体から厳しい反発を招いた。

今回も同様の技術基盤が活用されることで、一部からは再び監視社会化への懸念が浮上している。Appleは従来から「プライバシーは基本的人権である」としてきたが、技術の応用がその理念とどのように整合するのかは、引き続き検証が求められる。

Genmojiを皮切りとするAI機能の拡張とユーザー参加型トレーニングの意義

Apple Intelligenceのトレーニング第一段として言及されたのが、Genmojiの生成アルゴリズムである。ユーザーのiPhone上でデータが分析され、その結果が統計的に処理されたうえで、クラウドではなく個別端末でパーソナライズが進行する。

この仕組みでは、ユーザーが明示的に参加を表明しなければ情報は一切収集されない構造となっており、差分プライバシーによる匿名性の確保も組み合わさっている。つまり、Appleは機械学習の恩恵を広げると同時に、ユーザーの同意と保護を両立させる体制を構築しようとしている。

このモデルは、Notesアプリの検索精度向上や絵文字使用履歴の最適化、さらにはアプリ内ディープリンクの精緻化にも応用される可能性がある。Appleが強調するのは、データが「収集される」のではなく、「利用される」プロセスそのものが端末内に閉じているという点である。

ただし、従来の機械学習の常識では、中央集権的なクラウド処理が基本であることから、Appleのモデルが業界にどのような影響を与えるかは未知数である。デバイス性能に依存する側面や、データの偏りといった新たな課題も浮上しうる中、この分散型アプローチの成否は、ユーザーの信頼と参加意欲にかかっているといえる。

Source：AppleInsider