何が起きたか
MeitYが「AIトレーニング向けデータ・エンパワーメント・保護アーキテクチャ（DEPA）」を提案。病院や銀行、政府機関が匿名化・暗号化したデータを提供し、モデル開発者が安全な環境内でアクセスする。
なぜ重要か
実現すれば、AI開発者は国内データで学習でき、データ所有者は管理権を保ち利用ルールを設定できる。海外のモデル開発者が国内課題に対応しない事態への備えだとMeitYは説明する。
誰に効くか病院や銀行、政府機関といったデータを持つ機関は、匿名化データを管理された形で共有できるようになる。一方、AI開発者はデータを直接取り込むのではなく、安全な環境内で学習する必要がある。
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この提案は、大規模言語モデル開発者が世界のデータを対価なしに自社システムへ取り込める範囲をめぐる法的議論が続く中で出てきた。インドが掲げる動機は、国内データで学習したAIモデルの構築だ。海外のモデル開発者は国内課題への対応やデータ所有者の管理権維持に意欲を持たないと見ている。
DEPAの枠組みでは、病院や銀行、政府機関といったトレーニングデータ提供者が匿名化・暗号化したデータをデータ交換プラットフォームに提供する。次にトレーニングデータ利用者が、ハードウェアベースの安全なデータ環境内でそのデータにアクセスする。ここでは差分プライバシー技術が適用され、すべての活動が監査用に記録される。MeitYはこの仕組みを、世界銀行や国連がより包摂的な国際AIエコシステムの形成に取り組む動きを挙げつつ、世界の科学外交へのインドの貢献と位置づける。さらに、大企業による国内市場の支配を防ぐ手段としてインドが進めるデジタル公共インフラ構想にも結びつけている。
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