分散型AIモデルからデータを除去する「フェデレーテッド・アンラーニング」技術を開発（Removing Corporate Data from AI Models）

本記事は、フラウンホーファー研究機構が、AIモデルから企業の機密データを安全に削除する新技術を開発していることを紹介する。大規模言語モデルは学習データを内部に保持するため、機密情報が意図せず残存するリスクがある。研究チームは「機械アンラーニング（machine unlearning）」技術を活用し、特定データのみを選択的に除去しつつ、モデル性能の低下を最小限に抑える手法を開発した。この技術により、データ保護規制への対応や企業の情報管理強化が可能となる。今後は産業応用を見据え、より効率的で実用的なデータ削除技術の確立を目指している。