2017年、Googleは連合学習（FL）を導入しました。これは、分散されたプライベートデータ上でモデルをトレーニングする機械学習技術です。Gboardでの次の単語予測やSmart Compose、Google Messagesでの返信提案、AndroidでのSmart Text Selectionなどの機能を支えています。FLの開発は、データ最小化、データ匿名化、透明性と制御、検証可能性と監査可能性という4つの重要なプライバシー原則に基づいています。長年の研究により、MF-DP-FTRLなどのアルゴリズムとSecure Aggregationを用いた分散DPを使用して、強力な差分プライバシー（DP）保証が実現されました。2025年、Googleはこれらの原則を中心とした進化したFLの定義を導入しました。「連合データからの証明可能なプライベート学習に向けて」の中で、GoogleはFLシステムの次世代を発表し、Trusted Execution Environments（TEE）を活用して完全に検証可能で監査可能なデータ匿名化保証を提供します。TEEは、リモートで証明可能なロジック、機密性、整合性を提供します。Gboardはすでに新しいシステムを採用し、以前のFLシステムよりも大幅に高速な計算時間の恩恵を受けています。TEEベースのFLシステムは、データアップロード、KMSとポリシーの検証、ワークロード実行、フォールトトレラントなリカバリを調整します。詳細については、ホワイトペーパーを参照してください。
出典: Google AI Blog · 要約：HeadlinesBriefing