プライバシー保護はより強く、Googleはむしろ学習をサーバーへ持っていった

プライバシーAIと言えば、多くの人が直感的にこう思います。データはスマホから外に出さず、クラウドが手を出す余地が減るので仕事（商機）も減るはずだ、と。しかし新しい技術ルートは、必ずしもその方向に進むとは限りません。

Google Researchは10月2日に、新世代の連合学習システムを紹介しました。端末は最初に学習サンプルを暗号化し、それを、事前に許可されたルールに従って動作するサーバーの保護環境へアップロードします。Gboardはすでに、英語と日本語の次の単語予測モデルを、その仕組みで提供しています。

この公式記事で、トレーダーが最も注意すべき一文は、学習のボトルネックが端末の可用性やスマホの計算能力から、サーバー上の保護された計算リソースへと移ったことです。これは、すべてのスマホのデータをクラウドベンダーに好きなように渡してよいという意味でもなく、絶対的な安全を約束するものでもありません。

私の理解では、「データを守る」ことと「計算は永遠にローカルに置く」ことは、別々に設計できる課題です。スマホの作業を一部減らせば、サーバー側の作業が増える可能性があります。「端末側AI」という4文字を見たからといって、クラウドの需要が減るしかないと決めつけるべきではありません。

ただし、この進展は直ちに新しいチップの受注に換算できるわけではありません。採用範囲、実際の学習量、そして新方式で各タスクがどれだけのリソースを消費するかを引き続き確認する必要があります。

RENDER、FET、NEARなどAI関連のストーリーも同様です。まず、タスクが本当にどこで実行されているのか、誰が課金できるのかを調べるべきです。Googleの研究はこれらのプロジェクトが関与するとは発表しておらず、トークンの取り込み（オーダー）を代替することはできません。

計算需要は消えていません。ボトルネックの位置が変わっただけかもしれません。

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