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AIが計算している間のデータも守る Cohereが機密計算の公開ベータ

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ニュースの要点

Azure上のNVIDIA H100を使う機密計算を公開ベータで提供します。AIが処理している間のメモリーと、要求・返答の経路を保護します。

保護された計算用モジュールと、送信前の確認を示す架空の検証端末
画像の権利情報
AI生成/未来観測新聞

Cohereは10月22日、企業向けAI基盤「Model Vault」に、計算中のデータをハードウェアで保護する機能を加え、公開ベータの提供を始めました。Microsoft Azure上でNVIDIA H100 GPUの機密計算機能を使い、CPUからGPUにまたがる保護された環境でAIを動かします。

保存中や通信中の暗号化に加え、AIが文章や資料を読み込んで計算する間のメモリーも、外側のシステムから隔離します。入力する資料や指示は、保護環境へ届くまで内容そのものを暗号化し、途中の基盤で平文を扱わない設計です。返答も戻りの経路で保護します。

送信前には、利用者側のソフトが、処理先のハードウェアやソフトウェア構成を暗号技術で確かめます。設定した方針を満たさなければ、要求を送信しません。Cohereは、機密文書や独自のソースコードなどを扱う用途を想定しています。実際の導入では、利用するアプリの権限やデータの管理条件も合わせて設計します。

このニュースをやさしく解説

要点

Cohereは、AIがデータを読み込んで計算する間も、外側のシステムから情報を隔離する機能を公開ベータで提供します。送信前に、処理先が設定した条件を満たすか確かめる仕組みも使います。

データを使っている最中も保護します

AIに資料を読ませるときは、保存した資料を送り、コンピューターのメモリーへ読み込んで計算し、返答を受け取ります。今回の機能はこの一連の流れのうち、計算中のデータも保護するものです。

Cohereの企業向けAI基盤『Model Vault』へ加わり、公開ベータとして提供されています。Microsoft Azure上でNVIDIA H100の機密計算機能を使います。CPUとGPUという処理装置にまたがる環境で、データを保護しながらAIを動かします。

読める状態の情報を、保護された環境へ閉じます

暗号化は情報をそのままでは読めない形に変えることです。今回の設計では、入力する資料や指示は、保護された処理環境へ届くまで内容そのものを暗号化します。途中の基盤では、元の文章として読める平文を扱いません。

AIが計算に使うメモリーは、外側のシステムから隔離します。返答の戻り道も保護するため、資料を送るとき、処理するとき、結果を返すときのそれぞれを対象にした仕組みです。

資料を送る前に、処理先を確かめます

利用者側のソフトは送信先のハードウェアとソフトウェアの構成を暗号技術で検証します。利用者が設定した方針を満たすと確認できた場合に、要求を送る流れです。

たとえば会社がAIを動かす環境について条件を決め、その条件を満たす処理先へ資料を渡す、という考え方になります。どこで情報を扱うかの確認を、送信前の処理へ組み込んでいます。

企業の機密資料を扱う用途を想定しています

Cohereが想定しているのは、機密文書や、企業独自のプログラムの中身であるソースコードなどを扱う用途です。内容を読みながら計算する部分まで保護することで、そうした情報を使うAIの利用を支えます。

会社が導入するときには、アプリがどの資料を読めるか、誰が結果を受け取れるかも合わせて設計します。計算環境の保護と、社内で情報を扱う権限を組み合わせて使う機能です。

この記事に出てくる用語を確認する
機密計算
計算中のデータを、ハードウェアで保護された環境の中で扱う仕組みです。
平文
暗号化されておらず、元の文章やデータとして読める状態の情報です。
メモリー
コンピューターが計算のためにデータを一時的に置く場所です。
解説の参考資料

本誌の考察

秘密を扱う仕事にも、AIと考える時間が広がる

AIに任せる仕事の範囲は、何を考えられるかに加え、どの資料を渡せるかにも左右されます。Cohereが公開ベータで示したのは、処理先を確かめ、計算中も情報を隔離する仕組みです。企業が機密資料を使うAIを設計する際の選択肢が増えます。

この保護と社内の権限管理を組み合わせた先に、担当者が仕事の詳しい事情をAIと検討する姿を想像できます。たとえば設計会社が顧客から預かった要望と社内の図面を、閲覧を許された担当者の作業に使います。AIが参照できる資料と結果の受け手を決め、その範囲で案を比べる形です。

実際の条件を踏まえた案づくりができれば、担当者は一般的な提案から顧客の事情へ合わせ直す作業を減らせるかもしれません。打ち合わせでは、家族がどの部屋をよく使うか、将来どんな暮らしをしたいかといった希望を、図面の具体的な変更へつなげやすくなるでしょう。

同じような使い方が専門サービスへ広がれば、利用者は個別の事情を説明したうえで、自分に合う案を担当者とじっくり選べるようになります。提供する側では、必要な情報だけを、決めた相手と処理環境で使う設計が、サービスの作り方の一部になりそうです。

さらに先には、個人の希望を細かく反映したサービスが日常へ増える未来も描けます。家を直す、仕事の道具を作る、長く使う製品を調整する。そうした相談で扱う秘密を保護しながらAIを使えれば、一人ひとりの事情まで考えるための時間を広げられるかもしれません。

参考資料

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