And Family Voice 研究所

音声処理・プライバシー保護AIの最新研究を、わかりやすく解説します。

ゼロ知識証明で実現する、未来の高速・安全なデータ検証とは

取引ごとの重いデジタル署名検証を、軽量な認証とブロック単位の「ゼロ知識証明」に置き換える新しい方式を提案しています。

大規模言語モデルを「枝刈り」と「知識蒸留」という2段階の手法で、パラメータ数を33.4%削減することに成功しました。

複数のAIやツールを組み合わせた「複合AIシステム」では、AI自体の弱点だけでなく、従来のソフトウェアやハードウェアの脆弱性が重大な脅威となります。

AIがセンサーデータから「活動内容」と「個人を特定しうる情報」を自動で仕分ける新しい技術が提案されました。

各端末のデータを集めずにAIを賢くする連合学習は、端末ごとのデータ内容の偏り（不均質性）が課題でした。

話者の声を隠す「音声匿名化」技術の評価でよく使われるデータセットには、話す内容（語彙）から個人が特定できてしまう弱点があることが指摘されました。