【ITニュース解説】“VaultGemma & Beyond”

現代社会に深く浸透し、私たちの生活やビジネスのあり方を大きく変えつつあるAI（人工知能）は、今まさにその「次の章」へと進化の歩みを進めている。この新しいフェーズを形作る主要な技術的ブレークスルーはいくつか存在するが、特に注目すべきは、プライバシー保護を重視した大規模言語モデル（LLM）の発展と、従来の電子に代わり光で情報を処理する光駆動型コンピューティングの登場である。

まず、VaultGemmaという名前とともに提示された「プライバシー重視LLM」について解説する。大規模言語モデル（LLM）とは、人間が使う自然な言葉を理解し、文章を生成したり、質問に答えたり、要約を作成したりできるAIのことである。例えば、ChatGPTはその代表的な例である。これらのモデルは、インターネット上の膨大なテキストデータから学習することで、その高い能力を獲得している。しかし、その過程や利用において、個人情報や企業秘密といった機密性の高い情報が学習データに含まれたり、ユーザーが入力したデータが適切に管理されずに情報漏洩のリスクに晒されたりする可能性が課題として指摘されてきた。

「プライバシー重視LLM」は、このような課題を解決するために開発が進められている。これは、ユーザーのプライバシーやデータの機密性を最優先に考え、それらを保護しながらLLMの能力を利用できるようにする技術である。具体的なアプローチとしては、データの場所で学習を行う「連合学習」や、個々のデータを特定できないようにノイズを加える「差分プライバシー」、さらには暗号化された状態のままで計算処理を可能にする「準同型暗号」といった技術が挙げられる。これらの技術を組み合わせることで、企業が持つ独自の機密データを外部に漏らすことなく、AIモデルを学習させたり、社内で安全に利用したりすることが可能になる。VaultGemmaは、Googleが開発した軽量LLMであるGemmaをベースに、このようなプライバシー保護機能を強化したものであり、特に医療、金融、法務といった高度なセキュリティとプライバシーが求められる分野でのAI活用を大きく加速させる可能性を秘めているのである。

次に、「光駆動型コンピューティング」、つまり光を使ったコンピューティング技術について説明する。現在のコンピューターは、情報を電気信号（電子の流れ）として処理している。しかし、電子が高速で移動する際には熱を発生させ、その熱がパフォーマンスの限界や電力消費の増大につながるという問題がある。また、電子の移動速度には物理的な限界が存在するため、これ以上の高速化が難しいという課題も抱えている。

これに対し、光駆動型コンピューティングは、情報を電子の代わりに光（光子）で処理しようとする技術である。光は電子に比べてはるかに高速で移動し、相互干渉が少なく、またほとんど熱を発生させないという優れた特性を持つ。この特性を活かすことで、従来のコンピューターでは到達できなかったような、桁違いの高速性、超低消費電力、そして低発熱を実現できる可能性がある。具体的には、シリコンチップ上に光の経路を作り、光で情報をやり取りする「光集積回路」や、AIの計算、特にニューラルネットワークの演算を光の干渉などを利用して直接行う「光ニューラルネットワーク」といった技術の研究開発が進められている。この技術が実用化されれば、大規模なAIモデルの学習や推論が劇的に高速化され、これまでスーパーコンピューターでしかできなかったような複雑な計算が、より小型で電力消費の少ないデバイスでも可能になるかもしれない。これは、AIがより身近なスマートフォンやエッジデバイス（ネットワークの末端にあるデバイス）でも高性能を発揮できるようになることを意味し、新たなAIアプリケーションの可能性を広げるだろう。

これらの技術は、AIの次の章を切り開く主要なブレークスルーの一部である。プライバシー保護を重視したAIは、個人や企業の機密情報を守りながらAIの恩恵を最大限に引き出す道を開き、光駆動型コンピューティングは、AIの処理能力とエネルギー効率を根本から革新する。これら以外にも、AIの倫理、公平性、そしてより高い汎用性を持つAIの実現に向けた研究開発が多角的に進められている。システムエンジニアを目指す者にとって、これらの先端技術の動向を理解し、その可能性と課題を見極めることは、未来のITインフラやサービスを設計・構築する上で不可欠な視点となるだろう。AIの進化は、私たちの想像を超える速さで進んでおり、これらのブレークスルーがもたらす社会変革に注目していく必要がある。