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大規模なデータセットで事前学習させたディープニューラルネットワーク(DNN)を、手元のタスクに合わせ... 大規模なデータセットで事前学習させたディープニューラルネットワーク(DNN)を、手元のタスクに合わせて少量のデータセットでファインチューニングして使う方法は、画像認識の分野でも当たり前の手段である。ただし現時点で、この枠組みには不透明な点が残る。著作権侵害やプライバシー保護などの観点から、事前学習に使うデータとして許容される範囲が明確でないことである。 有害なコンテンツを生成し得る生成AIの文脈では、学習における著作物の無断利用や不正確な出力を問題視する意見が多い1)、2)。画像認識用DNNはこうした懸念から距離を置くものの、今後の議論の進行次第では学習用データセットとして使える範囲が限定されないとも限らない。実際、事前学習に頻繁に利用されるImageNetは、データをダウンロードする際の条件として非商用の研究や教育目的で使うことを求めている3)。 こうした心配を払拭できる技術が、産業技術