—— Google 把差分隱私從「理論玩具」變成「產業級 LLM」。

對象：AI 工程師、資安人員、法遵顧問、資料平台負責人
主題關鍵詞：差分隱私 (DP)｜VaultGemma｜DP Scaling Laws｜AI × 資安

? 為什麼這很重要？

差分隱私（Differential Privacy, DP）是一種數學保證 —— 確保模型「知道群體、不記個體」。
過去 DP 模型的批評：

• 訓練不穩定（loss 崩潰）。
• 成本過高（需要巨量 batch size）。
• 效能偏低（實用性差）。

Google 最新研究提出 VaultGemma：第一個 10 億參數級別的 DP LLM，徹底挑戰了這些質疑。

? DP Scaling Laws —— 讓不可能變可能

研究團隊提出 DP scaling laws，將 噪音、batch size、模型大小 公式化：

• Noise-Batch Ratio：隱私噪音與 batch size 的比值，決定訓練穩定性。
• Scaling 定律：給定隱私 ε、資料量與算力，可以推導最優訓練配置。
• 關鍵洞察：DP 訓練的隨機性比標準訓練更可預測 → 更容易建模與調參。

結論：只要遵循 scaling laws，就能避免傳統 DP LLM 的「爆炸」問題。

?? VaultGemma 的工程亮點

• 模型規模：10 億參數，從零開始完全以差分隱私訓練。
• 隱私保證：完整 DP 流程，避免記憶個體資料。
• 開源生態：
  • Hugging Face（模型權重）
  • Kaggle（資料與範例）
  • Google Research Blog（技術細節）

這證明：DP 不只是小模型實驗，而是能支撐產業級應用。

? AI × 資安的啟示

1. DP 成為法遵新標配

   • 金融、醫療、政府等高敏領域，需要證明模型「不會洩漏個資」。
   • VaultGemma 展現出 DP 模型可商用的可行性。

2. 工程 Trade-off 可公式化

   • 「隱私 vs 效能 vs 成本」的模糊平衡，現在能用 scaling laws 推算。

3. DP + RAG 才是真正安全落地

   • DP 保護訓練過程；RAG 保護推理過程。
   • 企業應該將兩者結合：私有資料走 RAG，模型訓練走 DP。

? 工程師小劇場

PM：我們是不是得放棄 DP？太貴又跑不動。
你：Google 已經把公式寫好，VaultGemma 也開源了。不是不能做，只是你不想做。

? 小結

VaultGemma 告訴我們：差分隱私不再是實驗室玩具，而是可擴展的 LLM 訓練方法。
AI × 資安的未來問題不是「要不要 DP」，而是「用哪條 scaling law 來做 DP」。

? 明日預告：Day 16｜微調資料治理（SFT/RLHF）與風險

從資料採樣、偏見控制到毒化防禦，微調數據治理才是長期戰場。