技術記事の要約：
- 大規模言語モデル（LLM）は広く使用されており、Gemni、Copilot、ChatGPTによるクエリ応答やDALL-Eによる画像生成などに利用されている。
- 人工知能開発者は、LLMのトレーニングデータの漏洩リスクを測定するために主に会員推論攻撃（MIAs）を使用している。
- 研究者らは、現在のMIAsが実際には会員推論をうまく測定していないことを発見し、これに対処するための新しい研究プロジェクトMIMIRを立ち上げた。
- LLMのプライバシーリスクを測定することは困難であり、AIコミュニティはこれについて学び始めている。
感想：
LLMの会員推論攻撃の研究は、データセキュリティとプライバシーにとって重要な問題を浮き彫りにしています。新しい研究プロジェクトMIMIRの立ち上げは、より包括的な会員推論テストを実施するための貴重な取り組みであり、今後のAIセキュリティ向上に寄与することが期待されます。