消去の証拠を、領収書とともに。
ほとんどの「AIコンプライアンス」はアクセスログとプロンプトレベルのガードレールで止まっています。Divinciはモデル内部に踏み込みます。すべてのエンティティ関連付けはクエリ可能な特徴量であり、すべての編集はポータブルで監査可能なパッチ — そしてvIndexは、モデルが編集前後に何と答えたかを、第三者が検証できる形で記録します。
研究プレビュー。Divinciのモデル消去製品は現在、研究開発の段階にあり、一般提供はしていません。このページのいかなる記述も、GDPR、EU AI法、その他の法律への準拠をもたらすと主張するものではありません。失敗も含め、すべてのテスト結果を公開しています。
AIは忘れられるのか？ 率直な近況報告
オープンウェイトモデルから事実を取り除く研究の現状を3分で：うまくいっていること、編集の代償、失敗したこと、そして次に試すこと。
詳しい実例はこちら： 言語モデルからパリを削除する
What the regulation requires
The same artifact answers transparency, oversight, documentation, and erasure requirements.
| Regulation | Requirement | Competitors | vIndex |
|---|---|---|---|
 EU AI法 §13 透明性 | 「ユーザーが出力を解釈できる十分な透明性」 | モデルカード、散文的なシステム記述 | リリース記録とモデル編集ログから生成される附属書IVドシエ（未充足項目をすべて明示） |
| EU AI法 §14 人間による監督 | オペレーターは意味のある介入を行わなければならない | プロンプトレベルのガードレール(脱獄可能) | プロンプトではなく特徴量に対する重みレベルのDELETEパッチ — 検証中。ほかの回答への副作用を測定し、公開しています |
| EU AI法 附属書IV 技術文書 | 「AIシステムの一般的なロジック」 | アーキテクチャ図 + 訓練データの要約 | ビット精度の機構的文書化:すべての特徴量の射影語彙、すべての層の構造メトリック (C1–C5) |
 GDPR 第17条 消去権 | 個人データの検証可能な削除 | 「忘却」のためのファインチューニング — 検証不可;データが敵対的に再出現する可能性 | 研究中:その人物を除いてファインチューニングを再構築する方法による削除。編集前後の署名付き領収書を発行 — まだ検証されていません |
 HIPAA · PCI · GDPR 非識別化 | データプロダクトからPIIを削除 | I/Oでのトークンフィルタリング(漏洩の可能性) | デプロイのテレメトリを証跡の入力として利用。Divinci は SOC 2 認証を取得していません |
 NIST AI RMF 管理 | 残存リスクの定量化と管理 | 感覚的なリスク評価 | vIndex を記録システムとして利用。認証は未取得です |
「領収書」とは実際にどのようなものか
vIndexパッチは、SHA-256チェックサム付きのポータブルなJSONファイルです。適用するとモデルの回答が変わり、取り除くとモデルはビット単位で元に戻ります。パッチそのものが監査ログであり、運用者、規制当局、下流の利用者が同じ操作を独立に検証できます。パッチはモデルが編集前と編集後に何と答えたかを記録しますが、それ自体でモデルが忘れたことを証明するものではありません。
以下は形式の例示です — Gate-3 の DELETE パッチが持つフィールドと、それを検証可能にするチェックサム。領収書の「かたち」の例であり、ここで公開している測定結果ではありません。
{
"name": "gdpr-art17-paris-capital",
"version": 1,
"base_model": "google/gemma-4-E2B-it",
"created_at": "2026-04-22T22:34:00Z",
"operations": [{
"op": "delete",
"entity": "Paris",
"relation": "capital",
"target": "서울",
"weight": -1.0,
"layer": 27,
"feature": 11179
}]
}デザインパートナーになる
オープンウェイトモデルを運用し、消去リクエストを想定している3社のデザインパートナーを募集しています。一緒に1つの事実、または1人のデータを選び、事前に定めた基準に照らして削除と検証を行い、署名付きの編集前後の領収書を共有します。これはサービスではなく研究です。手法はまだ検証中であり、失敗を含むすべての結果をご覧いただけます。
Three limits worth stating up front. Weight-level editing requires an open-weight served model — GPT, Claude and Gemini cannot be edited this way, only retrieved-context can. The receipt certifies what the model answered before and after and the exact patch that undoes it; it does not by itself prove the model has forgotten. On Gemma 4 E2B our own measurements show that removing an association from the index can leave the chat answer unchanged, while an output-level override changes the answer and leaves the old one a rank below — the receipt says which kind of edit you got. And the dossier is a draft for your assessment, not a declaration of conformity: that is a judgement only you can make.
Gemma
Qwen
Llama
Mistral
Microsoft
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検証できる証拠を。オープンウェイトモデルでの研究プレビュー。