首個AI協(xié)同及大數(shù)據(jù)安全國際標準有望明年出臺

數(shù)據(jù)孤島問題如何解決?這是數(shù)據(jù)驅(qū)動以及人工智能時代下，諸多互聯(lián)網(wǎng)公司乃至科技公司非常棘手的問題。不過，最近一項人工智能標準制定的推進，或許將改變這種現(xiàn)狀。

今年年初，首個AI協(xié)同及大數(shù)據(jù)安全國際標準在IEEE聯(lián)邦學習標準制定委員會的推動下，在深圳召開了工作組第一次會議。其中，創(chuàng)新工場南京國際人工智能研究院執(zhí)行院長馮霽代表創(chuàng)新工場當選為IEEE聯(lián)邦學習標準制定委員會副主席，共同著手推進制定AI協(xié)同及大數(shù)據(jù)安全領域首個國際標準。

4月11日，創(chuàng)新工場人工智能工程院執(zhí)行院長王詠剛以及馮霽圍繞該標準回答了媒體記者提問。

首個AI協(xié)同及大數(shù)據(jù)安全國際標準是什么?

據(jù)悉，IEEE聯(lián)邦學習標準項目是國際上首個針對人工智能協(xié)同技術(shù)框架訂立標準的項目，由國際著名人工智能學者楊強教授領銜擔任主席。

除了創(chuàng)新工廠之外，目前已有30余個互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司、政府單位、企業(yè)和高校參與到標準制定工作中，僅國內(nèi)參與方就包含中國電信、騰訊、京東、小米、微眾銀行、順豐、平安一賬通、招商金科、深圳市標準技術(shù)研究院、香港科技大學、香港理工大學等。

那么，何為聯(lián)邦學習?

王詠剛以“黑洞”為例，他表示聯(lián)邦學習就像一個安全的、友好的，既能保證黑洞之間順利交換數(shù)據(jù)，又不會破壞數(shù)據(jù)安全、個人隱私的“橋梁”，它可以在兩個或多個參與的“黑洞”之間，訓練出最好的模型，同時又不讓黑洞之間互相暴露原始數(shù)據(jù)。

馮霽進一步闡釋道，“聯(lián)邦學習不是邊緣技術(shù)，而是一種比較新的前沿技術(shù)，它主要解決分布式框架下數(shù)據(jù)隱私保護的問題。換言之，如何在不分享數(shù)據(jù)的前提下，從數(shù)據(jù)中獲得的知識。”

綜上所述，聯(lián)邦學習可以通過加密機制下的參數(shù)交換方式，在不違反數(shù)據(jù)隱私保護法規(guī)的情況下，建立一個共有模型。在建立模型的時候，數(shù)據(jù)本身不移動，也不會泄露用戶隱私或影響數(shù)據(jù)規(guī)范。它為人工智能領域絕大多數(shù)需要訓練數(shù)據(jù)聚合、交換的場景，提供了目前最完整的技術(shù)體系支持。

作為標準委員會的副主席，馮霽透露，按照正常進度，IEEE聯(lián)邦學習標準將在兩年內(nèi)推出。

這個標準意味著什么?

隨著目前各國數(shù)據(jù)隱私保護法律的出臺，對聯(lián)邦學習技術(shù)的需求逐漸成為國際共識。而一項重要的技術(shù)，更需要一個國際標準進行規(guī)范和約束。

馮霽表示，這個AI標準的制定意味著未來各家機構(gòu)在開發(fā)針對數(shù)據(jù)隱私保護的人工智能系統(tǒng)時，可以有一個綱領性的指導文件。另外它也會幫助立法機構(gòu)在涉及隱私保護的問題中提供一個技術(shù)參考。

企業(yè)之外，對于普通人來說，聯(lián)邦學習也像一個安全的道路網(wǎng)絡，可以既滿足人工智能的訓練要求，又保障我們的個人隱私不被濫用。

王詠剛舉例：未來我們喜歡什么網(wǎng)頁、買過什么東西等隱私信息在聯(lián)邦學習的支持下，可以只保存在我自己的手機里，完全不用上傳到任何服務器或云端。同時，那些做個性化推薦的電子商城可以只根據(jù)無法還原到隱私的加密信息，訓練出最好的預測模型，做到供應鏈管理的最優(yōu)化，降低零售渠道成本。

最后，馮霽透露目前委員會剛成立，在未來會從技術(shù)、法律等多方面共同努力，達成標準共識。“我們初步定在6月15日于美國加州召開第二次委員會，屆時各家機構(gòu)將會進一步探討標準的細節(jié)”

而像創(chuàng)新工場這樣的中國企業(yè)參與到人工智能國際標準的制定中，也代表著國內(nèi)企業(yè)在全球話語權(quán)的提升，更加助于更多的國內(nèi)企業(yè)盡早部署和研發(fā)具備隱私保護的人工智能系統(tǒng)。