微众银行倡建大数据合作生态

信息时报 2020-07-14 01:59

信息时报讯（记者梁海祥） 7月9日，为期3天的第三届世界人工智能大会(WAIC)2020云端峰会在上海世博中心开幕。本次大会呈现全球首次大型会议现场真人全息投影，采用线上活动为主的形式，以“智联世界无限可能”为主题，邀请全球智能领域最具影响力的科学家和企业家，以及相关的政府负责人，围绕智能领域的技术前沿、产业趋势和热点问题发表演讲和进行对话。

众所周知，大数据资源是现代人工智能发展的重要基础。在WAIC数据智能论坛上，微众银行首席人工智能官杨强教授指出，虽然AI的力量来自大数据，但法律、金融、医疗等大部分应用场景实际中经常面对的是散落的小数据，需要一种能够有效地将数据孤岛聚合起来的解决方案。加之国内外的数据监管法律趋严，相关法规法案变得通用化、细分化，个人数据隐私也成为社会热议话题，用户隐私和数据安全保护的要求使得获取数据成为障碍。可以说，人工智能在数据面临着技术、法律、舆论等层面的多重挑战。

在此背景下，微众银行提出了技术优势明显的“联邦学习”。杨强解释说，“联邦学习”是有多方共同参与，在保护数据隐私条件下的协同学习。作为AI研究领域的新兴方向，它聚焦人工智能落地应用中存在的现实问题，依靠数据隐私保护、模型参数保护、建模能力效果更好等诸多优势，拔除AI蓬勃发展中的“暗礁”险阻。如何通俗理解“联邦学习”？以羊吃草为例，假设机器学习模型是羊，数据是草，将草从各地集中到一起喂羊并不合规，“联邦学习”提供了新思路：机器学习模型以分布式的方式构建，而不需要数据在本地区域之外移动，即让羊群在各地移动，而草不出本地，人们无法知道它吃了哪些草，也就不存在数据泄露问题，从而确保能够合法获取数据信息。

杨强表示，当前国家正在大力推行“新型基础设施”建设，人工智能的建设及其与工业互联网、物联网等科技的融合应用备受期待，如何融合、应用数据是人工智能发展中最核心的议题之一。能够满足用户隐私保护、数据安全、数据保密和法规要求的“联邦学习”，将为人工智能畅通发展开辟一条别开生面的绿色通道，为产业发展提速，为安心生活护航。

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