“可信AI”應(yīng)用步入戰(zhàn)國(guó)時(shí)代 行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)亟需出臺(tái)

　　隨著人工智能(AI)應(yīng)用廣度和深度的不斷和拓展，諸如算法安全、數(shù)據(jù)歧視、數(shù)據(jù)濫用等諸多問(wèn)題，這些風(fēng)險(xiǎn)與隱患也不斷的顯露出來(lái)，引發(fā)了人們對(duì)人工智能信任問(wèn)題的思考。

　　對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，如果傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸和共享無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效保護(hù)，不同金融機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)將難以實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，這將制約防范風(fēng)險(xiǎn)、反欺詐、反洗錢(qián)等領(lǐng)域的多方協(xié)作。

　　產(chǎn)學(xué)研界尋求的破題之策是——基于多方計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等“可信AI”技術(shù)體系，通過(guò)“原始數(shù)據(jù)不出域”、“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)合作中兼顧隱私安全的“價(jià)值安全共享”。

　　在采訪中，記者發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)“可信AI”落地正在進(jìn)行中，諸多產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用如雨后春筍；另一方面，也有著亟待建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等新挑戰(zhàn)。

　　“可信AI”落地進(jìn)行時(shí)

　　“尋找人工智能時(shí)代隱私保護(hù)、政府監(jiān)管、商業(yè)訴求的平衡點(diǎn)，已成為產(chǎn)學(xué)研各界迫切需要解決的問(wèn)題?！笨萍疾扛呒夹g(shù)研究發(fā)展中心研究員、ACM中國(guó)理事會(huì)常務(wù)理事嵇智源認(rèn)為，在此背景下，“可信AI”的理念逐漸成為全球共識(shí)，也成為未來(lái)人工智能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的必由之路。

　　共識(shí)之下，“可信AI”體系已有諸多項(xiàng)目落地。證券時(shí)報(bào)記者以“可信AI”技術(shù)中的“知識(shí)聯(lián)邦、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、隱私計(jì)算”幾大關(guān)鍵詞，在啟信寶上搜索相關(guān)企業(yè)信息時(shí)顯示，當(dāng)前相關(guān)存續(xù)企業(yè)數(shù)量達(dá)174家(不含大學(xué))，包括國(guó)家電網(wǎng)、華為、騰訊、中國(guó)移動(dòng)、平安科技、百度網(wǎng)訊、字節(jié)跳動(dòng)、支付寶(杭州)信息、工商銀行、中國(guó)銀行、微眾銀行等都有涉及。

　　同盾科技合伙人、人工智能研究院院長(zhǎng)，同時(shí)也是知識(shí)聯(lián)邦產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟理事長(zhǎng)的李曉林告訴證券時(shí)報(bào)記者，他的團(tuán)隊(duì)基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)自主研發(fā)的工業(yè)級(jí)產(chǎn)品“智邦平臺(tái)”，過(guò)去一年已經(jīng)廣泛觸達(dá)了金融、保險(xiǎn)、政企、互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等行業(yè)，尤其在金融風(fēng)控、反欺詐、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等場(chǎng)景已有落地。

　　今年6月，螞蟻集團(tuán)首次向外界發(fā)布了螞蟻“可信AI”技術(shù)架構(gòu)體系。近日，螞蟻集團(tuán)副總裁、首席AI科學(xué)家漆遠(yuǎn)在公開(kāi)分享中透露，當(dāng)前，“可信AI”技術(shù)已在螞蟻集團(tuán)多個(gè)風(fēng)控場(chǎng)景中落地，這些場(chǎng)景包括反欺詐、反洗錢(qián)、反賭博、企業(yè)聯(lián)合風(fēng)控、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等。

　　漆遠(yuǎn)告訴記者，繼“隱私計(jì)算”(即基于“數(shù)據(jù)不動(dòng)模型動(dòng)、數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”特性的“可信AI”技術(shù))，和“圖學(xué)習(xí)”技術(shù)取得實(shí)踐成果后，螞蟻集團(tuán)在“可信AI”技術(shù)體系中的又一項(xiàng)重要技術(shù)“智能對(duì)抗”技術(shù)已正式上線部署。通俗地講，該項(xiàng)技術(shù)就是在人工智能模型算法中融入經(jīng)濟(jì)學(xué)“博弈理論”，類(lèi)似于金庸小說(shuō)里的“雙手互博”，用更智能的“攻”，實(shí)現(xiàn)更安全的“防”。該項(xiàng)技術(shù)主要應(yīng)用于賬戶安全、反欺詐、交易安全等風(fēng)控場(chǎng)景。

　　“未來(lái)的風(fēng)控將不再是人和人的斗爭(zhēng)，而是AI與AI的博弈?！逼徇h(yuǎn)稱(chēng)，“在支付寶上，每天上億筆交易背后，發(fā)起攻擊的早已不是個(gè)人，而是專(zhuān)業(yè)的黑產(chǎn)團(tuán)伙?！?/p>

　　亟需行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

　　當(dāng)“可信AI”不再是理論和暢想，已全面開(kāi)始在應(yīng)用和實(shí)踐，行業(yè)正呈現(xiàn)百花齊放之態(tài)。

　　啟信寶數(shù)據(jù)顯示，上述174家企業(yè)的注冊(cè)地分布中，有46家在北京，家數(shù)最多；緊隨其后的分別是深圳34家、上海25家、杭州20家、南京15家，這些大城市企業(yè)數(shù)量占比總數(shù)超過(guò)了九成。從資本實(shí)力看，注冊(cè)規(guī)模在1億元以上的企業(yè)有46家，1000萬(wàn)元至1億元之間的有60家，在500萬(wàn)元至1000萬(wàn)元的企業(yè)30家，小微型科創(chuàng)企業(yè)并不是這個(gè)需要規(guī)模實(shí)力和研發(fā)能力領(lǐng)域的主流玩家。

　　“現(xiàn)在還屬于‘戰(zhàn)國(guó)時(shí)代’，我們同行不是冤家，現(xiàn)在是屬于跑馬圈地野蠻生長(zhǎng)的狀態(tài)，大家還沒(méi)有到競(jìng)爭(zhēng)的時(shí)候，而是合作。這個(gè)市場(chǎng)還沒(méi)有完全成熟，每一個(gè)人的貢獻(xiàn)都是對(duì)整個(gè)行業(yè)的貢獻(xiàn)?！崩顣粤终f(shuō)。

　　但毫無(wú)疑問(wèn)，大家都意識(shí)到這是個(gè)重要的機(jī)會(huì)。以“可信AI”中的隱私技術(shù)走向來(lái)看，業(yè)界普遍認(rèn)為，發(fā)展趨勢(shì)從以單節(jié)點(diǎn)部署模式走向分布式架構(gòu)模式，未來(lái)支撐更大規(guī)模、更大量級(jí)的建模對(duì)技術(shù)要求將非常高，這一點(diǎn)要在數(shù)據(jù)量龐大的金融領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用也更加明顯。

　　工行大數(shù)據(jù)與人工智能實(shí)驗(yàn)室資深經(jīng)理強(qiáng)鋒和團(tuán)隊(duì)在開(kāi)展業(yè)務(wù)中，常遇到的問(wèn)題是：工行總行和各地分行提供隱私計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、聯(lián)合建模的解決方案，常遇到營(yíng)銷(xiāo)類(lèi)、風(fēng)控類(lèi)、信貸類(lèi)、審批申請(qǐng)判斷類(lèi)模型。“這一方面要怎樣合法合規(guī)引入到外部數(shù)據(jù)，另外一方面是通過(guò)可信技術(shù)，更好把數(shù)據(jù)價(jià)值賦能給業(yè)務(wù)方向，比如銀行業(yè)務(wù)、內(nèi)監(jiān)管平臺(tái)建設(shè)等?！?/p>

　　這些需要不同協(xié)議層面平臺(tái)的打通，技術(shù)硬件層面的互通，比如產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟實(shí)現(xiàn)開(kāi)源的互聯(lián)互通等。“聯(lián)盟內(nèi)，通過(guò)開(kāi)放協(xié)議、開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確保各種任務(wù)進(jìn)程和安全合規(guī)?！崩顣粤址Q(chēng)。

　　這背后也涉及到業(yè)務(wù)場(chǎng)景不斷變化，數(shù)據(jù)獲取方式和要素的演化，數(shù)庫(kù)科技創(chuàng)始人、總裁沈鑫認(rèn)為，數(shù)據(jù)智能發(fā)展到今天，數(shù)據(jù)串聯(lián)變成了基礎(chǔ)，量、準(zhǔn)、質(zhì)已經(jīng)是三大關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)，“沒(méi)有辦法把數(shù)據(jù)的質(zhì)量提升，算法再?gòu)?qiáng)，數(shù)據(jù)的數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景效果也未必會(huì)好；生產(chǎn)力不僅僅取決于算法和算力，還取決與數(shù)據(jù)要素本身。”

　　這也是歐洲科學(xué)院外籍院士、悉尼大學(xué)教授陶大程提出的問(wèn)題，具備可解釋性，人工智能才能有更廣泛的場(chǎng)景應(yīng)用和賦能，“一定程度上來(lái)說(shuō)，正是因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)的缺失，導(dǎo)致人工智能的應(yīng)用落地受到了限制。”（作者：段久惠）

　　轉(zhuǎn)自：證券時(shí)報(bào)網(wǎng)

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