聯邦學習為人工智慧領域絕大多數需要訓練數據聚合、交換的場景，提供了目前的最完整的技術體系支持。

數據孤島問題如何解決？這是數據驅動以及人工智慧時代下，諸多互聯網公司乃至科技公司非常棘手的問題。不過，最近一項人工智慧標準制定的推進，或許將改變這種現狀。

今年年初，首個AI協同及大數據安全國際標準在IEEE聯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，創新工場南京國際人工智慧研究院執行院長馮霽代表創新工場當選為IEEE聯邦學習標準制定委員會副主席，共同著手推進位定AI協同及大數據安全領域首個國際標準。

4月11日，創新工場人工智慧工程院執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協同及大數據安全國際標準是什麼？

據悉，IEEE聯邦學習標準項目是國際上首個針對人工智慧協同技術框架訂立標準的項目，由國際著名人工智慧學者楊強教授領銜擔任主席。

除了創新工廠之外，目前已有30餘個互聯網巨頭公司、政府單位、企業和高校參與到標準制定工作中，僅國內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、深圳市標準技術研究院、香港科技大學、香港理工大學等。

那麼，何為聯邦學習？

王詠剛以「黑洞」為例，他表示聯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據，又不會破壞數據安全、個人隱私的「橋樑」，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據。

馮霽進一步闡釋道，「聯邦學習不是邊緣技術，而是一種比較新的前沿技術，它主要解決分散式框架下數據隱私保護的問題。換言之，如何在不分享數據的前提下，從數據中獲得的知識。」

綜上所述，聯邦學習可以通過加密機制下的參數交換方式，在不違反數據隱私保護法規的情況下，建立一個共有模型。在建立模型的時候，數據本身不移動，也不會泄露用戶隱私或影響數據規範。它為人工智慧領域絕大多數需要訓練數據聚合、交換的場景，提供了目前最完整的技術體系支持。

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

這個標準意味著什麼？

隨著目前各國數據隱私保護法律的出台，對聯邦學習技術的需求逐漸成為國際共識。而一項重要的技術，更需要一個國際標準進行規範和約束。

馮霽表示，這個AI標準的制定意味著未來各家機構在開發針對數據隱私保護的人工智慧系統時，可以有一個綱領性的指導文件。另外它也會幫助立法機構在涉及隱私保護的問題中提供一個技術參考。

圖 | 創新工場南京國際人工智慧研究院執行院長馮霽

企業之外，對於普通人來說，聯邦學習也像一個安全的道路網路，可以既滿足人工智慧的訓練要求，又保障我們的個人隱私不被濫用。

王詠剛舉例：未來我們喜歡什麼網頁、買過什麼東西等隱私信息在聯邦學習的支持下，可以只保存在我自己的手機里，完全不用上傳到任何伺服器或雲端。同時，那些做個性化推薦的電子商城可以只根據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化，降低零售渠道成本。

最後，馮霽透露目前委員會剛成立，在未來會從技術、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日於美國加州召開第二次委員會，屆時各家機構將會進一步探討標準的細節」

而像創新工場這樣的中國企業參與到人工智慧國際標準的制定中，也代表著國內企業在全球話語權的提升，更加助於更多的國內企業儘早部署和研發具備隱私保護的人工智慧系統。

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