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捷報！全球首個AI協同及大資料安全領域國際標準有望明年出臺

下文來自創新工場微信公眾號：
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2019 年 3 月，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，著手推進制定 AI 協同及大資料安全領域首個國際標準。

▍創新工場高管當選 IEEE 聯邦學習標準制定委員會副主席

IEEE，全稱 Institute of Electrical and Electronics Engineers，即國際電氣與電子工程師協會，是目前全球最大的非營利性專業技術學會。

IEEE 下設的標準協會是世界領先的標準制定機構，其標準制定內容涵蓋人工智慧等前沿資訊科技，以及通信、電力和能源等多個科技領域，對全球科技發展具有舉足輕重的影響。

目前，IEEE 標準協會已經制定了 900 多個現行工業標準，包括眾所周知的有線與無線網路通信標準等。

聯邦學習（Federated Learning）是一種新興的人工智慧基礎技術，其設計目標是在保障大資料交換時的資訊安全、保護終端資料和個人資料隱私、保證合法合規的前提下，在多參與方或多計算結點之間開展高效率的機器學習。

聯邦學習有望成為下一代人工智慧協同演算法和協作網路的基礎。

聯邦學習系統架構圖，圖片來自微眾銀行2018年9月發佈的《聯邦學習白皮書 V1.0》

馮霽表示，IEEE 聯邦學習標準制定委員會將圍繞聯邦學習技術與相關的基礎 AI 技術積極開展工作，大力推動 AI 時代下的隱私保護、資料安全、應用安全等領域的體系規範化和技術標準化，意義深遠。

未來，創新工場基於人工智慧工程院的研發平臺，也將進一步開拓人工智慧前沿科技與真實商業場景的結合，通過廣泛的科研合作、商業合作、高端 AI 人才培養等扎實工作，迎接 AI 商業化時代的到來。

▍首個 AI 協同及大資料安全國際標準有望明年出臺，多巨頭已參與

近年來，伴隨人工智慧技術的高速發展，資料安全和隱私保護問題成為業內關注的焦點。

大資料是 AI 時代的核心「能源」。

如何在 AI 時代既保障使用者的個人資料隱私，又促進大資料協作和交換的順利發展？如何面對資料帶來的倫理道德挑戰？怎樣避免資料壟斷的出現、打破資料孤島的困境？……這些都是各大學術及行業會議上，中外專家學者不斷討論的重要議題。

一個簡單的例子是：今天我們每個人都在手機上使用輸入法，而輸入法為了做到儘量精准，就要基於用戶個人的輸入習慣訓練人工智慧模型。

傳統方案難免要將使用者個人輸入的原始資訊上傳到雲端進行統一訓練，這一做法過度收集了用戶隱私，使用戶隱私面臨被濫用的風險。

而新興的聯邦學習技術可以在完成相同功能的情況下，做到只在用戶的手機端訪問使用者個人輸入資訊，不上傳任何隱私資料。手機端和服務端在保證隱私安全的情況下協同訓練。

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，對數字信任、科技向善的培育意義深遠，為人工智慧行業的進一步發展開闢了新的道路。

馮霽透露，按照正常進度，IEEE 聯邦學習標準將在兩年內推出。

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。未來也期待有更多的企業和單位參與。

▍創新工場積極參與國際 AI 技術標準制定

創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛表示，此次與 IEEE 標準制定委員會的合作只是創新工場積極參與國際科研與科技標準工作的一個縮影。

未來，創新工場人工智慧工程院還將與科研同行一起，積極推動前沿人工智慧科技的標準化、規範化工作。

另外，創新工場董事長兼 CEO 李開復博士也曾在公開演講中多次提及聯邦學習技術的重要性，希望推進人工智慧安全問題的治理達成國際共識，並利用技術手段及標準化方法克服潛在的災難發生。

目前，創新工場人工智慧工程院正在積極參與聯邦學習技術的研究推進。

創新工場人工智慧工程院成立於 2016 年 9 月，以「科研+工程實驗室」模式，規劃研發方向，組建研發團隊。目前已經設有醫療 AI、教育 AI、機器人、機器學習理論、計算金融等面向前沿科技與應用方向的實驗室。其中，機器學習理論實驗室將主要參與聯邦學習演算法和應用框架的研發。

事實上，這並不是創新工場第一次參與國際 AI 領域技術標準的制定。

今年 1 月，世界經濟論壇宣佈成立「AI Council 人工智慧委員會」，李開復博士出任聯席主席，將致力於幫助人們面對人工智慧時代帶來的新挑戰，包括個人資料保護、資料倫理道德等問題。

李開復博士表示，在是否需要制定規則、制定什麼樣的規則問題上，不同的國家和文化對此有不同的看法。他希望借助世界經濟論壇的平臺與 AI 委員會，幫助大家分享想法，讓更多的公司和國家直接進行溝通與對話，減少對彼此的誤解。

▍個人簡介

馮霽，師從南京大學周志華教授，專注于新型深度學習演算法和理論的研究。其參與的深度森林系列研究，在學術界和工業界獲得了較為廣泛的關注和影響。現擔任 IEEE 聯邦學習標準制定委員會副主席，以及多個人工智慧頂級會議包括 NeurIPS-19,AAAI-18, ICML-19 的程式委員。他在資料驅動下的計算金融具備資深的研發和實戰能力，對金融時間序列分析，全棧式人工智慧系統的搭建和技術人員的培訓上有著豐富的經驗。

目前擔任創新工場南京國際人工智慧研究院執行院長，在魯棒性和安全性人工智慧以及計算金融領域，開展一系列的研究與落地工作，從整體上負責南京研究院的團隊建設、科研拓展、應用研發、學術交流與合作等工作內容。

個人認為賣車應該也要這樣搞，傳統廣告太亂槍打鳥了，而且現在幾乎所有人都會查評價，評價差，廣告打再大有什麼用。

「在YouTube上流傳的一段TED演講中，他直截了當地指出，對於互聯網企業而言，傳統的廣告營銷已經過時，以自己的產品來在用戶中制造口碑，才是最有效的營銷模式。

一個現成的例子是，vivo為了冠名印度的IPL板球聯賽，花了超過20億人民幣買下了五年的贊助，然而這個聯賽每年的舉辦周期就3個月，宣傳時段相當有限。在內部，有vivo的員工都認為這筆贊助花銷太多，都夠開一家工廠了；但是沒有辦法，開了冠名贊助的頭就得繼續下去。

和國內類似的是，小米在印度構築了一個龐大的米粉群。馬努介紹稱，目前小米在印度的線上社區中共有超過400萬名米粉，小米還在印度設置了超過20個米粉線下俱樂部。

這些集群最重要的作用在於，小米員工可以從中了解到用戶的具體需求，從而盡可能去滿足。在印度，由於文化的多樣性，這種信息溝通渠道的存在顯得更為重要。

一位小米印度員工舉例稱，輸入法就是一個很明顯的例子。“在印度一共有20多種語言，可能一個普通人就會兩三種，他們對於不同語言的使用習慣也不同，可能上網用一種語言，平常聊天用另一種語言，看新聞又用另一種語言，我們都要根據不同的使用習慣來進行安排。”

現在，員工們也會時不時舉辦線下活動，邀請印度當地米粉們前來參與。上述員工說，印度米粉的熱情和國內的米粉不分上下。

“無論是發布會，還是一些線下的沙龍，只要有通知，活動基本都會滿員。有一次，我們在新德裡舉辦發布會，有一位米粉甚至從印度南方坐了十多個小時的火車來參加。”」

https://m.awtmt.com/articles/3301628?from=wscn