推动制定联邦学习国际标准 微众银行AI团队领衔数据安全行业规范



作为世界上最大的非营利性专业技术协会,IEEE(电气与电子工程师协会)在学术和国际标准方面拥有公认的权威。 2018年12月,IEEE采纳了由中众银行发起的《联邦学习基础架构与应用》国际标准(编号P3652.1),这是第一个为人工智能协作技术框架建立标准的国际项目,旨在定义联邦学习。对框架和案例进行了讨论和分析,以建立整个行业的规范。

在人工智能时代,大数据是必不可少的“资源”。但是,大多数行业仍然面临着“小数据”形势,并且束手无策。数据碎片化和数据岛化已成为制约AI发展的瓶颈。如何在促进合作发展的同时避免数据和平台的垄断以及保护个人隐私是AI产业化面临的主要问题。联合学习是近年来的一种新的分布式机器学习技术。联合学习的核心是使参与者能够在不暴露基础数据的情况下进行联合建模,从而提高机器学习的效果并实现AI协作。该技术对于打破数据岛,进一步促进人工智能产业化具有重要意义。

作为中国内地``联邦学习''技术的开拓者和领导者,在中中银行首席AI杨强教授的领导下,中中银行的AI团队继续推动联邦学习的标准化。联邦学习的应用提供了技术规范,并为社区之间建立联邦生态系统的合作提供了基础。目前,联邦学习技术已成功应用于智能信贷,智能风险控制,智能股权定价,智能零售,智能就业和异常检测等业务场景,为智能城市,智能金融和其他行业提供支持。未来,基于统一的“技术交流语言”,联邦学习将在更多行业的更多场景中发挥无限潜力。

为了更好地促进联邦学习技术的行业规范和应用,从今年2月开始,渭中银行的AI团队一直在进行3次IEEE标准工作组讨论,并与京东,星云Clustar,创新工作室一起,中国电信,小米,瑞士再保险,腾讯和华达基因等四个范例探索了联邦学习的未来。据报道,第四次工作组会议将于今年10月举行,以从更多的角度探讨联邦学习,预计明年将引入标准草案。对于联邦学习技术而言,技术标准的出台将标志着技术向更加普遍和成熟的方向发展,为社区建立联邦生态系统奠定基础,并为立法和监督提供技术基础。

除了牵头制定国际标准,微众银行AI团队也积极推动着国内联邦学习标准的制定和在多组织多联盟的落地。在第二十三届中国国际软件博览会上,AIOSS重磅发布了包括《信息技术服务 联邦学习 参考架构》在内的四项团体标准及《中国人工智能开源软件应用案例集》,由微众银行AI团队牵头制定的这一标准是我国第一个关于联邦学习的团体规范标准。据了解,自18年1月起,从国家人工智能标准化总体组,到AIOSS(中国人工智能开源软件发展联盟),再到AITISA(新一代人工智能产业技术创新战略联盟),多权威组织纷纷将目光投向联邦学习,微众银行AI团队主导及参与数次探讨,力求与各组织、机构共同建立更完善的联邦学习行业规范。

在数据安全、数据隐私保护越发受到关注的当下,联邦学习或将搭建起机构与用户间数据信任、科技向善的桥梁,开辟人工智能行业发展新方向。杨强教授表示:“联邦学习国际标准及其他规范的制定将更进一步为联邦学习在各行业的落地应用提供技术体系,为社会各界合作奠定基础,在未来,势必会有更多行业加入这一生态的共建。”