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AI+隱私計算如何在未來掀起商業浪潮?

2020-07-25 09:17
算力智庫
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經過實踐證明,AI可以結合隱私計算、區塊鏈等技術,從數據源端消除這些問題:

使用衛星、無人機、物聯網傳感器等采集數據,結合隱私計算和區塊鏈技術,可以確保原始數據真實可信。利用隱私計算技術,數據“可用不可見”,形成物理分散的多元數據的邏輯集中視圖,可以保證AI模型有充足的、可信的數據可供利用。同時,AI模型也是安全可信的,隱私計算技術使模型在受到充分保護的前提下,仍然可以為多方所驗證。

利用數據源端收集的數據,結合隱私計算技術,可以使AI在農業科學生產、農戶信用評估、農業風險預測等多方面發揮更大的價值。

如何擴展AI應用疆域,實現“協作智能”?

在國內數字化轉型進程剛剛起步之時,絕大部分AI的落地場景背后都是以 “助力政府、企業等數字化轉型”為邏輯的起點,即是說,此前的AI發展多把服務對象看作一個個獨立的個體,應用的目的往往是幫助這些對象提升自身效率,提高數字生產力,加速數字化轉型進程,等。

但隨著國內數字經濟的發展,國內各行各業的數字化程度已與此前不可同日而語。隨著數字生產力的提升,必然要求社會發展出適合生產力水平的數字生產關系。諸如銀行業的開放銀行、政府的數據開放、供應鏈聯盟、醫療行業的醫聯體/醫共體,等都是圍繞多個對象之間的生產關系優化和升級展開的工作。在這些探索和嘗試推進的過程中,不可避免的遇到了數字化、智能化程度高的對象如何同程度較低的對象之間互利、可信合作的問題,尤其是同業對象間和產業鏈上下游企業間,類似問題尤其突出。從社會整體角度看不應把AI置于“降維打擊”這種只競爭不合作的邏輯框架中。

“風物長宜放眼量”,新形勢下,AI應用的著眼點宜拓展到如何利用人工智能,使得人與人、機構與機構、人與機構、人與AI之間的智能、高效協同上,解決協同的效率問題,同時應結合區塊鏈、隱私計算等天然的關于數字生產關系的技術,奠定協同的基礎設施和多方利益保障機制,從而真正形成良性的數字生產關系。以醫療行業為例,如果能將大型醫療機構的專家知識、經驗等標準化,形成知識圖譜、專家決策支持系統,再結合隱私計算技術,那么基層醫療機構未來就可以再不泄露就診者個人隱私數據的同時,還能集成或者利用大型醫療機構的專家資源。

未來將會實現何種方式的“數據協作”?

數據的應用主體和開放主體能在安全可信的技術中進行數據協作。數據應用主體數量將迅速增長。其對數據的應用方式,也逐漸由跨部門協同轉換為以數據中臺為核心的利用方式,逐步形成內部數據價值鏈閉環。數據應用主體之間逐漸開始出現分工、協同,如銀行同業機構間聯合風控聯盟、供應鏈核心企業對上下游的能力開放賦能聯盟等。

數據協作的角色將不再單一。數據開放主體逐漸分化為數據資源方、數據分析和建模方、數據開放平臺等不同的角色,社會分工逐漸精細化。

數據協作的“去中介化”趨勢逐漸打破了傳統數據公司的“數據霸權”。通過技術實現數據的可用不可見,所有數據開放主體將建立一種“技術信任”。

各參與方的人工因素逐漸降低,在數據價值鏈中大部分的對接都是機器對機器實現,極大提升了協作效率,也使得協作中越來越大比例的信任,可以由技術來保障。

未來,基于隱私計算和人工智能技術,通過網絡協同和數據智能,將成為開啟智能時代的“數據協作”的引擎,給社會化合作帶來生產力的大爆發。

作者簡介

光之樹科技是世界領先的多方安全計算領域的創新企業,于2017年在北京成立,目前在北京、上海、廣州均設有分支機構。光之樹致力于打造高性能、安全、可配置、基于區塊鏈的隱私計算平臺,賦能金融、政府等多個行業機構,使其能在不暴露原始數據的前提下進行可信的聯合學習和聯合計算。公司核心產品包括天機可信計算平臺、云間聯邦學習平臺、數據開放創新平臺等,并已在金融、政府、農業等行業落地。

公司是2019年達沃斯世界經濟論壇全球技術先鋒獎得主,國家高新技術企業,并作為主要發起單位參與了多個隱私計算技術標準的制定。公司也是全球最大區塊鏈技術聯盟HyperLedger理事單位,中國電子信息行業聯合會電子簽名與可信服務發展聯盟的聯盟單位。


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聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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