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算力說

近年來，隨著算力提升與數(shù)據(jù)流動(dòng)，人工智能持續(xù)迭代，其落地場(chǎng)景與應(yīng)用領(lǐng)域愈加豐富，賦能包括新基建、工業(yè)在內(nèi)的多個(gè)重要板塊。AI技術(shù)加速前進(jìn)離不開海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，日益激增的數(shù)據(jù)需求使數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)變得尤為迫切。

隱私計(jì)算在于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全流動(dòng)，是AI突破發(fā)展瓶頸的密鑰，兩者融合需要解決什么問題、在未來產(chǎn)生哪些變化？至此，隱私數(shù)據(jù)安全專欄特邀光之樹，深入探討AI＋隱私計(jì)算，如何向智能時(shí)代開疆拓土。

在近日召開的世界人工智能大會(huì)上，來自全球智能領(lǐng)域最具影響力的產(chǎn)學(xué)研各界人士圍繞智能領(lǐng)域的技術(shù)前沿、產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)和熱點(diǎn)問題發(fā)表演講和進(jìn)行高端對(duì)話，透過這些精彩的分享，呈現(xiàn)出一些趨勢(shì)：

其一，AI的應(yīng)用縱深得到了極大的加強(qiáng)，在應(yīng)用AI較早的如金融等領(lǐng)域，AI的應(yīng)用已經(jīng)越來越深入業(yè)務(wù)本質(zhì)，從過去集中應(yīng)用于避免員工重復(fù)勞動(dòng)，已經(jīng)發(fā)展到開始輔助人，并在一定程度上開始作為員工腦力的輔助。

其二，AI落地的領(lǐng)域和場(chǎng)景愈加豐富，AI已經(jīng)輻射到了包括新基建、工業(yè)、教育、醫(yī)療健康、城市治理等多個(gè)重要板塊中。這說明AI的價(jià)值已經(jīng)得到了廣泛的認(rèn)可�！胺涸凇钡腁I并非遙不可及。

另一最有亮點(diǎn)的趨勢(shì)是，人工智能正逐步與包括隱私計(jì)算、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、智能芯片等在內(nèi)的其他技術(shù)，逐漸呈現(xiàn)融合統(tǒng)一的趨勢(shì)。其中，隱私計(jì)算是面向隱私信息全生命周期保護(hù)的計(jì)算理論和方法，和人工智能一起，核心突破是，在保證“數(shù)據(jù)可用不可見”的前提下，仍然能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的聯(lián)合建模和價(jià)值分享。

“隱私計(jì)算＋人工智能”未來將會(huì)給商業(yè)帶來什么變化呢？接下來，我們從數(shù)據(jù)、模型、場(chǎng)景幾個(gè)方面來談?wù)劇?/p>

1 如何跨越數(shù)據(jù)門檻，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)智能”？

關(guān)于人工智能和數(shù)據(jù)，業(yè)界最常見的一個(gè)比喻是“AI像是發(fā)動(dòng)機(jī)，而數(shù)據(jù)則是石油”，一段時(shí)間的實(shí)踐下來，人們逐漸意識(shí)到“數(shù)據(jù)智能”的落地還需要解決一些問題，例如：

“石油”的開采、加工、利用各個(gè)環(huán)節(jié)，都需要有相應(yīng)的法律法規(guī)的規(guī)范。同時(shí)也需要有相關(guān)技術(shù)手段作為保障，否則數(shù)據(jù)的利用將同數(shù)據(jù)安全相沖突，造成很多社會(huì)問題；由于數(shù)據(jù)產(chǎn)生端和數(shù)據(jù)采集、加工、利用端經(jīng)常出現(xiàn)因技術(shù)實(shí)力、資源稟賦等方面的不對(duì)等，造成國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資源一度被聚集在“數(shù)據(jù)巨頭”手中的現(xiàn)象。一些弱勢(shì)的新進(jìn)入的個(gè)體和機(jī)構(gòu)逐漸喪失了數(shù)據(jù)的控制權(quán)和相關(guān)的收益權(quán)，甚至陷入“無米下鍋”的境地；數(shù)據(jù)標(biāo)注的缺乏也使得模型的迭代和優(yōu)化困難重重。

這些問題一定程度上制約了AI產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展。所幸，隨著《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見》的發(fā)布、包括數(shù)據(jù)安全法和個(gè)人信息保護(hù)法等在內(nèi)的法律進(jìn)入立法程序，以及隱私計(jì)算和區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，使得數(shù)據(jù)確權(quán)、安全利用、數(shù)據(jù)平權(quán)等有了法律、制度以及技術(shù)的保障。

未來，對(duì)于“數(shù)據(jù)霸權(quán)”現(xiàn)象、缺乏數(shù)據(jù)標(biāo)注的情況，隨著法律法規(guī)的完善，和隱私計(jì)算與人工智能技術(shù)的融合，將逐步解決。

2 如何加大AI應(yīng)用縱深，實(shí)現(xiàn)“邊緣智能”？

通信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是新基建的核心構(gòu)成之一，其涵蓋的包括5G、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星互聯(lián)等領(lǐng)域，也為AI應(yīng)用提供了良好的縱深空間。

一方面這些技術(shù)都使得AI可以利用深入場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)，例如智能設(shè)備多種傳感器可以為模型補(bǔ)充關(guān)于明暗程度、運(yùn)動(dòng)速度、甚至溫度、濕度等數(shù)據(jù)，這使得我們可以構(gòu)建起以“情景”為基本響應(yīng)單位的AI能力，從而提供最貼合特定情景的智能服務(wù)。

另一方面， AI還將可以深入到“端側(cè)”、“邊緣側(cè)”，在最靠近數(shù)據(jù)的地方完成訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，在提升AI實(shí)時(shí)性和個(gè)性化程度的同時(shí)，還能充分利用泛在的算力，節(jié)省集中式算力的消耗。

這些構(gòu)想在實(shí)踐中也許會(huì)遇到諸多困難。

以智慧農(nóng)業(yè)為例，如何保證土壤探針等設(shè)備采集數(shù)據(jù)的真實(shí)和不被篡改？如何高效整合利用目前分散在政府、科研院所、田間地頭、產(chǎn)供銷鏈條中各個(gè)主體的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)？如何使產(chǎn)業(yè)鏈各參與者都能信任AI的預(yù)測(cè)結(jié)果？等等，都曾是實(shí)現(xiàn)“邊緣智能”所面臨的障礙。