"可信AI"应用步入战

　　对于金融机构而言，如果传统数据传输和共享无法对数据进行有效保护，不同金融机构之间的数据将难以实现互联互通，这将制约防范风险、反欺诈、反洗钱等领域的多方协作。
　　产学研界寻求的破题之策是——基于多方计算、联邦学习等“可信AI”技术体系，通过“原始数据不出域”、“数据可用不可见”等技术，实现在数据合作中兼顾隐私安全的“价值安全共享”。
　　在采访中，记者发现，国内“可信AI”落地正在进行中，诸多产业场景应用如雨后春笋；另一方面，也有着亟待建立行业标准等新挑战。
　　
　　“寻找人工智能时代隐私保护、政府监管、商业诉求的平衡点，已成为产学研各界迫切需要解决的问题。”科技部高技术研究发展中心研究员、ACM中国理事会常务理事嵇智源认为，在此背景下，“可信AI”的理念逐渐成为全球共识，也成为未来人工智能产业健康发展的必由之路。
　　共识之下，“可信AI”体系已有诸多项目落地。证券时报记者以“可信AI”技术中的“知识联邦、联邦学习、隐私计算”几大关键词，在启信宝上搜索相关企业信息时显示，当前相关存续企业数量达174家(不含大学)，包括国家电网、华为、腾讯、中国移动、平安科技、百度网讯、字节跳动、支付宝(杭州)信息、工商银行、中国银行、微众银行等都有涉及。
　　同盾科技合伙人、人工智能研究院院长，同时也是知识联邦产学研联盟理事长的李晓林告诉证券时报记者，他的团队基于联邦学习自主研发的工业级产品“智邦平台”，过去一年已经广泛触达了金融、保险、政企、互联网、智慧城市等行业，尤其在金融风控、反欺诈、精准营销等场景已有落地。
　　今年6月，蚂蚁集团首次向外界发布了蚂蚁“可信AI”技术架构体系。近日，蚂蚁集团副总裁、首席AI科学家漆远在公开分享中透露，当前，“可信AI”技术已在蚂蚁集团多个风控场景中落地，这些场景包括反欺诈、反洗钱、反赌博、企业联合风控、数据隐私保护等。
　　漆远告诉记者，继“隐私计算”(即基于“数据不动模型动、数据可用不可见”特性的“可信AI”技术)，和“图学习”技术取得实践成果后，蚂蚁集团在“可信AI”技术体系中的又一项重要技术“智能对抗”技术已正式上线部署。通俗地讲，该项技术就是在人工智能模型算法中融入经济学“博弈理论”，类似于金庸小说里的“双手互博”，用更智能的“攻”，实现更安全的“防”。该项技术主要应用于账户安全、反欺诈、交易安全等风控场景。
　　“未来的风控将不再是人和人的斗争，而是AI与AI的博弈。”漆远称，“在支付宝上，每天上亿笔交易背后，发起攻击的早已不是个人，而是专业的黑产团伙。”
　　

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