AI+隱私計算如何在未來掀起商業(yè)浪潮?
算力說
近年來,隨著算力提升與數(shù)據(jù)流動,人工智能持續(xù)迭代,其落地場景與應(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,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。
隱私計算在于實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全流動,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+隱私計算,如何向智能時代開疆拓土。
在近日召開的世界人工智能大會上,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)趨勢和熱點問題發(fā)表演講和進(jìn)行高端對話,透過這些精彩的分享,呈現(xiàn)出一些趨勢:
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,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、城市治理等多個重要板塊中。這說明AI的價值已經(jīng)得到了廣泛的認(rèn)可。“泛在”的AI并非遙不可及。
另一最有亮點的趨勢是,人工智能正逐步與包括隱私計算、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。其中,隱私計算是面向隱私信息全生命周期保護(hù)的計算理論和方法,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,仍然能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的聯(lián)合建模和價值分享。
“隱私計算+人工智能”未來將會給商業(yè)帶來什么變化呢?接下來,我們從數(shù)據(jù)、模型、場景幾個方面來談?wù)劇?/p>
1 如何跨越數(shù)據(jù)門檻,實現(xiàn)“數(shù)據(jù)智能”?
關(guān)于人工智能和數(shù)據(jù),業(yè)界最常見的一個比喻是“AI像是發(fā)動機(jī),而數(shù)據(jù)則是石油”,一段時間的實踐下來,人們逐漸意識到“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、利用各個環(huán)節(jié),都需要有相應(yīng)的法律法規(guī)的規(guī)范。同時也需要有相關(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)實力、資源稟賦等方面的不對等,造成國內(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。一些弱勢的新進(jìn)入的個體和機(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、運動速度、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,在提升AI實時性和個性化程度的同時,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)想在實踐中也許會遇到諸多困難。
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)測結(jié)果?等等,都曾是實現(xiàn)“邊緣智能”所面臨的障礙。

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