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2019-11-12 07:54 来源:科技日报

  AI技术在实际应用落地的过程中面临着两大瓶颈:一方面,多数企业拥有的“小数据”难以聚沙成塔取长补短;另一方面,对数据隐私与安全的日益重视早已成为世界性趋势。而“联邦学习”作为加密的分布式机器学习范式,可以使得各方在不披露原始数据的情况下达到共建模型的目的,为应对AI落地困境提供了更多可能性。

  日前,记者在IEEE P3652.1(电气和电子工程师学会联邦学习基础架构与应用)标准工作组第四次会议上获悉,联邦学习标准草案预计将于2020年2月推出,正式标准预计将于2020年上半年出台。

  目前,联邦学习这一新兴的AI技术已应用于金融、医疗、城市管理等多个领域。为了提供联邦学习落地应用的技术规范,为社会各界共建联邦生态提供合作依据,IEEE联邦学习国际标准项目应运而生。这一项目由微众银行发起,于去年12月获批,是国际上首个针对人工智能协同技术框架订立标准的项目。

  标准工作组主席、微众银行首席人工智能官杨强介绍,在数据安全与隐私保护备受关注的环境下,联邦学习技术这一新兴的人工智能技术,有望成为下一代人工智能协作网络的基础,建立起机构与用户间的数据信任,推动科技向善。而联邦学习国际标准的制定,则将进一步为其在各行业的落地应用提供标准化的体系。

  “IEEE联邦学习标准项目组将以更加细致的视角考虑联邦学习在To B(企业端)、To C(用户端)以及To G(政府端)不同情境下的场景分类,建立起联邦学习的需求模板,并针对联邦学习的安全测评进行了详细的规划,这将极大程度丰富联邦学习标准的内容,对联邦学习标准草案的出台具有重要的推动作用。”杨强表示。

  杨强介绍,IEEE联邦学习国际标准项目自去年12月成立至今,已经吸引了30余家科技巨头公司、政府单位、企业和高校参与到标准制定工作中,覆盖金融、科技、医疗、教育等多个领域。

(责任编辑:王蔚)

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