新京報貝殼財經(jīng)訊（記者 許哲）盡管已經(jīng)離開講臺，李曉林身上仍留著些許象牙塔內(nèi)的痕跡。

之前，他是學界精英，佛羅里達大學終身教授；現(xiàn)在，他是同盾科技人工智能研究院的院長。平時與人交談時，他語言溫和，但一旦涉及專業(yè)問題時，立即進入學者氣場。

在談及知識聯(lián)邦相關(guān)話題時，這種轉(zhuǎn)變尤為明顯。

這是他帶領(lǐng)研究院伙伴們提出的理論體系，希望一種更安全的方式，利用好現(xiàn)有數(shù)據(jù)，搭建一個開放的智能大腦，最終推動人工智能3.0時代的到來。

打破數(shù)據(jù)孤島

上世紀80年代，中國人工智能專家姚期智曾提出過“百萬富翁”假設(shè)：兩個百萬富翁在街頭相遇，他們想知道誰更有錢，但是出于隱私，又不想讓對方知道自己到底擁有多少財富。

姚期智提出用“多方安全計算”方式來解決這一問題。如今的人工智能領(lǐng)域，正面臨類似的困境，人工智能的發(fā)展進步，離不開大數(shù)據(jù)，但大家對數(shù)據(jù)邊界越發(fā)重視，又不愿數(shù)據(jù)離開本地。

在李曉林教授看來，這是AI 2.0時代必須要解決的困境。他認為，我們當下經(jīng)歷的人工智能熱潮，興起于21世紀第二個十年初期，屬于AI 2.0時代，依托于深度學習理論。

AI 2.0的快速發(fā)展，主要依靠三個因素：算法、算力和大數(shù)據(jù)。深度學習提供算法，CPU和GPU提供算力，信息社會則儲存和提供足夠的數(shù)據(jù)。

李曉林舉例，谷歌的AlphaGo之所以能實現(xiàn)快速進化，便在于它一共學習了3000萬盤已有的棋局，自己跟自己又下了3000萬盤。

這種依靠海量數(shù)據(jù)訓練的人工智能模式，經(jīng)過初期野蠻發(fā)展后，正面臨無數(shù)據(jù)可用的困境。

原來主要來自兩個方面，首先是數(shù)據(jù)不足，擁有海量數(shù)據(jù)的往往只有少數(shù)行業(yè)，大多數(shù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)往往有限，或者數(shù)據(jù)質(zhì)量較差。其次則是“數(shù)據(jù)孤島”和數(shù)據(jù)安全使得數(shù)據(jù)共享越發(fā)困難。數(shù)據(jù)在不同公司間，甚至同一家公司內(nèi)部，都難以實現(xiàn)無障礙流動。

而數(shù)據(jù)帶來的隱私暴露或數(shù)據(jù)泄露，使得加強保護數(shù)據(jù)安全和隱私保護，成為各國政府的共同選擇。

2018年5月25日，歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）正式生效，這個堪稱目前世界范圍內(nèi)最嚴格的用戶數(shù)據(jù)保護條款，允許用戶對自己數(shù)據(jù)擁有完全自主的權(quán)利。而美國和中國正在制定類似的隱私和安全法案。

這些現(xiàn)象都預示著，AI 2.0時代，似乎即將因為數(shù)據(jù)孤島與數(shù)據(jù)安全，陷入雙重困境。在同盾科技所在的金融科技領(lǐng)域，這一問題尤為重要。銀行等金融機構(gòu)，迫切想要提高風控水平，卻又對數(shù)據(jù)安全極端看重，甚至將其作為立身之本。

2019年春天，李曉林加盟同盾科技后，出任合伙人、人工智能研究院院長，試圖通過“知識聯(lián)邦”技術(shù)，來解決這一問題。

當年冬天的網(wǎng)易未來大會上，同盾首次提出知識聯(lián)邦概念，它不是單一技術(shù)方法，而是一套層次化技術(shù)框架體系：將散落于不同機構(gòu)或個人的數(shù)據(jù)聯(lián)合起來，轉(zhuǎn)換成有價值的知識，并在聯(lián)合過程中采用安全協(xié)議保護數(shù)據(jù)隱私。

這一理論提出后發(fā)展迅速，已經(jīng)成長為國內(nèi)聯(lián)邦學習五大代表流派之一。

搭建數(shù)字技術(shù)生態(tài)

2017年，為保障數(shù)據(jù)交換時的信息安全，保護個人隱私，谷歌公司的科學家在一篇文章里首次提出聯(lián)邦學習概念。理論提出后不久，國內(nèi)各互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛搭建團隊，投入相關(guān)研究。

李曉林說，硅谷的競爭速度更像是古代戰(zhàn)場：你來一劍，我捅一刀，大家排兵布陣慢慢打。而在中國，“基本是赤膊角斗，相當激烈”。

根據(jù)國內(nèi)媒體統(tǒng)計，目前聯(lián)邦學習在國內(nèi)已經(jīng)形成“五大流派”，分別是微眾銀行主打的聯(lián)邦學習，螞蟻金服主攻的共享智能，平安科技的聯(lián)邦智能，京東數(shù)科開展的異步聯(lián)邦學習研究，以及同盾科技推出的知識聯(lián)邦理論體系。

要在多方競爭中占據(jù)一席之地，無疑需要具備獨特優(yōu)勢。李曉林指出，知識聯(lián)邦比聯(lián)邦學習的范疇更大、更系統(tǒng)，更有層次，“聯(lián)邦學習是知識聯(lián)邦的一個子集?！?/span>

知識聯(lián)邦作為一套技術(shù)框架體系，與聯(lián)邦學習、區(qū)塊鏈、隱私計算、安全多方計算等其它技術(shù)領(lǐng)域都緊密相關(guān)。這些單一技術(shù)，在知識聯(lián)邦的不同層面各自發(fā)揮作用，共同服務于數(shù)據(jù)“可用不可見”的大目標。

同盾發(fā)布的知識聯(lián)邦白皮書顯示，知識聯(lián)邦具有三大優(yōu)勢：第一是全樣本觸達。聯(lián)邦后機構(gòu)間的數(shù)據(jù)，雖然各自為所有者控制，由于可以觸達更多的數(shù)據(jù)，其性能甚至會超越維度有限數(shù)據(jù)的中心化聚集方式。

第二是數(shù)據(jù)不動模型動。聯(lián)邦后的原始數(shù)據(jù)保留在本地，計算和學習也發(fā)生在本地，中心節(jié)點僅對參與方模型知識進行安全的聚集。弱中心化模式達成了效率和安全之間的平衡，尤其適合在強監(jiān)管行業(yè)應用。對銀行等金融機構(gòu)來說，知識聯(lián)邦的應用前景尤為廣闊。

第三是知識也可以安全的共享融合。比如參與方通過NLP構(gòu)建本地的知識圖譜和各種網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的關(guān)系，再通過知識聯(lián)邦來構(gòu)建更完整的虛擬圖譜，這樣既能幫助識別欺詐團伙，又能提升企業(yè)征信的風控模型。人工的知識也可以融入其中(human in the loop)，自主自適應的構(gòu)建和融合多源知識，提煉出最有效的洞見來做智能分析與決策。

李曉林說：“在知識聯(lián)邦的模式下，模型訓練時每個銀行和金融機構(gòu)，各自的數(shù)據(jù)不需對外輸出，甚至連模型的參數(shù)都不用給到對方，只需要將模型梯度的變化加密后在密文空間里安全的聚合。這樣攻擊者不能反推出源數(shù)據(jù)?！?/span>

基于知識聯(lián)邦理論體系，同盾科技推出了工業(yè)級應用產(chǎn)品智邦平臺（iBond），通過建立相應的任務聯(lián)盟，解決不同應用場景需求。

在2020年10月舉辦的全球人工智能大會智能金融高峰論壇上，同盾聯(lián)合浙江大學、復旦大學、百度大數(shù)據(jù)實驗室、360集團、平安科技等學界業(yè)界多家頂尖機構(gòu)成立“知識聯(lián)邦產(chǎn)學研聯(lián)盟”，旨在實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全前提下，共同構(gòu)建優(yōu)質(zhì)數(shù)字技術(shù)生態(tài)。

李曉林認為，按照目前人工智能發(fā)展態(tài)勢，2040年前后，人工智能將步入3.0時代，除數(shù)據(jù)、算力、算法三要素之外，知識要素將成為第四要素。

開放智能大腦浮出水面

2020年11月，同盾人工智能研究院發(fā)布知識聯(lián)邦技術(shù)體系下的數(shù)據(jù)安全交換（FLEX）協(xié)議，并于12月將其開源。該協(xié)議中包含一系列的約定，只要遵守這些約定，參與方就可以安全地加入到聯(lián)邦，無需擔心數(shù)據(jù)隱私會有泄露風險，全面實現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見。

協(xié)議背后，藏著李曉林和同盾對未來的野心。在李曉林看來，未來肯定不會只有知識聯(lián)邦一個聯(lián)邦平臺存在。

行業(yè)需要一套完整的聯(lián)邦數(shù)據(jù)安全交換標準，讓各個參與方在選擇使用聯(lián)邦平臺時有規(guī)可依，只要遵循相應標準，不同體系之間同樣可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換，知識互通。

一旦參與機構(gòu)(數(shù)據(jù)提供者)足夠多，聯(lián)邦規(guī)模足夠大，數(shù)據(jù)多樣性就有保障，也就會有更多機構(gòu)(數(shù)據(jù)使用者)愿意來使用聯(lián)邦服務，也會有更多科技型機構(gòu)(模型和應用開發(fā)者)來提供豐富的算法、模型和應用。

屆時，知識聯(lián)邦可以充分發(fā)揮平臺作用，對參與機構(gòu)提供的數(shù)據(jù)，以及科技機構(gòu)提供的模型和應用進行評估，將數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)資料的價值發(fā)揮到最大。

李曉林將其稱之為電商式的平臺，參與方在數(shù)據(jù)可用不可見的安全環(huán)境中，進行數(shù)據(jù)、模型應用的交換，甚至可以在區(qū)塊鏈等技術(shù)的保障下進行自由交易。而知識聯(lián)邦作為平臺方，可以對參與方貢獻出的數(shù)據(jù)和模型評分。

良性循環(huán)就此建立，李曉林說，知識聯(lián)邦的應用范圍，也將不再局限于某一個行業(yè)，而是有可能成為貫穿各行各業(yè)的開放的智能大腦。

上世紀90年代，李曉林在浙大讀書時，人工智能尚是冷門專業(yè)。機器學習課堂上只有五六個學生，圖書館里的資料大多是過期的油印本。如今的機器學習課堂，500人的教室常常坐滿，課上提出理論，課后甚至可以立刻做出樣品，一個學期的作業(yè)就可以做出自動駕駛的原型，行業(yè)應用不斷創(chuàng)新。

這一切都讓李曉林覺得，人工智能的下一個時代或許加速到來，在這其中，必然將有知識聯(lián)邦的身影。

新京報貝殼財經(jīng)記者 許哲 編輯 岳彩周 校對 李世輝