什么是联邦机器学习

随着人工智能的不断发展与落地用户隐私问题越来越受到重视。近日人工智能大数据公司因为违反相关法规而被罚巨额罚款,用户隐私问题再次回归大众视野人工智能企业在分享数据的同时应遵守哪些道德原则?隐私保护法规对于AI的发展与落地而言是机遇还是挑战?更强大的数据保护法规是否会减缓AI的發展速度?在日前召开的第28届国际人工智能联合会议(IJCAI)上,业内专家提出了当今各行业在处理数据、实现AI落地需要共同面对的多个问题

“在《通用数据保护条例》等隐私保护条款实施的前提下,数据处理与隐私保护并不是一场‘零和博弈’的关系二者的关系需要被正确对待,以实现双赢的局面”华盛顿大学教授、D.E.Shaw机器学习团队董事总经理兼负责人佩德罗·多明戈斯认为,企业在处理数据时,不要被数据的力量冲昏了头脑,需要重点考虑用户的知情权,承担起相应的社会责任。

如何解决AI应用中出现的“数据孤岛”和用户隐私难题?国际人工智能联合会议2019理事会主席、微众银行首席人工智能官杨强给出了解决方案:“联邦学习或是解决这两个核心问题的同一个解决思路。”

什么昰联邦学习?“在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下继续进行机器学习,这部分研究被称为联邦学习”杨强说,开始联邦学习嘚背景是欧盟通过了《数据隐私保护条例》该条例要求公司在使用数据前要先向用户声明模型的作用,这份条例的实行让许多大数据公司在数据交流方面非常谨慎这对于极度依赖数据的机器学习是一个巨大的挑战。

“联邦学习希望在不共享数据的前提下利用双方的数據实现模型增长。”杨强举例假设两家公司想要建立一个用户画像模型,其中部分用户是重合的联邦学习的做法是,首先通过加密交換的手段建立用户的识别符并进行沟通,在加密状态下用减法找出共有的部分用户因为关键用户信息并没有得到交换,交换的只是共囿的识别符因此这并不违反《数据隐私保护条例》。然后双方将这部分数据提取出来,将各自拥有的同样用户的不同特征作为输入迭代地进行训练模型、交换参数的过程。多项测试证明了给定模型参数双方不能互相反推出对方拥有的、自己没有的特征,因此用户隐私仍然得到了保护在不违反《数据隐私保护条例》的情况下,双方的模型性能都得到了提高

“数据安全和用户隐私目前已成为大数据時代的两大挑战,对于金融、医疗及法律等数据敏感行业更甚联邦学习可以解决这两大问题。”微众银行AI部高级研究员刘洋介绍

目前,联邦学习已经应用于多个行业的业务板块未来,AI与用户隐私的平衡问题会持续伴随AI的发展杨强表示,新一代的机器学习算法框架需以保护隐私、安全合规为出发点,用透明的机制来保障人工智能的健康发展联邦学习的发展提供了新思路。(记者马爱平)

随着人工智能的不断发展与落地用户隐私问题越来越受到重视。近日人工智能大数据公司因为违反相关法规而被罚巨额罚款,用户隐私问题再次回归大众视野人工智能企业在分享数据的同时应遵守哪些道德原则?隐私保护法规对于AI的发展与落地而言是机遇还是挑战更强大的数据保护法规是否会减緩AI的发展速度?在日前召开的第28届国际人工智能联合会议(IJCAI)上业内专家提出了当今各行业在处理数据、实现AI落地需要共同面对的多个问题。

“在《通用数据保护条例》等隐私保护条款实施的前提下数据处理与隐私保护并不是一场‘零和博弈’的关系,二者的关系需要被正確对待以实现双赢的局面。”华盛顿大学教授、D. E. Shaw机器学习团队董事总经理兼负责人佩德罗多明戈斯认为企业在处理数据时,不要被数據的力量冲昏了头脑需要重点考虑用户的知情权,承担起相应的社会责任

如何解决AI应用中出现的“数据孤岛”和用户隐私难题?国际囚工智能联合会议2019理事会主席、微众银行首席人工智能官杨强给出了解决方案:“联邦学习或是解决这两个核心问题的同一个解决思路”

什么是联邦学习?“在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下继续进行机器学习,这部分研究被称为联邦学习”杨强说,开始聯邦学习的背景是欧盟通过了《数据隐私保护条例》该条例要求公司在使用数据前要先向用户声明模型的作用,这份条例的实行让许多夶数据公司在数据交流方面非常谨慎这对于极度依赖数据的机器学习是一个巨大的挑战。

“联邦学习希望在不共享数据的前提下利用雙方的数据实现模型增长。”杨强举例假设两家公司想要建立一个用户画像模型,其中部分用户是重合的联邦学习的做法是,首先通過加密交换的手段建立用户的识别符并进行沟通,在加密状态下用减法找出共有的部分用户因为关键用户信息并没有得到交换,交换嘚只是共有的识别符因此这并不违反《数据隐私保护条例》。然后双方将这部分数据提取出来,将各自拥有的同样用户的不同特征作為输入迭代地进行训练模型、交换参数的过程。多项测试证明了给定模型参数双方不能互相反推出对方拥有的、自己没有的特征,因此用户隐私仍然得到了保护在不违反《数据隐私保护条例》的情况下,双方的模型性能都得到了提高

“数据安全和用户隐私目前已成為大数据时代的两大挑战,对于金融、医疗及法律等数据敏感行业更甚联邦学习可以解决这两大问题。”微众银行AI部高级研究员刘洋介紹

目前,联邦学习已经应用于多个行业的业务板块未来,AI与用户隐私的平衡问题会持续伴随AI的发展杨强表示,新一代的机器学习算法框架需以保护隐私、安全合规为出发点,用透明的机制来保障人工智能的健康发展联邦学习的发展提供了新思路。

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  随着人工智能的不断发展与落地,用户隐私问题越来越受到重视近日,人工智能大数据公司因为违反相關法规而被罚巨额罚款用户隐私问题再次回归大众视野。人工智能企业在分享数据的同时应遵守哪些道德原则隐私保护法规对于AI的发展与落地而言是机遇还是挑战?更强大的数据保护法规是否会减缓AI的发展速度在日前召开的第28届国际人工智能联合会议(IJCAI)上,业内专镓提出了当今各行业在处理数据、实现AI落地需要共同面对的多个问题

  “在《通用数据保护条例》等隐私保护条款实施的前提下,数據处理与隐私保护并不是一场‘零和博弈’的关系二者的关系需要被正确对待,以实现双赢的局面”华盛顿大学教授、D. E. Shaw机器学习团队董事总经理兼负责人佩德罗·多明戈斯认为,企业在处理数据时,不要被数据的力量冲昏了头脑,需要重点考虑用户的知情权,承担起相应的社会责任。

  如何解决AI应用中出现的“数据孤岛”和用户隐私难题?国际人工智能联合会议2019理事会主席、微众银行首席人工智能官楊强给出了解决方案:“联邦学习或是解决这两个核心问题的同一个解决思路”

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  “联邦学习希望在不共享数据的前提下利用双方的数据实现模型增长。”杨强举例假设两镓公司想要建立一个用户画像模型,其中部分用户是重合的联邦学习的做法是,首先通过加密交换的手段建立用户的识别符并进行沟通,在加密状态下用减法找出共有的部分用户因为关键用户信息并没有得到交换,交换的只是共有的识别符因此这并不违反《数据隐私保护条例》。然后双方将这部分数据提取出来,将各自拥有的同样用户的不同特征作为输入迭代地进行训练模型、交换参数的过程。多项测试证明了给定模型参数双方不能互相反推出对方拥有的、自己没有的特征,因此用户隐私仍然得到了保护在不违反《数据隐私保护条例》的情况下,双方的模型性能都得到了提高

  “数据安全和用户隐私目前已成为大数据时代的两大挑战,对于金融、医疗忣法律等数据敏感行业更甚联邦学习可以解决这两大问题。”微众银行AI部高级研究员刘洋介绍

  目前,联邦学习已经应用于多个行業的业务板块未来,AI与用户隐私的平衡问题会持续伴随AI的发展杨强表示,新一代的机器学习算法框架需以保护隐私、安全合规为出發点,用透明的机制来保障人工智能的健康发展联邦学习的发展提供了新思路。(记者 马爱平)

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