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人工智能生态系统怎样更好的服务于人类?
发布日期:2021-07-02 阅读次数:591

知识将超越数据、计算能力和算法,成为下一代人工智能的核心。为了适应这种趋势,更好地利用知识,同盾推出了知识联邦理论框架,并发起了AKF(AKF)。AI产业发展至今,正面临着数据安全与快速发展的冲突困境,这也使得AKF的诞生成为必然。

人工智能

近年来,全社会数据安全意识明显提高,各领域隐私保护和数据安全法规逐步完善。作为一种新的生产要素,数据的价值必须通过流通、共享和交易来体现。如何在保护隐私和数据安全的同时最大化数据价值也成为各界思考的焦点。

对此,为了解决这些问题和挑战,有必要建立一种新的生产关系,将新的生产要素数据与新的生产力人工智能有机地结合起来,最大限度地提高生产力的价值,进一步提高下一代人工智能的生产力。同盾科技推出的知识联邦理论系统,可以将大数据、密码学、人工智能等技术结合起来,满足数据不可见性,通过安全的数据交换协议,以联邦的方式利用数据和知识,实现知识共同创造。

在传统的联合数据建模方式中,样本数据对齐、数据集中、数据建模、模型调用等各个环节都存在数据泄露的风险。可实现安全样本对齐,数据不出本地联合建模,多方安全计算,全面保护数据隐私,达到开放共享的目的。具有联邦计算、联邦学习、联邦预测、联邦推理五大功能,可通过信息层、模型层、认知层、知识层四个层次,不断地将信息整合到知识中,然后实现知识共享。

人工智能

知识联邦关注的是在安全可靠的前提下,对知识整个生命周期进行创造、管理、使用和监管,其设计目标是面向生产环境的完整知识联邦生态系统。希望在知识联邦的基础上,建立一个开放的知识联邦生态系统。为了促进知识联邦的落地,同盾自主研发了工业级应用产品智邦平台。该平台涵盖了整个数据生命周期,包括从数据预处理,项目管理,算法分析,安全保护,模型发布,贡献评估等。

在知识联邦生态的构建中,数据的安全交换是整个联邦生态的核心。为了确保数据安全,实现联邦生态的顺利建设和健康发展,行业迫切需要一套统一的数据安全交换标准,支持各种联邦应用的落地。因此,同盾通过知识联邦生产研究联盟发布了联邦数据交换协议(FLEX),协议包括联邦共享、联邦预处理、联邦计算、联邦培训、联邦预测5大类、17项应用协议。随着知识联邦理论框架和智邦平台的发展,知识联邦产品的深度和场景可以进一步扩展,不仅可以应用于智能信用风险控制、智能反欺诈、智能营销等领域,还可以应用于医疗、保险、政企、智慧城市等领域。

最终,可信AI生态的落地,需要社会各界的共同努力,希望更多的机构能参与到联盟中来,为中国下一代人工智能的突破做出贡献。通过连接、联防联控、智能、完全开放的协议、开放的互联和可信AI开放的操作系统,我们可以创造一个更好的可信AI生态平台明天。

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