[市场企划]
文|同盾人工智能研究院
近日，在诸多内外因素的共振下，中央重磅推动“新基建”部署，这场自上而下的大工程，将深刻影响中国未来几十年的经济版图。其中，大数据生态的建设情况将是决定信息数字化的核心因素。4月9日，《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式公布，文件将数据作为生产要素，这意味着数据与土地、资本、劳动力和技术等传统要素拥有了相同的地位和角色，这宣告数字经济即将掀开新的篇章。
而如果无法解决好安全与发展、共享与隐私的问题，一切都无从谈起。数据安全与发展之间需要找到一个平衡点，而“可用不可见”这一具有革命性的技术理念或将是撬动这个平衡点的有力杠杆。同盾科技人工智能研究院团队在院长、佛罗里达大学终身教授李晓林的带领下，经过长期打磨，在数据“可用不可见”领域的探索取得了很多前沿性成果。
数据“可用不可见”
“可用不可见”其核心有两层含义——数据的可用性和数据的不可见性。即在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现大数据价值的转化和提炼。其革命性在于能在保证不同机构间数据“不流通”的前提下，实现“信用”和“信任”的流通，实现价值的共享，从而打破不同主体间的合作藩篱。
目前的人工智能本质上是数据智能，也就是用大数据来训练计算模型支撑业务应用。数据作为生产要素覆盖面广且渗透力强，与各行业融合发展，如金融、保险、互联网、交通、物流、政务等。但是现实中数据是各机构或个人的核心资产，数据孤岛现象普遍存在。近两年，我国在分别出台了《数据安全管理办法(征求意见稿)》和《信息安全技术个人信息安全规范（修订版）》，数据直接共享面临更严峻的合法合规的考验。如何充分利用各方的数据，进行智能化服务，成为数据“可用”关心的重点。
知识“共创可共享”
那么在“不可见”的前提下，如何实现“可用”的目标呢？
近日，同盾人工智能研究院重磅推出的《知识联邦白皮书》，在行业内提倡“知识联邦”的理论框架体系，支持从信息层、模型层、认知层和知识层四个层级进行联邦，以实现数据“可用不可见”。知识联邦是一个支持安全多方检索、安全多方计算、安全多方学习、安全多方推理的统一理论框架体系，是人工智能、大数据、密码学等几个领域交叉融合的产物。
数据安全和隐私保护是知识联邦的核心。知识联邦首先将数据转化成信息、模型、认知或知识，满足数据不可见，再通过联邦的方式实现数据可用，打造安全的人工智能。知识联邦关注安全的、数据到知识的“全生命周期”的知识创造、管理和使用及其监管，设计目标是面向生产环境的完整知识联邦生态系统。
知识联邦通过安全的数据交换实现知识共创和共享，是打破部门数据割裂、保证数据安全和隐私保护的关键，在金融、保险、政务和医疗行业有很大应用潜力，也是实现智慧金融、智慧政务和智慧医疗的基础。
总之，知识联邦通过知识“共创可共享”的方式，达到数据“可用不可见”的目的；智邦平台是实现数据“可用不可见”的工业级应用产品。大数据安全生态完善是一个系统工程，技术创新、制度建设、法律法规的创新是缺一不可、相辅相成的，“可用不可见”也仅仅是为这个系统工程打下了第一根桩基，后续的发展仍有很多创新的空间。作为国产原创、自主可控、国际排名前列的技术，我们相信知识联邦的理论体系以及智邦平台的实践必将为中国率先突破AI 3.0做出微薄的贡献。
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*本文刊发在财新市场企划版块，不代表《财新周刊》编辑部观点
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