来源:iDoNews
DoNews9月1日消息近日，从政策引导到产业实践，人工智能大规模应用的步伐正在加快。8月24日，科技部、教育部、工信部等六部门联合发布《关于加快场景创新，以人工智能高水平应用推动经济高质量发展的指导意见》，为加快人工智能场景应用提供了系统指导，引起业界广泛关注。
陶伟在演讲中表示，随着人工智能在行业中的大规模应用，迫切需要解决安全可信、协同共识、复杂关联分析、存储和计算规模爆炸、能耗降低等问题。
他用实践进一步解释，这五大挑战分别是:在大规模数据流通和AI应用中，如何捍卫用户隐私和数据安全？如何在行业协作中建立信任机制，促进价值创造？如何解决大规模实体和数据关系中结构复杂的问题？随着数据的几何级增长，如何解决存储计算的性能和成本瓶颈？数据爆炸，如何降低计算能耗，更好地保护环境？
陶伟认为，隐私计算、区块链、图计算、分布式数据库和绿色计算是支撑AI在数字时代大规模应用的五大重要“根技术”。目前，蚂蚁集团也在这五大技术领域持续攻关，力求以高水平的安全保障助力数字经济的高质量发展。
据了解，蚂蚁集团自2016年开始从事隐私计算技术的研发和大规模应用，构建了可信隐私计算隐语技术体系。可信隐私计算框架“argot”于今年7月正式开放；蚂蚁链正在帮助解决供应链、版权保护、跨境贸易等行业数字化协作的实际问题；蚂蚁大规模图智能计算系统TuGraph是蚂蚁集团金融风控能力的重要基础设施，应用于能源、电信等行业。
此外，蚂蚁集团研发的Oceanbase分布式数据库已经连续九年稳定支撑双11，帮助金融、运营商、互联网等行业客户升级核心系统；自2019年以来，蚂蚁集团一直在持续投资研发“绿色计算”技术。2021年，蚂蚁集团的资源利用率已经达到2019年的两倍。据第三方审计，蚂蚁集团2021年节约碳排放近3万吨。
“人工智能发展与安全并举”
当人工智能进入高速发展期，未知的挑战也随之而来，“智能”背后的风险挑战不容忽视。与会者认为，人工智能的未来发展，既需要建设，也需要安全。纯数据学习产生的人工智能是不可控的，提升AI安全能力是从业者必须要做的。
在陶伟看来，衡量人工智能发展的标准有很多，但从安全的角度来看还处于初级阶段。新一代人工智能的发展和大规模应用，不仅要解决数据驱动问题，还要解决安全可靠性问题。
他举例说，安全风控领域是一个天然的开放空强对抗游戏场景，需要与世界上最狡猾的黑色产业团伙进行高强度对抗。在这个领域，目前的数据驱动智能系统无法有效应对。一方面，需要深入研究机器智能和专家智能高效协作的融合对抗智能；另一方面，需要加强AI的可信保障机制，包括可解释性、健壮性、公平性和隐私保护，这也是蚂蚁集团“可信AI”技术进入快速发展阶段的核心驱动力。
公开资料显示，蚂蚁集团从2015年开始投入可信AI技术的研究，从2016年开始搭建“可信AI”的技术框架，同年启动人工智能风控防御战略。目前，可信AI技术已落地多个风控场景，包括反欺诈、反洗钱、反盗用、企业联合风控、数据隐私保护等，支撑其整个风险域的防御需求。
“只有将人工智能技术的开发和安全有机融合，才能以高水平的安全助力高质量的开发。从蚂蚁的实践来看，促进AI智能和专家智能的融合与协作，是实现人工智能在高安全对抗领域的安全性和可信性的关键路径，”陶伟说。
