人工智能|李宏宇：知识联邦，用知识共创实现数据的可用不可见( 三 ) |青年|中年|

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下面介绍一个工业级的应用产品：智邦平台。随着人工智能的演进，在过去每隔30年，人工智能都有一个非常大的变化，我们是处于AI2.0的时代，如果说这时的AI已经“稍微”有点感知，那么未来知识联邦会是AI3.0的必由之路，帮助AI获得、使用更多的知识。

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为了迎合未来的“趋势” ，我们打造出了智邦平台，做为知识联邦的参考实现，目的是解决真实应用当中遇到的几个问题：
首先是提供数据安全交换的协议，这是非常重要的一环，因为想知道联邦到底安不安全，一种验证方式是开源，另外一种方式就是需要非常清楚数据交换过程中发生了什么事情。
第二个是解决了多方参与的数据问题，因为每家机构的数据都是有异构存在的，多元异构的问题是打通所有参与方，形成数据联盟的痛点。

第三个是一站式产品闭环的问题。从特征选择、特征预处理、数据预处理，到算法管理、安全保护，以及最后的模型发布，这一系列产品流程的闭环。
总体上来讲，智邦除了通用的功能和场景化的应用算法之外，底层包含了FLEX协议和数据沙箱，做为支撑平台的两条腿，非常重要。

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简单看一下FLEX协议。第一个内容是特征选择，在特征选择的过程当中，都希望不要进行单方的特征选择，否则对方的特征无法发挥它的价值。平台提供了两种特征选择的方式，性能明显是要比只使用单方的数据进行特征选择的效果好很多。
另一个内容是样本的安全对齐。样本对齐要求保护交集外的数据，平台提供的方式能够做到这一点。而在真正的应用当中，还有更严格的要求：参与方都希望保护交集内的数据，所以平台提出一种方案叫做双盲对齐。

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除了FLEX协议，平台的另外一条“腿”是数据沙箱。它解决的问题是如何把多元异构的数据标准化，然后将统一的数据进行接入。面对“不同的参与方有不同的结构数据，甚至字段定义、命名规则”的问题，可以通过沙箱可以快速实现标准化的处理。另外，沙箱里面也实现了数据分类分集，即根据不同的类型、不同的应用场景的数据，赋予其不同的脱敏加密方式，然后统一加密脱敏的方式，最后保证输出的所有参与方数据都保持一致。
同时，沙箱是一个独立的组件，它能够对多个参与方之间的数据进行虚拟的融合，从而实现安全的多方数据共享。
回过头来看联邦生态中涉及到的角色，有两大类。首先是数据提供者，其次是数据的使用者，包括模型的设计者和模型的使用者。一个真正的联邦生态会兼顾数据的提供者和数据的使用者两方，即不会让数据的提供者担心数据的真正使用方是谁，模型的设计者是谁。
联邦如何激励参与方加入生态呢？其实所有不同的参与方都有自己的需求，例如数据提供者的原始动力是通过数据进行价值变现、价值最大化。模型的使用者的原动力来自于提升核心竞争力的渴望，同时希望扩大行业影响力。
OMT：同盾科技

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同盾科技成立于2013年，总部位于杭州。是一家专注于做智能分析与决策的公司，目前已经为金融、保险、互联网、政务等行业服务了上万家企业客户。

人工智能|李宏宇：知识联邦，用知识共创实现数据的可用不可见( 三 )

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