同盾科技合夥人、人工智慧研究院院長李曉林教授

儘管已經離開講臺，李曉林身上仍留著些許象牙塔內的痕跡。

之前，他是學界精英，佛羅里達大學終身教授；現在，他是同盾科技人工智慧研究院的院長。平時與人交談時，他語言溫和，但一旦涉及專業問題時，立即進入學者氣場。

在談及知識聯邦相關話題時，這種轉變尤為明顯。

這是他帶領研究院夥伴們提出的理論體系，希望一種更安全的方式，利用好現有資料，搭建一個開放的智慧大腦，最終推動人工智慧3.0時代的到來。

打破資料孤島

上世紀80年代，中國人工智慧專家姚期智曾提出過“百萬富翁”假設：兩個百萬富翁在街頭相遇，他們想知道誰更有錢，但是出於隱私，又不想讓對方知道自己到底擁有多少財富。

姚期智提出用“多方安全計算”方式來解決這一問題。如今的人工智慧領域，正面臨類似的困境，人工智慧的發展進步，離不開大資料，但大家對資料邊界越發重視，又不願資料離開本地。

在李曉林教授看來，這是AI 2.0時代必須要解決的困境。他認為，我們當下經歷的人工智慧熱潮，興起於21世紀第二個十年初期，屬於AI 2.0時代，依託於深度學習理論。

AI 2.0的快速發展，主要依靠三個因素：演算法、算力和大資料。深度學習提供演算法，CPU和GPU提供算力，資訊社會則儲存和提供足夠的資料。

李曉林舉例，谷歌的AlphaGo之所以能實現快速進化，便在於它一共學習了3000萬盤已有的棋局，自己跟自己又下了3000萬盤。

這種依靠海量資料訓練的人工智慧模式，經過初期野蠻發展後，正面臨無資料可用的困境。

原來主要來自兩個方面，首先是資料不足，擁有海量資料的往往只有少數行業，大多數領域的資料往往有限，或者資料質量較差。其次則是“資料孤島”和資料安全使得資料共享越發困難。資料在不同公司間，甚至同一家公司內部，都難以實現無障礙流動。

而資料帶來的隱私暴露或資料洩露，使得加強保護資料安全和隱私保護，成為各國政府的共同選擇。

2018年5月25日，歐盟《通用資料保護條例》（GDPR）正式生效，這個堪稱目前世界範圍內最嚴格的使用者資料保護條款，允許使用者對自己資料擁有完全自主的權利。而美國和中國正在制定類似的隱私和安全法案。

這些現象都預示著，AI 2.0時代，似乎即將因為資料孤島與資料安全，陷入雙重困境。在同盾科技所在的金融科技領域，這一問題尤為重要。銀行等金融機構，迫切想要提高風控水平，卻又對資料安全極端看重，甚至將其作為立身之本。

2019年春天，李曉林加盟同盾科技後，出任合夥人、人工智慧研究院院長，試圖透過“知識聯邦”技術，來解決這一問題。

當年冬天的網易未來大會上，同盾首次提出知識聯邦概念，它不是單一技術方法，而是一套層次化技術框架體系：將散落於不同機構或個人的資料聯合起來，轉換成有價值的知識，並在聯合過程中採用安全協議保護資料隱私。

這一理論提出後發展迅速，已經成長為國內聯邦學習五大代表流派之一。

搭建數字技術生態

2017年，為保障資料交換時的資訊保安，保護個人隱私，谷歌公司的科學家在一篇文章裡首次提出聯邦學習概念。理論提出後不久，國內各網際網路公司紛紛搭建團隊，投入相關研究。

李曉林說，矽谷的競爭速度更像是古代戰場：你來一劍，我捅一刀，大家排兵佈陣慢慢打。而在中國，“基本是赤膊角鬥，相當激烈”。

根據國內媒體統計，目前聯邦學習在國內已經形成“五大流派”，分別是微眾銀行主打的聯邦學習，螞蟻金服主攻的共享智慧，平安科技的聯邦智慧，京東數科開展的非同步聯邦學習研究，以及同盾科技推出的知識聯邦理論體系。

要在多方競爭中佔據一席之地，無疑需要具備獨特優勢。李曉林指出，知識聯邦比聯邦學習的範疇更大、更系統，更有層次，“聯邦學習是知識聯邦的一個子集。”

知識聯邦作為一套技術框架體系，與聯邦學習、區塊鏈、隱私計算、安全多方計算等其它技術領域都緊密相關。這些單一技術，在知識聯邦的不同層面各自發揮作用，共同服務於資料“可用不可見”的大目標。

同盾釋出的知識聯邦白皮書顯示，知識聯邦具有三大優勢：第一是全樣本觸達。聯邦後機構間的資料，雖然各自為所有者控制，由於可以觸達更多的資料，其效能甚至會超越維度有限資料的中心化聚集方式。

第二是資料不動模型動。聯邦後的原始資料保留在本地，計算和學習也發生在本地，中心節點僅對參與方模型知識進行安全的聚集。弱中心化模式達成了效率和安全之間的平衡，尤其適合在強監管行業應用。對銀行等金融機構來說，知識聯邦的應用前景尤為廣闊。

第三是知識也可以安全的共享融合。比如參與方透過NLP構建本地的知識圖譜和各種網路節點的關係，再透過知識聯邦來構建更完整的虛擬圖譜，這樣既能幫助識別欺詐團伙，又能提升企業徵信的風控模型。人工的知識也可以融入其中(human in the loop)，自主自適應的構建和融合多源知識，提煉出最有效的洞見來做智慧分析與決策。

李曉林說：“在知識聯邦的模式下，模型訓練時每個銀行和金融機構，各自的資料不需對外輸出，甚至連模型的引數都不用給到對方，只需要將模型梯度的變化加密後在密文空間裡安全的聚合。這樣攻擊者不能反推出源資料。”

基於知識聯邦理論體系，同盾科技推出了工業級應用產品智邦平臺（iBond），透過建立相應的任務聯盟，解決不同應用場景需求。

在2020年10月舉辦的全球人工智慧大會智慧金融高峰論壇上，同盾聯合浙江大學、復旦大學、百度大資料實驗室、360集團、平安科技、等學界業界等多家頂尖機構成立“知識聯邦產學研聯盟”，旨在實現資料安全前提下，共同構建優質數字技術生態。

李曉林認為，按照目前人工智慧發展態勢，2040年前後，人工智慧將步入3.0時代，除資料、算力、演算法三要素之外，知識要素將成為第四要素。

開放智慧大腦浮出水面

2020年11月，同盾人工智慧研究院釋出知識聯邦技術體系下的資料安全交換(FLEX)協議，並於12月將其開源。該協議中包含一系列的約定，只要遵守這些約定，參與方就可以安全地加入到聯邦，無需擔心資料隱私會有洩漏風險，全面實現資料可用不可見。

協議背後，藏著李曉林和同盾對未來的野心。在李曉林看來，未來肯定不會只有知識聯邦一個聯邦平臺存在。

行業需要一套完整的聯邦資料安全交換標準，讓各個參與方在選擇使用聯邦平臺時有規可依，只要遵循相應標準，不同體系之間同樣可以實現資料交換，知識互通。

一旦參與機構(資料提供者)足夠多，聯邦規模足夠大，資料多樣性就有保障，也就會有更多機構(資料使用者)願意來使用聯邦服務，也會有更多科技型機構(模型和應用開發者)來提供豐富的演算法、模型和應用。

屆時，知識聯邦可以充分發揮平臺作用，對參與機構提供的資料，以及科技機構提供的模型和應用進行評估，將資料作為生產資料的價值發揮到最大。

李曉林將其稱之為電商式的平臺，參與方在資料可用不可見的安全環境中，進行資料、模型應用的交換，甚至可以在區塊鏈等技術的保障下進行自由交易。而知識聯邦作為平臺方，可以對參與方貢獻出的資料和模型評分。

良性迴圈就此建立，李曉林說，知識聯邦的應用範圍，也將不再侷限於某一個行業，而是有可能成為貫穿各行各業的開放的智慧大腦。

上世紀90年代，李曉林在浙大讀書時，人工智慧尚是冷門專業。機器學習課堂上只有五六個學生，圖書館裡的資料大多是過期的油印本。如今的機器學習課堂，500人的教室常常坐滿，課上提出理論，課後甚至可以立刻做出樣品，一個學期的作業就可以做出自動駕駛的原型，行業應用不斷創新。

這一切都讓李曉林覺得，人工智慧的下一個時代或許加速到來，在這其中，必然將有知識聯邦的身影。