微众银行首席人工智能官杨强：“可信联邦学习”推动隐私计算技术进一步融合
快讯 零壹财经 零壹财经 2022-03-30 阅读：1878
微众银行是国内首个提出“联邦学习”（Federated Learning）的机构，联邦学习为人工智能落地中数据孤岛与数据隐私保护难题提供了通用解决方案。联邦学习是一种机器学习技术，可以在不交换数据样本的情况下，在多个分散的边缘设备或服务器上训练算法。相比传统的数据授权和数据传输模式，联邦学习既能满足隐私保护的要求，又能够实现商业诉求。
此次杨强教授提出的“可信联邦学习”是指安全可信的联邦学习，其本质是能够满足用户和监管等各方面需求的分布式机器学习范式。可信联邦学习将助推隐私计算应用在各种场景上，降低隐私计算的成本，提升隐私计算应用质量，从而加速推动隐私计算行业的发展。
隐私保护、模型性能、算法效率作为该范式的核心三角基石，与模型的决策可解释性和模型的可监管性两大支柱，共同构成了更加安全可信的联邦学习。同时，可信联邦学习体现出来的核心特征是数据安全可证明、模型性能可使用、机器学习效率可控、决策可解释、模型可监管、普惠。
（“可信联邦学习”的三角基石）
可信联邦学习的目的是综合配置各类技术，结合分布式机器学习和人工智能算法，找到联合建模可信、可行及可控的解决方案。为合理配置各隐私计算技术，杨强教授及团队提出了隐私与模型性能的"No-free-lunch安全-收益恒定"定律。
杨强教授指出，利用该定律，可信联邦学习将安全-性能-效率三者形成有机整体，以实现更高质量的隐私保护，同时达到既不牺牲数据安全保护,也不致使模型性能和学习效率的大幅下降的效果。良好运用该定律，各方能够量化分析隐私计算各种技术保护方案的优劣，优化隐私保护算法设计。
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