“展望人工智能3.0时代同盾科技发布《知识联邦白皮书》”

近年来，以卓越的技术理念，专注于数据隐私保护的联邦学习成为业界关注的焦点。 今天，该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指导下，发表了《知识联邦白皮书》。

据介绍，知识联邦是该盾提出的国产原创、自主控制、国际领先的技术体系，该体系可以在处理数据分割和隐私保护问题的基础上，进一步开展源域间的知识发现、显示、归纳、推理、演绎。 开发了屏蔽和知识联邦的参考实现平台智邦平台，进化为2.1版。

白皮书对知识联邦的背景、定义、平台、课题、场景应用和未来快速发展的前景进行了各方面、全景的分析，展望了人工智能3.0时代。

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什么是知识联邦？

知识联邦是指将分散在不同组织和个人的数据整合成有价值的知识，并在整合过程中使用安全协议保护数据隐私。 知识联邦不是单一的技术途径，而是理论框架体系，是人工智能、大数据、密码学等几个行业交叉融合的产物。

知识和联邦学习是概念吗？

联邦学习是知识联邦的子集，侧重于数据分布的联合建模。 知识联邦关注安全、从数据到知识全生命周期的知识创造、管理和采用及其监管，设计目标是面向生产环境的知识联邦生态系统建设，不仅是安全的联合建模，还致力于推进新一代人工智能。

知识联邦为什么诞生？

数据、算法、计算力三要素构成了人工智能2.0世界的基础设施，在现实世界中，人工智能所需的数据往往以数据孤岛的方式分布。

与此同时，数据也必须正式被中央认定为新的生产要素，对隐私和安全提出更高、更严格的规范。

无论是隐私、数据泄露问题，还是可能出现的数据垄断问题，最根本的原因都是以前流传的基于深度学习的数据集中解决模式。

许多专家学者探索了另一条道路，知识联邦的概念也由此而生。

知识联邦的本质是什么？

知识联邦是基于大量数据共同创造、共享和推理安全知识，其本质是构建安全人工智能，实现数据可用性。 知识联邦可以实现各地区各部门之间的数据共享交换，推进多种数据合作和开放共享知识联邦可以整合各方面的数据资源，保护数据安全，特别关注政务数据和个人数据等敏感数据的保护。 知识联邦的最终目标是提高社会数据资源的价值，培育数据合作新模式，为数字经济新产业提供技术支持。

知识联邦会带来那些改革创新吗？

简单来说，知识联邦与属于各数据孤岛的机构数据邦国相连，数据邦国是一个独立的政治单元，他们自己管理自己的数据，拥有毋庸置疑的数据主权。 组织之间通过一个协议缔结，共同参加组成一个整体作为联邦机构，所有参加成员共同赋予联邦机构一定的权利统一行使。

主要特征如下

1、全样本触摸达。 联邦机构之间的数据是分割的，每个数据由数据所有者控制，每个节点上的数据都是相对较小的数据，但可以访问越来越多的数据，因此其性能超出了维度有限的数据中心化聚集方法。

2、数据不动的模型在起作用。 联邦后的原始数据在本地存储，计算和学习也在本地进行，中心节点只安全凝聚参与者模型知识。 中心化模式达到了效率与安全的平衡，该模式特别适合在强监管领域的应用，有利于监管部门开展合规监管工作。

在知识联邦有那些应用场景吗？

知识联邦管理知识安全联邦的整个生命周期，为构建安全知识融合、管理、采用的生态系统提供设计指南和标准。 它支持安全倍增器共享、安全倍增器计算、安全倍增器学习、安全倍增器预测、安全倍增器推理等应用，从而保护数据安全和隐私 特别是在金融、医疗或政务等领域应用知识联邦，可以加快智慧金融、智慧医疗、智慧政务、智慧城市等行业建设的快速发展。

在知识联邦的分类中有很多玩法，可以按照联邦阶段、数据优势、参加对象类型、应用目的进行分类。

知识联邦现在面临着那些新的挑战吗？

纵观技术的飞速发展史，新技术的产生可以处理许多旧的矛盾，但与此同时，它也必然带来新的问题，知识联邦也逃脱不了这个规律。 实际上，知识联邦作为新兴技术，在技术、规则、法律等方面存在很多课题。

例如，如何选择可靠的第三方，如何建立各方都满意的协调和监管机制，如何鼓励数据所有者继续参与联邦建模，如何保证联邦进程中各机构之间的公正性，平台运营者、平台运营者

要彻底处理这些问题，我们可能需要投入很多新的努力。

知识联邦会给人工智能的迅速发展带来什么？

纵观人工智能的快速发展史，我们可以注意到两种现象:人工智能和计算平台的快速发展阶段存在相当大的偶然。 各阶段的飞跃间隔约为30年，估计2040年左右将迎来人工智能3.0时代。

知识联邦提倡从新闻层、模型层、认识层到知识层的统一的多层安全联邦。 人工智能3.0时代也必须处理数据安全、个人隐私、社会安全、人类安全等中心问题。 知识联邦的安全人工智能生态系统为人工智能3.0时代奠定了坚实的基础。

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