每經(jīng)記者 張虹蕾    每經(jīng)編輯 盧九安    

圖片來源：第四范式 供圖

在日常生活場景，AI細分技術(shù)領域應用速度不斷加快，在推動能源、交通、建筑、醫(yī)療等行業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中起到的作用日益突顯；在疫情防控工作中，AI技術(shù)應用可以準確掌握疫情發(fā)展動態(tài)，對疫情的影響進行預演判斷。

值得注意的是，在應用過程中，AI技術(shù)的不足之處、軟硬件之間融合應用存在裂縫等問題也隨之暴露。由濫用AI技術(shù)所引發(fā)的個人隱私數(shù)據(jù)泄露等問題，也引發(fā)了業(yè)界的擔憂。

近日，《每日經(jīng)濟新聞》記者（以下簡稱“NBD”）專訪AI獨角獸企業(yè)第四范式主任科學家涂威威，其談及了AI數(shù)據(jù)保護等問題。涂威威表示，AI的發(fā)展和監(jiān)管處于動態(tài)博弈的狀態(tài)，無論是治理和數(shù)據(jù)保護都是為了更好的發(fā)展。能夠平衡兩者關(guān)系，制定AI治理規(guī)則及數(shù)據(jù)保護的法律，才能更好引領AI行業(yè)的發(fā)展，掌握競爭主動權(quán)。

數(shù)據(jù)質(zhì)量決定AI價值  隱私保護成本仍存挑戰(zhàn)

NBD：數(shù)據(jù)對AI技術(shù)的重要性何在？

涂威威：AI三要素是數(shù)據(jù)、算法、算力。對于任何企業(yè)，打牢數(shù)據(jù)基礎都非常關(guān)鍵。AI真正核心是從數(shù)據(jù)中發(fā)掘更多業(yè)務規(guī)律和價值。在算法、算力的支持下，數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量決定AI價值。

NBD：目前，AI企業(yè)在數(shù)據(jù)安全建設方面面臨什么問題？

涂威威:對于多數(shù)大眾以及企業(yè)而言，數(shù)據(jù)隱私保護是復雜又龐大的工程。技術(shù)層面面臨兩方面的挑戰(zhàn)：在效果方面，需要讓數(shù)據(jù)安全、用戶隱私得到相同保護強度，并且提出更有效的算法，解決應用場景問題；在成本方面，機器學習、隱私保護技術(shù)復雜程度高，技術(shù)環(huán)節(jié)仍需要較多專家介入到數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型調(diào)參當中，這也加大了人工接觸數(shù)據(jù)的機會，理論上增加泄露隱私風險。

NBD:在保護數(shù)據(jù)安全方面，有哪些探索路徑？

涂威威：為了更好的實現(xiàn)數(shù)據(jù)保護，我認為企業(yè)需要從技術(shù)、標準兩方面發(fā)力。在技術(shù)層面，我們在隱私技術(shù)方面的工作主要為差分隱私、隱私保護的遷移學習技術(shù)等。

此外，我們研究出自動多方機器學習技術(shù)。讓機器自動完成數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型調(diào)參等工作。大幅減少了專家人工的介入，提升安全性的同時，也大幅降低了隱私保護技術(shù)的使用門檻，并與多方機構(gòu)開展了深度合作。不過，以差分隱私技術(shù)為代表的隱私保護技術(shù)與自動機器學習相結(jié)合還需要解決很多問題。例如，如何在保護隱私的同時保證自動機器學習的效果與效率、如何有效自動分配隱私預算等。

在標準方面，我們此前通過GDPR認證。也希望在數(shù)據(jù)隱私保護方面探索更多國際交流、合作空間。

線上數(shù)據(jù)持續(xù)攀升  數(shù)據(jù)保護要求更高

NBD:疫情期間，AI技術(shù)發(fā)揮出哪些作用？

涂威威:在疫情防控工作中，關(guān)鍵在于及時發(fā)現(xiàn)高風險人群與超級傳染者，準確掌握疫情發(fā)展動態(tài)并就不同政策對疫情的影響進行預演判斷，以及更快速地追溯到病毒的傳播路徑，提高政府部門的防控效率。  

之前，我們聯(lián)合高校研究所、醫(yī)療機構(gòu)臨床專家，研發(fā)出基于AI的智能疫情防控方案投入應用。主要包含三部分：一是利用AI技術(shù)豐富現(xiàn)有的防控篩查規(guī)則模型，精準篩查高風險易感人群，進行精準防控；二是構(gòu)建了更接近實際情況的可學習的省、市、區(qū)、縣級數(shù)字孿生系統(tǒng)，實時預演分析疫情發(fā)展，做出拐點的預測；三是利用AI技術(shù)構(gòu)建疫情溯源系統(tǒng)，快速追溯傳染路徑。

NBD:疫情下，AI應用場景有哪些新突破？

涂威威：疫情帶來最大的變化就是企業(yè)在線化程度加深。在線化不是簡單把貨品從線下搬到線上，而是對經(jīng)營行為進行數(shù)字化行為、智能化服務。需要通過智能推薦、智能搜索、智能推送、智能客服等AI技術(shù)引擎，幫助企業(yè)多快好省地實現(xiàn)線上化智能運營，解決流量暴漲帶來的消費者體驗和資源調(diào)配優(yōu)化等問題，開辟線上化發(fā)展新局面。

NBD:這給企業(yè)帶來了哪些新思考？

涂威威：這次疫情中，我們服務的大型零售企業(yè)都在思考兩方面的內(nèi)容：一是解決突然增長的線上訂單壓力；二是思考怎樣把在線客戶轉(zhuǎn)為私域流量。

為了幫助企業(yè)應對突然爆發(fā)的在線需求，AI企業(yè)也需要提供線上化、智能化的精細化運營能力，幫助零售、金融、制造等傳統(tǒng)行業(yè)擁抱數(shù)字化革新、把握線上發(fā)展新機遇。未來，線上用戶、商品服務組合、用戶線上積累數(shù)據(jù)會不斷攀升。同時，也意味著對用戶隱私保護的技術(shù)提出了更高的要求。

數(shù)據(jù)保護制定權(quán)或成未來競爭方向

NBD:業(yè)界認為，AI治理規(guī)則及數(shù)據(jù)保護制定權(quán)至關(guān)重要，您怎樣看待？

涂威威：數(shù)據(jù)應用隱私問題一直備受關(guān)注。2018年，“史上最嚴個人數(shù)據(jù)保護法”歐盟GDPR強制執(zhí)行。2019年初，谷歌因違反GDPR條例被法國數(shù)據(jù)保護監(jiān)管機構(gòu)處以5000萬歐元罰款。

GDPR之后，各個國家、地區(qū)重點加大了隱私保護關(guān)注力度，并通過立法等方式進行有效干預。2020年1月，加州消費者隱私法案（CCPA）生效。3月6日，國內(nèi)《個人信息安全規(guī)范》正式發(fā)布，在現(xiàn)有《網(wǎng)絡安全法》的基礎上，積極推動《數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護法》等，進一步加強隱私保護的力度。

因而，數(shù)據(jù)是AI的基石，保護隱私是AI落地的必要條件，AI治理規(guī)則、數(shù)據(jù)保護的制定權(quán)將成為未來競爭的方向。

NBD:此前有APP收集人臉信息，如何面對數(shù)據(jù)帶來的倫理道德挑戰(zhàn)？

涂威威:對于企業(yè)來說，直接收集數(shù)據(jù)是成本最低，效率最高的方式。例如，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)，企業(yè)通過買第三方數(shù)據(jù)判定信用等級，成本極其低。但這種方式存在侵權(quán)風險。

除了提高數(shù)據(jù)隱私保護意識和技術(shù)解決能力之外，目前，國家不斷完善數(shù)據(jù)隱私保護層面的法律法規(guī)制定。相關(guān)行業(yè)標準也在制定中，其中包括了操作流程及規(guī)范、人員管理、技術(shù)選型等方面。

NBD:對于行業(yè)未來的發(fā)展，您還有何建議？

涂威威：AI的本質(zhì)在于能更有效、更精細化地挖掘數(shù)據(jù)的價值，而挖掘數(shù)據(jù)的同時，伴隨著泄露隱私的風險。然而，以往常用的加密及普通的匿名化手段并不能完全保證數(shù)據(jù)安全，攻擊者還可以對分析結(jié)果的差分攻擊以及查表撞庫等方法反推原數(shù)據(jù)。

隱私保護這場風暴仍在席卷全球科技行業(yè)，國際及國內(nèi)在數(shù)據(jù)合規(guī)方面的整體意識不斷增強。AI企業(yè)在隱私保護和數(shù)據(jù)安全這條道路上并沒有什么捷徑可走，AI企業(yè)必須靜下心來做好產(chǎn)品和技術(shù)本身。

封面圖片來源：第四范式 供圖