11月23日消息,在前不久刚刚结束的2021年国际信息与通信安全会议(ICICS2021)中,蚂蚁集团机器智能部总经理、蚂蚁安全实验室学术带头人顾鸣对外宣布,“蚂蚁集团基于可信AI技术自研的、IMAGE智能风控体系中的“E”—“端云协同风控”能力已经覆盖了99%的业务场景。”
顾鸣在报告中指出, “互联网金融风控场景是天然的对抗博弈场,支付宝从未停止过与黑产及黑产背后的AI做斗争”。在内容安全、反洗钱、反欺诈等领域中,蚂蚁集团对AI模型决策过程及结果的可解释性要求、对抵御黑产攻击的鲁棒性(Robustness)要求,已经达到了空前的高度。与此同时,随着隐私保护和公平性诉求越来越成为社会发展中的主流思潮,相关领域的技术研发已经不仅仅停留在企业社会责任层面,而成为了企业发展的生命线。
为促进人工智能技术的有序、良性发展,一方面,学术界和工业界积极研发了包括“多方安全计算”在内的、多种隐私计算相关技术,以帮助人工智能实现数据的“可用而不可见”,从而实现对数据的合理、合法、合规使用。另一方面,研究者们从未放弃对人工智能“如何减少数据依赖”的研究。
顾鸣在分享中指出,“IMAGE”智能风控系统中的“E”——“端云协同风控”(Edge to Cloud),则是隐私保护中的第三视角。“端云协同风控”将需求隐私数据计算在用户智能终端(如手机)中进行计算,将不含隐私信息的决策结果输送到云端,以实现“端云协同”的风控保障。
“可信AI中的隐私保护是一个比隐私计算更大的概念,持续创新视角和解决方案,是践行隐私保护的重点。将数据放在“端”上计算,却不影响“云”提供的安全保障服务,这是对用户隐私最有效的保护。”顾鸣强调。
据悉,早在2015年,蚂蚁集团内部就已经启动了首个“端特征”的研究项目,迈出了端云协同风控研究的第一步,但研发过程面临着诸多挑战。
例如,最初在智能终端(如手机)上,机器学习技术的研发及应用并不成熟,需要技术团队打破传统的建模方式,来解决诸如“端数据表征”等技术问题。同时,由于智能终端之间的巨大差异,能在苹果手机上跑的模型,低端机却未必跑得了。蚂蚁安全实验室的技术团队就此提出了“动态千机千模”的方案,通过对模型的有效简化和适配,选择匹配用户智能终端的风控模型下载计算;2021年创新了“AI算力网络”,以实现“端”和“云”之间算力的全局化调配。
解决了计算能力的问题,还需要应对安全挑战。毕竟,风控的核心是保护用户的数据及资金安全。在端云协同的过程中,模型和信息的加密在智能终端上、决策也在智能终端上,一旦“端”被攻破,如果“云”不能及时获知,风险控制将无从谈起。
自2018端云协同风控上线以来,不仅为用户提供了基于隐私保护的安全防御能力;也帮助支付宝在大促等流量高并发期,极大地缓解了风控计算压力——计算压力分流至“端”;更为“云”上风控模型提供了更大的响应和计算空间,为进一步降低资损率,提供了可能,可谓“三赢”。
顾鸣强调,“作为制约AI技术发展的瓶颈,安全和可信性研究无疑将成为未来三十年人工智能技术的关键环节。”伴随着人工智能的广泛应用而兴起的“可信”问题,将是人工智能发展中突破瓶颈的“应用型命题”,只有坚持应用探索、充分实践,才能将技术理念真正变成科技发展的护城河。
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