雙面大數(shù)據(jù)：價值，還是隱私？
2016到2020年，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)總體規(guī)模不斷擴(kuò)大，從2016年的22.4萬億元躍升至2020年的41.4萬億元?！皵?shù)字化”浪潮奔騰而來，作為其基石與核心的數(shù)據(jù)逐漸成為一種重要生產(chǎn)要素，“數(shù)據(jù)是寶貴的資產(chǎn)”、“數(shù)據(jù)是未來的新石油”這樣的說法隨著數(shù)字化成為趨勢，在這幾年中被反復(fù)提及。
包括網(wǎng)頁搜索瀏覽記錄、購物記錄、地理位置信息等在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)生活痕跡，以及各式各樣傳感器完成的數(shù)據(jù)采集，飛速增長的數(shù)據(jù)提升了信息的精確性，為帶來更精準(zhǔn)的洞察、更高效的消費(fèi)體驗與更大的商業(yè)利益提供了可能性。
但虛擬數(shù)據(jù)世界的擴(kuò)張也同時為現(xiàn)實(shí)生活中的個人隱私帶來風(fēng)險。個人信息泄露可能引發(fā)的騷擾電話、垃圾短信以及財產(chǎn)損失，使得近年來消費(fèi)者對個人信息保護(hù)的意識明顯提升。就監(jiān)管層面，從《網(wǎng)絡(luò)安全法》《個人信息安全規(guī)范》，再到App專項治理行動、《民法典》，政府對于數(shù)據(jù)隱私的監(jiān)管日漸趨嚴(yán)。對于企業(yè)而言，同樣面臨著數(shù)據(jù)合規(guī)要求下數(shù)據(jù)來源合法性、數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)等系列風(fēng)險和隱患。
如何在保障個人數(shù)據(jù)隱私的前提下推進(jìn)數(shù)據(jù)協(xié)作，破解“數(shù)據(jù)孤島”、被頭部互聯(lián)網(wǎng)玩家控制的“圍墻花園”的問題，創(chuàng)略科技創(chuàng)始人及CEO胡世杰認(rèn)為，聯(lián)邦學(xué)習(xí)這項新興技術(shù)將有助于更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)的潛力。
創(chuàng)略科技創(chuàng)始人及CEO胡世杰
AI聯(lián)邦學(xué)習(xí)，魚與熊掌何以兼得
對于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的理解，胡世杰以一句話將其簡要概括為，兼顧數(shù)據(jù)合作與隱私保護(hù)的去中心化協(xié)作機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
將聯(lián)邦學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)AI作對比可以幫助我們更好地理解這項新技術(shù)。傳統(tǒng)的中心化AI往往是把所有的數(shù)據(jù)匯聚到一個云或者數(shù)據(jù)中心，基于處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的計算，產(chǎn)出預(yù)測，從而運(yùn)用到具體的應(yīng)用場景中。聯(lián)邦學(xué)習(xí)從某種意義上而言正好相反，AI本身在參與方自己的設(shè)備、數(shù)據(jù)中心，或邊緣上去產(chǎn)出計算結(jié)果，利用本地數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，將需要更新的參數(shù)同步回到一個中心節(jié)點(diǎn)，在平均其模型結(jié)果后，再將新的訓(xùn)練模型分發(fā)到各個不同的參與者。在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的機(jī)制下，參與者不需要犧牲底層數(shù)據(jù)隱私，就可以同時實(shí)現(xiàn)比較大規(guī)模的AI、機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景。
“運(yùn)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的參與者可以是企業(yè)，也可以是個人，個人和企業(yè)意味著不同的參與者數(shù)量。比如說醫(yī)院需要建立一個聯(lián)盟，數(shù)量上可能是20家，或者全國范圍內(nèi)的總數(shù)，它們作為參與者加入后才能做一個聯(lián)盟化的機(jī)器學(xué)習(xí)，但不必犧牲自己的隱私數(shù)據(jù)。如果是個人作為參與者的情況，一部分的AI可以實(shí)現(xiàn)在自己的手機(jī)上去操作完成，再將學(xué)習(xí)后需要更新的參數(shù)在整個網(wǎng)絡(luò)上同步，同樣能達(dá)到保護(hù)個人隱私信息的目的。”胡世杰在訪談中介紹道。
區(qū)塊鏈+聯(lián)邦學(xué)習(xí)
在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的場景中，每個參與者基于去中心化的分布系統(tǒng)，通過共享一部分?jǐn)?shù)據(jù)來進(jìn)行有效的機(jī)器學(xué)習(xí)，而這仍然需要以數(shù)據(jù)安全得到保障、參與方之間互相信任、機(jī)制透明為前提。
談及區(qū)塊鏈機(jī)制如何與聯(lián)邦學(xué)習(xí)融合產(chǎn)生價值，胡世杰表示，中心化AI一般由某一方主導(dǎo)完成，例如投放微信廣告，企業(yè)的投放數(shù)據(jù)、消費(fèi)者的數(shù)據(jù)，都是匯總到騰訊方，然后騰訊基于其數(shù)據(jù)體量與模型去實(shí)現(xiàn)個性化推送廣告、信息流等。但在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的場景下，可能沒有一個中心方去管理這個過程，它可能就是各個參與方，幾家企業(yè)，或三方之間的事情。在這種參與方自行管理的情況下，將區(qū)塊鏈技術(shù)融合在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的場景內(nèi)，可以加強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的透明度，實(shí)現(xiàn)多方信任與數(shù)據(jù)認(rèn)證，真正做到聯(lián)邦學(xué)習(xí)的去中心化管理。
“比如一個金融場景下的聯(lián)邦學(xué)習(xí)聯(lián)盟，可能有跨銀行的10個參與者或者15個參與者，其目的都是為了加強(qiáng)各方關(guān)于客戶的洞察。如果有一方出于損害競爭對手的目的，特意上傳一些偽造、有疑問，又或是不干凈的數(shù)據(jù)到這個共享模式里，就會對整體的洞察造成破壞，影響原本正確的模型判斷。在這種情況下，如果用區(qū)塊鏈技術(shù)來做一個類似聯(lián)盟是否同意每一方數(shù)據(jù)質(zhì)量的投票機(jī)制，就能更好地減少作假，提升機(jī)器學(xué)習(xí)準(zhǔn)確度?！?nbsp;
以深度洞察驅(qū)動全局營銷
為了打破企業(yè)間的數(shù)據(jù)孤島，提升企業(yè)AI效能，胡世杰介紹，創(chuàng)略科技在2019年就開始研究去中心化AI技術(shù)，一方面是聯(lián)邦學(xué)習(xí)，一方面是隱私計算，并挖掘其在全局營銷大場景下的價值。
很多行業(yè)的B to C企業(yè)，可以基于自身第一方的私域數(shù)據(jù)體量，通過數(shù)據(jù)分析與沉淀來獲得有關(guān)客戶的標(biāo)簽洞察。但在有限的私域數(shù)據(jù)之外的洞察，要么是缺乏渠道，要么是需要購買第三方數(shù)據(jù)，再經(jīng)過ID匹配后獲取更多數(shù)據(jù)洞察。通過這樣的方式獲得的市場用戶洞察存在顯而易見的缺陷，一方面是私域數(shù)據(jù)的體量不足以支撐得出深度分析結(jié)果，淺嘗輒止；另一方面是第三方的數(shù)據(jù)來源及準(zhǔn)確性難以保證。
基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)不需要分享數(shù)據(jù)本身，也能完成機(jī)器學(xué)習(xí)目標(biāo)的優(yōu)勢，創(chuàng)略科技將聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用在營銷場景，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)私域數(shù)據(jù)以外的全面洞察。
“如餐飲、旅游、金融等B to C領(lǐng)域，如果企業(yè)的體量足夠大，彼此間的客戶群體勢必會出現(xiàn)部分重疊，而基于重疊的群體，企業(yè)可以不犧牲自身數(shù)據(jù)，而選擇加入一個企業(yè)聯(lián)盟，用聯(lián)邦學(xué)習(xí)獲取其他企業(yè)的客戶的洞察。舉例來說，一家航空公司的客戶在咖啡館消費(fèi)的部分行為是能獲取的，假如通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)獲得對消費(fèi)者更全面的洞察，參與的這些企業(yè)將都能互相增值。如果想要進(jìn)一步合作，則可以通過區(qū)塊鏈的學(xué)習(xí)，針對重疊用戶群體獲取一定的交叉銷售機(jī)會?！?nbsp;
對于企業(yè)而言，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以幫助獲得對消費(fèi)者更全面的洞察，更大程度的發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，助力企業(yè)經(jīng)營；同時其具備的隱私安全性將進(jìn)一步保護(hù)消費(fèi)者個人隱私信息，也使得對數(shù)據(jù)的運(yùn)用更合規(guī)，符合政府監(jiān)管的要求。
從“數(shù)據(jù)孤島”走向聯(lián)通共榮
為什么要發(fā)展聯(lián)邦學(xué)習(xí)這項技術(shù)？在胡世杰看來，除了能在全局營銷上發(fā)揮顯著作用，聯(lián)邦學(xué)習(xí)對于當(dāng)前商業(yè)格局的發(fā)展同樣將產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
橫向來看，當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)模式呈現(xiàn)出中心化的發(fā)展體系，當(dāng)一個中心化的體系達(dá)到固定規(guī)模后，從數(shù)據(jù)體量角度而言，就如同馬太效應(yīng)，占據(jù)主導(dǎo)地位的主體優(yōu)勢會越來越大，導(dǎo)致第三方參與其中的難度增加。聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展對現(xiàn)有局面具備一定的顛覆性，當(dāng)技術(shù)發(fā)展得更為成熟，落地到更多具體的應(yīng)用場景，將促成多方自主協(xié)作而不必對單一主體產(chǎn)生依賴。
縱向而言，聯(lián)邦學(xué)習(xí)減少了數(shù)據(jù)暴露風(fēng)險的規(guī)模與程度，這適應(yīng)于智能設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)普及的大趨勢，當(dāng)設(shè)備的計算更多集中在本身和邊緣計算，數(shù)據(jù)沒必要再匯總到一個主機(jī)房，對于降低成本、提升設(shè)備性能將產(chǎn)生積極影響。
避免隱私成為數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的價值，聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一項重要的新技術(shù)方向，在打破數(shù)據(jù)孤島、走向聯(lián)通共榮上有著巨大的潛力，隨著智能設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)的普及，聯(lián)邦學(xué)習(xí)將獲得發(fā)揮更大價值的發(fā)展空間。
