近年來，AI技術(shù)在實際應用落地的過程中面臨著兩大瓶頸：一方面，多數(shù)企業(yè)擁有的“小數(shù)據(jù)”難以聚沙成塔取長補短；另一方面，對數(shù)據(jù)隱私與安全的日益重視早已成為世界性趨勢。而“聯(lián)邦學習”(Federated Learning）作為加密的分布式機器學習范式，可以使得各方在不披露原始數(shù)據(jù)的情況下達到共建模型的目的，為應對AI落地困境提供了更多可能性。目前，這一新興的AI技術(shù)已應用于金融、醫(yī)療、城市管理等多個領(lǐng)域。
為了提供聯(lián)邦學習落地應用的技術(shù)規(guī)范，為社會各界共建聯(lián)邦生態(tài)提供合作依據(jù)，IEEE聯(lián)邦學習國際標準項目應運而生。這一項目由微眾銀行發(fā)起，于去年12月獲批，是國際上首個針對人工智能協(xié)同技術(shù)框架訂立標準的項目，目前已經(jīng)成功召開了四次工作組會議。
在前三次會議成果的基礎(chǔ)上，本次工作組會議取得了以下進展：以更加細致的視角考慮了聯(lián)邦學習在To B（企業(yè)端）、To C（用戶端）以及To G（政府端）不同情境下的場景分類，建立起聯(lián)邦學習的需求模板，并針對聯(lián)邦學習的安全測評進行了詳細的規(guī)劃，極大程度豐富了聯(lián)邦學習標準的內(nèi)容，對聯(lián)邦學習標準草案的出臺具有重要的推動作用。
會議上，IEEE聯(lián)邦學習標準項目組制定了時間表：聯(lián)邦學習標準草案預計將于2020年2月推出，正式標準預計將于2020年上半年出臺。項目自去年12月成立至今，已經(jīng)吸引了30 余家互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司、政府單位、企業(yè)和高校參與到標準制定工作中，覆蓋金融、科技、醫(yī)療、教育等多個領(lǐng)域。目前，標準工作組成員（指具有投票權(quán)的工作組成員）包括微眾銀行、騰訊、京東、Intel、華為，中國電信、小米、Eduworks、創(chuàng)新工場、Squirrel AI、星云Clustar、第四范式、CETC BigData、LogiOcean、SensesGlobal。
在數(shù)據(jù)安全與隱私保護備受關(guān)注的環(huán)境下，聯(lián)邦學習技術(shù)這一新興的人工智能技術(shù)，有望成為下一代人工智能協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，建立起機構(gòu)與用戶間的數(shù)據(jù)信任，推動科技向善。而聯(lián)邦學習國際標準的制定，則將進一步為其在各行業(yè)的落地應用提供標準化的體系。相信在未來，基于統(tǒng)一的技術(shù)標準，社會各界將共建起聯(lián)邦生態(tài)，讓聯(lián)邦學習發(fā)揮更大的潛能，開辟人工智能行業(yè)發(fā)展新方向。
