bgmbgmbgm毛多多_政治热议_蚂蚁集团发布大模型密算平台韦韬：AI加速数据密bgmbgmbgm毛多多态时代到来

蚂蚁集团发布大模型密算平台韦韬：AI加速数据密bgmbgmbgm毛多多态时代到来

今年4月，中国商务部新闻发言人就个别媒体无端指责中方向乌克兰冲突地区出口无人机事答记者问。有记者提问，近期，有外媒报道称中国生产的无人机被出口到乌克兰战场，指责中国在向俄罗斯提供军事支持，美国相关政府官员也频频发声指责，并警告中国不要向俄罗斯提供军事或物资支持。请问对此中方有何评论？

　　来bgmbgmbgm毛多多源：网易新闻　　“大模型真正的问题是缺数据，整个大模型技术往下一步演进，无论是在通用技术领域，还是在重点的专业领域，数据才是决定AI应用能力的上限”，在2024世界人工智能大会上，　　数据价值越大，风险越高　　“当没有数据的时候，无论多聪明的大模型，都是做不出决策的，要硬做决策只能盲猜。真正的行业、专业应用问题解决，都是依赖于关键数据的供给能不能按需获得”，韦韬说，比如医疗行业，你要去看病，医生觉得相关信息不足要让你做检查，有了关键数据支撑才能做决策。但是“通用领域应用中，中文语料严重欠缺，专业领域应用的时候专业数据供给更加欠缺，这是整个行业面临的非常大的问题。”　　然而缺乏数据，不是因为数据短缺，而是因为数据难以流动。“为什么它流不动？因为数据存在大量的泄露风险和滥用风险。数据非常容易被拷贝、分割、加工、变形，所有高价值数据，对正向业务有价值的时候，在黑产上价值往往更高。”数据价值越大，风险越高。根据调查2023年数据泄露的平均成本是445万美元，创历史新高。“更糟糕的时候，流通时它容易泄露，泄露后又很难追踪是谁泄露的，这件事情导致连带巨大的风险，所以大家不敢流通。”　　密算由此成为必然。“整个数据以密算形式流通，保障它在存储计算、运维研发全链路是安全可控的，我们认为这是未来的必然趋势。只有让数据是密态方式流通的时候，才能即发挥正向价值、又控制负向风险。”　　针对有说法认为密码学技术成本太高难以应用的观点，韦韬说：“单纯使用密码学技术，成本太高了，导致难以大规模应用，所以我们要用可信芯片和机密计算技术来协同保障，从而大幅度降低成本，实现低成本密态计算，形成行业里规模化应用方案。”　　韦韬说，两年前蚂蚁就坚定认为整个行业将走向数据密态时代，今天AI加速了这一趋势。这些年蚂蚁计算也申请了1000多件隐私计算相关的专利，专利数量全球第一。此外，蚂蚁还和和各个CPU厂商合作，提出了统一的开源开放的一致化的强安全通用的星绽机密计算接口。“我们是基于国家认证的、公信的第三方信任根，提供强大安全保障，能够很有效地支持各种各样的应用，能够有效降低整体的密算相关使用成本。”　　今年5月底，蚂蚁集团对外公布了以人工智能和数据要素技术为核心的科技战略，随后成立了独立运营的密态计算公司——浙江蚂蚁密算科技有限公司，将提供密算相关的产品和服务。该公司蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官韦韬担任董事长和法定代表人，蚂蚁集团隐私计算部隐语总经理王磊出任CEO，由蚂蚁集团全资控股。　　蚂蚁密算的商业化之路　　在2024年世界人工智能大会上，蚂蚁集团发布“隐语Cloud”大模型密算平台，通过软硬件结合的可信隐私计算技术，在大模型托管和大模型推理等环节实现数据密态流转，保护模型资产、数据安全和用户隐私。　　蚂蚁密算CEO王磊介绍，“隐语Cloud”大模型密算平台首批推出两大服务，分别为大模型密态托管和大模型密态推理。大模型密态托管，指模型提供方可以将模型加密后托管在平台上，一键完成云上密态部署，保护模型资产不被泄漏和盗用；大模型密态推理，是指数据以密态形式完成推理，保护用户交互时的数据安全、商业机密等。　　据介绍，隐语Cloud”大模型密算平台提供公有云和专有云交付方案，支持市面上主流的通用大模型。以公有云为例，模型提供者可以一键加密上传自己的大模型，10分钟即可完成高可用推理服务的发布。用户通过网页就可以实现对模型的加密访问，无需感知到复杂的加密过程，即开即得。　　现在，以隐私计算技术为代表的数据要素技术，正在加速落地在农村金融、公共服务、新能源产业等领域。　　比如，在农村普惠金融上，农业农村部大数据发展中心与网商银行、蚂蚁集团联合发起的“农户秒贷”服务，发挥双方在技术、数据方面的优势，基于隐语与星绽可信隐私计算技术栈，联合搭建金融风控模型，结合网商银行大山雀风控系统，发起农户秒贷服务。截至2024年5月初，超过600万种植户获得贷款额度，其中78.3%农户种植面积不到10亩，是以往金融服务难以覆盖的人群。　　在新能源车险上，为破解新能源车险定价难题，人保财险、平安产险、　　韦韬表示：“我们希望联合产业合作伙伴，把蚂蚁集团多年来在密态计算技术上的探索和创新，以开源和产品化的形式对外开放，助力推动产业向前发展，为实体经济和中小微企业创造新的价值，让数据价值的流动像自来水一样即开即用。”　　产学研届积极推进一系列的技术标准制定　　在隐私计算技术规模化落地产业上，还存在诸多挑战。比如，平衡“数据流通”和“个人信息保护”的双重目标，《网络安全法》《个人信息保护法》特别设置了“个人信息匿名化条款”，将匿名化后的个人数据排除在个人信息保护之外。然而，由于匿名化条款的法律内涵和实施标准有待厘清，匿名化条款往往存而不用。　　推动数据要素可信流通体系，构建全新的技术标准的体系也至关重要。在2024世界人工智能大会上，围绕隐私计算产品通用安全分级和个人信息匿名化制度，国内多家产学研机构联合也发布了两份白皮书，聚焦解决不同隐私计算技术产品的通用安全分级，以及受控环境下的数据匿名化等问题。　　《个人信息匿名化制度：技术与法律（2024）》白皮书由对外经济贸易大学、大数据技术标准推进委员会和蚂蚁集团共同发布。白皮书建议，在数据基础设施的规划与建设过程中，应充分考虑个人信息匿名化相关处理技术与制度规范内容。为破解“个人信息匿名化”的困境，必须从单一的法律视角转向复合的“数据基础设施”的路径。匿名化条款可以拓展为一套融合法律和技术的基础设施，从而推动在不同行业、不同机构之间实现可信、安全的数据共享、开放、交易。　　针对隐私计算技术路线众多，在产业落地应用中出现“讲不清”、“看不懂”、“不敢用”的情况，《隐私计算产品通用安全分级》白皮书给出通用安全分级的设计思路，包括按照攻防效果分级来屏蔽不同技术路线差异，在“可证安全”和“不安全”之间增加一个“抵御已知攻击”的分级水位，引入软件信誉度等更多维度量化“实现安全”，明确所有技术特征与安全分级的对应关系，推动隐私计算技术实现大规模落地。　　编辑/田野　　责任编辑：王若云