“数据孤岛”促使多方协作机器学习成为一种趋势

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文 / 羊城晚报全媒体记者 李钢 通讯员 科记协

近日，2022 年岭南科学论坛系列活动—— " 粤港澳大湾区计算赋能加速数字化转型高端论坛 " 在广东科学馆举行。

国际知名的数字地球科学学家和矿产勘查学家、中国科学院院士成秋明在论坛上介绍了深时数字地球（DDE）大科学计划，以及地球时空大数据与 AI 在南海周边矿产资源预测的应用。并同时指出，在大数据、互联网、云环境和人工智能等革命性数字技术的快速发展和应用背景下，人类如何共享科学知识，特别是开放科学出版物、研究数据、元数据、教育资源、软件、源代码和硬件等资源是制约全球合作的瓶颈。

暨南大学教授翁健则提出，" 数据孤岛 " 促使多方协作机器学习成为一种趋势。然而，协作机器学习面临数据隐私泄漏、信任缺失和激励缺乏等挑战。针对这些问题，研究人员围绕机器学习生命周期的模型训练、模型评估和模型预测服务阶段而展开研究。他在演讲中介绍了协作机器学习安全的一些研究成果，包括：激励兼容、隐私保护且计算可验证的联邦学习，实现多方在激励兼容的激励机制下共享隐私保护的模型参数，同时提供各方计算的可验证性；机器学习模型可信质量评估与公平交易，实现隐私保护下模型质量正确评估，与此同时，保证模型买卖双方之间交易的公平性；多模型集成预测服务和报酬公平分配，有效激励开放环境下多方提供真实且准确的模型预测结果；隐私保护且计算可验证的模型预测服务，实现模型和预测数据的双重保护，提供模型质量和计算的可验证性。

中山大学人工智能学院副院长、教授、博士生导师印鉴从系统的角度出发，从大数据和治理二个维度刻画大数据治理的过程，提出了一个全景式系统框架，阐述了该二维框架中每个单元的内容及彼此之间的关联关系。

" 粤港澳大湾区计算赋能加速数字化转型高端论坛 " 由广东省科学技术协会、广东省科学技术厅共同指导，广东省工商业联合会、广东省社会科学院支持，广东省计算机学会主办。