伴随着联邦学习和可信计算技术的发展和逐渐成熟，科技巨头们开始发展技术联盟，建设数据共享时代的生态圈。

本月，继腾讯在全球数字生态大会上发布了可信计算平台（TEE）以及华为在连接大会上发布了支持联邦学习的ModelArts3.0平台后，蚂蚁集团也在9月24日至26日举行的在上海外滩大会上，首次成立了“共享智能技术联盟”。

基于隐私保护的互联互通网络

据悉，蚂蚁集团共享智能技术联盟初创成员近30家风控共享经济，包括光大银行、网商银行、众安保险等金融机构，蚂蚁集团、阿里巴巴、联想、浪潮、联通大数据、英伟达、光之树、锘崴科技、万达信息、思必驰等科技公司，还包括中国电子技术标准化研究院、浙江大学、上海交大、中科院信工所、之江实验室、对外经贸大学等科研机构。

目前共享智能已在蚂蚁内部及合作伙伴方的智能营销、智能风控、联合医疗等业务场景中率先应用。该联盟的成立将聚合和共享行业资源，推进共享智能的技术开放，在安全合规的前提下，最大化地挖掘机构间的协作价值。

在金融领域风控共享经济，有大量微贷、保险、支付、财富等相应金融场景，需要借助跨机构间的协作来降低风险，提升效率。但是由于隐私和合规的原因，各个机构之间形成了一个个的数据孤岛，智能化的能力只能局限在孤岛之内。打造开放平台、使得智能化的能力能够跨越孤岛、从而创造更大价值，成为了很多机构的一个迫切的需求。

蚂蚁集团共享智能联盟的参与方和技术提供方、同时也是腾讯云隐私计算技术合作企业光之树科技创始人兼CEO张佳辰在外滩大会期间接受第一财经记者采访时表示：“包括腾讯和蚂蚁等巨头在内的科技公司都在热烈拥抱联邦学习和可信计算。此前业内已经成立了多个联盟，但主要是以单个技术为主的联盟，这次蚂蚁发起的联盟涵盖了多项技术以及整合了产业链的上下游生态伙伴。这是和过去最大的不同。”

张佳辰对第一财经记者表示，我国数据生产要素化的战略，核心支撑是新技术和新的生态型的商业模式，不是某个单纯的技术能够解决的问题。这是此次蚂蚁集团共享智能联盟成立的最大意义。“如何让数据安全不暴露地进行人工智能的应用，需要能够使用（适应）不同场景的技术结合使用。”张佳辰说道，“这些技术涵盖了可信计算环境（即机密计算）、联邦学习、安全多方计算、差分隐私等。”

可信计算和联邦学习最受关注

可信计算和联邦学习是目前国际上最受关注的重磅技术。微众银行首席AI官、香港科技大学讲席教授杨强向第一财经记者介绍道，所谓联邦学习，主要目的是让数据保持在原地，数据在加密的状态下可以被不同的机构使用，但是各方都看不见对方的数据，总结起来就是“数据不动模型动，数据可用不可见”。

微众银行人工智能部首席科学家范力欣对第一财经记者表示：“蚂蚁的共享学习技术(shared machine leanring)与联邦学习技术(federated machine learning)的区别,在于联邦学习技术不需要数据从原来的机构中传递出来，而共享学习是把加密数据传出来，在一个可信环境里进行运算。”

范力欣向第一财经记者强调，这就需要这个中心节点做到两方面的“可信”。“一是基于法律的合法合规安排，二是技术上的可信，比如如何防御外界可能会通过一些技术手段，破解可信环境中的数据。”他说道。

据介绍，目前联邦学习的技术框架已经形成，达到了企业级可用的阶段，同时各个垂直领域的应用落地也在如火如荼的发展中，并朝向最终实现以“联邦”的形式，在保证数据的安全、隐私、合规的情况下，充分发挥数据价值，促进产业生态的发展。

此外，关于隐私保护的多方计算技术标准也在进一步完善。就在本周，全球首个联邦学习的国际标准获得IEEE标准委员会的批准出台，该国际标准由微众银行牵头众多中国公司参与,也赋予了中国企业在发展自主可控核心技术方面的话语权。