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2019年3月，創新工場南京國際人工智能研究院執行院長馮霽代表創新工場當選為IEEE聯邦學習標準制定委員會副主席，著手推進制定AI協同及大數據安全領域首個國際標準。
創新工場高管當選IEEE聯邦學習標準制定委員會副主席
IEEE，全稱Institute of Electrical and Electronics Engineers，即國際電氣與電子工程師協會，是目前全球最大的非營利性專業技術學會。IEEE下設的標準協會是世界領先的標準制定機構，其標準制定內容涵蓋人工智能等前沿信息科技，以及通信、電力和能源等多個科技領域，對全球科技發展具有舉足輕重的影響。目前，IEEE標準協會已經制定了900多個現行工業標準，包括眾所周知的有線與無線網路通信標準等。
聯邦學習（Federated Learning）是一種新興的人工智能基礎技術，其設計目標是在保障大數據交換時的信息安全、保護終端數據和個人數據隱私、保證合法合規的前提下，在多參與方或多計算結點之間開展高效率的機器學習。聯邦學習有望成為下一代人工智能協同算法和協作網路的基礎。
（聯邦學習系統架構圖，圖片來自微眾銀行2018年9月發布的《聯邦學習白皮書 V1.0》）
馮霽表示，IEEE聯邦學習標準制定委員會將圍繞聯邦學習技術與相關的基礎AI技術積極開展工作，大力推動AI時代下的隱私保護、數據安全、應用安全等領域的體系規範化和技術標準化，意義深遠。
未來，創新工場基於人工智能工程院的研發平台，也將進一步開拓人工智能前沿科技與真實商業場景的結合，通過廣泛的科研合作、商業合作、高端AI人才培養等紮實工作，迎接AI商業化時代的到來。
首個AI協同及大數據安全國際標準有望明年出台，多巨頭已參與
近年來，伴隨人工智能技術的高速發展，數據安全和隱私保護問題成為業內關注的焦點。
大數據是AI時代的核心「能源」。如何在AI時代既保障用戶的個人數據隱私，又促進大數據協作和交換的順利發展？如何面對數據帶來的倫理道德挑戰？怎樣避免數據壟斷的出現、打破數據孤島的困境？……這些都是各大學術及行業會議上，中外專家學者不斷討論的重要議題。
一個簡單的例子是：今天我們每個人都在手機上使用輸入法，而輸入法為了做到盡量精準，就要基於用戶個人的輸入習慣訓練人工智能模型。傳統方案難免要將用戶個人輸入的原始信息上傳到雲端進行統一訓練，這一做法過度收集了用戶隱私，使用戶隱私面臨被濫用的風險。而新興的聯邦學習技術可以在完成相同功能的情況下，做到只在用戶的手機端訪問用戶個人輸入信息，不上傳任何隱私數據。手機端和服務端在保證隱私安全的情況下協同訓練。
IEEE聯邦學習標準項目是國際上首個針對人工智能協同技術框架訂立標準的項目，由國際著名人工智能學者楊強教授領銜擔任主席，對數字信任、科技向善的培育意義深遠，為人工智能行業的進一步發展開辟了新的道路。
馮霽透露，按照正常進度，IEEE聯邦學習標準將在兩年內推出。
目前已有30餘個互聯網巨頭公司、政府單位、企業和高校參與到標準制定工作中，僅國內參與方就包含中國電信、騰訊、京東、小米、微眾銀行、順豐、平安一帳通、招商金科、深圳市標準技術研究院、香港科技大學、香港理工大學等。未來也期待有更多的企業和單位參與。
馮霽個人簡介：
馮霽，師從南京大學周志華教授，專注於新型深度學習算法和理論的研究。其參與的深度森林系列研究，在學術界和工業界獲得了較為廣泛的關注和影響。現擔任IEEE聯邦學習標準制定委員會副主席，以及多個人工智能頂級會議包括NeurIPS-19,AAAI-18, ICML-19的程序委員。他在數據驅動下的計算金融具備資深的研發和實戰能力，對金融時間序列分析，全棧式人工智能系統的搭建和技術人員的培訓上有著豐富的經驗。
目前擔任創新工場南京國際人工智能研究院執行院長，在魯棒性和安全性人工智能以及計算金融領域，開展一系列的研究與落地工作，從整體上負責南京研究院的團隊建設、科研拓展、應用研發、學術交流與合作等工作內容。