人工智能助力抗疫又添新場(chǎng)景。據(jù)報(bào)道，英國劍橋愛登布魯克醫(yī)院（Addenbrooke’s Hospital）與全球20家醫(yī)院和醫(yī)療科技中心聯(lián)合醫(yī)療科技領(lǐng)軍企業(yè)英偉達(dá)采用人工智能預(yù)測(cè)新冠肺炎患者從抵院急救起24小時(shí)內(nèi)的氧氣需求量。

該研究的一大亮點(diǎn)在于采用了聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)分析了全球約10,000名新冠患者的數(shù)據(jù)，成為迄今為止規(guī)模最大，范圍最廣的聯(lián)邦學(xué)習(xí)臨床研究之一。參與研究的多位專家表示，聯(lián)邦學(xué)習(xí)不僅在醫(yī)療領(lǐng)域設(shè)立了全新標(biāo)準(zhǔn)，更可以讓各行各業(yè)在不犧牲隱私的前提下打造強(qiáng)大的人工智能模型。

作為隱私計(jì)算技術(shù)的主要路徑之一，聯(lián)邦學(xué)習(xí)近年來受到廣泛關(guān)注并被寄予厚望。業(yè)界常以“數(shù)據(jù)不動(dòng)模型動(dòng)”來概括聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基本原理。也就是說，參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的各方基于本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練形成本地模型，不同的本地模型再經(jīng)過參數(shù)傳遞，最終聚合形成全局模型。

從其名稱也可以看出，“聯(lián)邦”代表各數(shù)據(jù)擁有方以分布式架構(gòu)開展合作，“學(xué)習(xí)”則代表機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)人工智能算法模型。其中的關(guān)鍵點(diǎn)就在于，聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了讓“模型找數(shù)據(jù)”，而非“數(shù)據(jù)找模型”，數(shù)據(jù)始終只留在本地，也就大大降低了數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

盡管聯(lián)邦學(xué)習(xí)的知名度不斷提升，落地應(yīng)用逐步推廣，但整體發(fā)展仍處早期，在不少方面尚未形成共識(shí)，甚至存在一些誤區(qū)，亟待業(yè)界“正本清源“。

誤區(qū)一：金融領(lǐng)域的聯(lián)邦學(xué)習(xí)更Cool，需求更高，難度更大？

隱私計(jì)算形成了讓數(shù)據(jù)“可用不可見”的解決方案。從甲子光年《2021隱私計(jì)算行業(yè)研究報(bào)告》的示意圖可以看到，聯(lián)邦學(xué)習(xí)處于整個(gè)隱私計(jì)算技術(shù)體系的“核心位”。

來源：甲子光年《2021隱私計(jì)算行業(yè)研究報(bào)告》

近年來伴隨技術(shù)成熟及數(shù)據(jù)安全相關(guān)合規(guī)要求趨嚴(yán)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)不僅從理論走向?qū)嵺`，還受到資本熱捧，商業(yè)落地正在迎來爆發(fā)。據(jù)《2021隱私機(jī)密計(jì)算藍(lán)皮書》，醫(yī)療、金融、政務(wù)是隱私計(jì)算的三大應(yīng)用場(chǎng)景。

在眾多落地領(lǐng)域中，金融業(yè)可謂首屈一指。聯(lián)邦學(xué)習(xí)在智能風(fēng)控、反洗錢等方面優(yōu)勢(shì)明顯。金融領(lǐng)域合規(guī)要求嚴(yán)，數(shù)字化、智能化及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化程度高，都為聯(lián)邦學(xué)習(xí)的落地創(chuàng)造了先天優(yōu)勢(shì)條件。

不過需要指出的是，雖然聯(lián)邦學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域成果顯著，但實(shí)際上聯(lián)邦學(xué)習(xí)卻原生于醫(yī)療領(lǐng)域。相對(duì)來說，醫(yī)療領(lǐng)域的復(fù)雜度和門檻則更高。而對(duì)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)企業(yè)來說，選擇醫(yī)療這條路，也就意味著更加硬核的技術(shù)自信、投入度和專注力。

“我們50%的研究精力以及商業(yè)業(yè)務(wù)都在隱私計(jì)算與醫(yī)療的結(jié)合上，政務(wù)、金融等為醫(yī)療領(lǐng)域之外較為注重的領(lǐng)域”，锘崴科技創(chuàng)始人、董事長王爽教授坦言。據(jù)他介紹，隱私計(jì)算在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用其實(shí)相當(dāng)復(fù)雜。

一是數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜度，包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、基因組學(xué)、影像學(xué)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)類型醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析經(jīng)常需要利用多模態(tài)數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析，得出完整的患者畫像，輔助醫(yī)療診斷和治療。

二是方法論，除了金融領(lǐng)域常用的回歸模型、樹模型等，醫(yī)療領(lǐng)域由于其數(shù)據(jù)類型的多模態(tài)性、疾病的多樣性、應(yīng)用場(chǎng)景的高復(fù)雜性，醫(yī)療領(lǐng)域需要更復(fù)雜和多樣化的方法論的支持。

三是模型精準(zhǔn)度，醫(yī)療領(lǐng)域?qū)δＰ偷木珳?zhǔn)度要求更高，金融通常側(cè)重于模型的預(yù)測(cè)結(jié)果的精度，醫(yī)療則是模型參數(shù)和預(yù)測(cè)結(jié)果的精度并重，模型中涉及的參數(shù)（如預(yù)測(cè)有無糖尿病模型中，不同標(biāo)簽如血壓、肥胖、是否過度飲酒等因素所對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)的權(quán)重）均可指導(dǎo)臨床治療，影響臨床治療路徑。

四是建模的安全性，由于建模過程設(shè)計(jì)多個(gè)合作方，如何避免參與方的惡意行為（例如，計(jì)算過程摻假等）可能對(duì)于疾病診療結(jié)果造成的影響也是一個(gè)關(guān)鍵的問題。這需要聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供額外的應(yīng)對(duì)惡意行為的能力。

誤區(qū)二：訓(xùn)練模型，數(shù)據(jù)多就是好？

追根溯源，醫(yī)療場(chǎng)景的復(fù)雜性和高要求還是源于其數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。盡管人們一般認(rèn)為人工智能模型基于大數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”，訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，模型預(yù)測(cè)越準(zhǔn)。但現(xiàn)實(shí)中，最好的算法卻往往來源于優(yōu)質(zhì)精煉的數(shù)據(jù)集，也就是要“保量”更要“保質(zhì)”，而非一味求多。

這樣的數(shù)據(jù)集顯然十分稀缺。伴隨各行業(yè)數(shù)據(jù)安全意識(shí)的增強(qiáng)以及各國法律法規(guī)的完善，傳統(tǒng)的中心化數(shù)據(jù)共享模式已經(jīng)難以走通。更難的是，醫(yī)療機(jī)構(gòu)視數(shù)據(jù)為核心資產(chǎn)，醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感性高，安全隱私合規(guī)要求嚴(yán)格，更不用提跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)這一全球性難題了。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)之所以能夠解決數(shù)據(jù)隱私和治理的挑戰(zhàn)，就在于其實(shí)現(xiàn)了把分散的“小數(shù)據(jù)”提供給機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下，無論是訓(xùn)練階段還是驗(yàn)證階段，數(shù)據(jù)擁有方都不僅能規(guī)定自己的數(shù)據(jù)管治流程及其相關(guān)隱私政策，還能控制甚至取消數(shù)據(jù)訪問權(quán)限。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)“數(shù)據(jù)不動(dòng)模型動(dòng)”的優(yōu)勢(shì)就在于，龐雜的醫(yī)療數(shù)據(jù)無需再以中心化方式從各本地機(jī)構(gòu)復(fù)制到中心“數(shù)據(jù)湖”，再由每個(gè)使用者復(fù)制到各自本地用于模型訓(xùn)練。由于是模型在各機(jī)構(gòu)間移動(dòng)，模型自身就能“汲取”越來越多的數(shù)據(jù)集而變得更大更強(qiáng)，更無需考慮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的相關(guān)要求和成本。

基于這樣的先天優(yōu)勢(shì)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以為醫(yī)療領(lǐng)域帶來大規(guī)模、跨機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)共享。借助聯(lián)邦學(xué)習(xí)，使得在數(shù)據(jù)合規(guī)可控的前提下獲得豐富的數(shù)據(jù)多樣性成為可能，如跨地域、跨人種的病例數(shù)據(jù)。另一個(gè)典型例子就是罕見病的創(chuàng)新研究，因?yàn)楹币姴〉陌l(fā)生概率很低，單個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的相關(guān)數(shù)據(jù)量也就很少。

由于聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)無需集中匯集就可以進(jìn)行聯(lián)合分析，同時(shí)結(jié)合專業(yè)的醫(yī)療領(lǐng)域的模型開發(fā)能力，以及可擴(kuò)展的底層隱私計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，其應(yīng)用范圍就可以擴(kuò)展至整個(gè)醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能模型開發(fā)。2020年，王爽教授帶領(lǐng)锘崴科技團(tuán)隊(duì)完成了全國首例利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)在帶有隱私保護(hù)的情況下進(jìn)行的全國性多中心強(qiáng)直性脊柱炎 (AS) 全基因組關(guān)聯(lián)分析 (GWAS)。該分析研究通過隱私保護(hù)計(jì)算實(shí)現(xiàn)了在不分享明文原始數(shù)據(jù)（個(gè)體基因數(shù)據(jù)）的情況下的聯(lián)合分析，其成果發(fā)表在生物信息學(xué)頂級(jí)期刊Briefing in Bioinformatics上。

總結(jié)來說，聯(lián)邦學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)集的需求是貴精不貴多，根據(jù)場(chǎng)景所需精準(zhǔn)聚合小數(shù)據(jù)，再串聯(lián)成大數(shù)據(jù)，才能訓(xùn)練出更精準(zhǔn)的模型。

誤區(qū)三：聯(lián)邦學(xué)習(xí)理論各有說法，一定有高下之分？

目前我國聯(lián)邦學(xué)習(xí)領(lǐng)域已經(jīng)誕生了一批代表性企業(yè)，其中不僅包括騰訊、阿里這樣的巨頭，也有一眾實(shí)力不俗的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，還涌現(xiàn)出不少技術(shù)大牛。除王爽教授外，微眾銀行首席人工智能官楊強(qiáng)、同盾科技人工智能研究院院長李曉林等也都是業(yè)內(nèi)公認(rèn)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)“三劍客”。

目前隱私計(jì)算企業(yè)多采用以一個(gè)技術(shù)為主，其余技術(shù)為輔助的研究方式，從上述各企業(yè)負(fù)責(zé)人或首席科學(xué)家的研究方向看也是如此。在商業(yè)應(yīng)用中，隱私計(jì)算企業(yè)隨著技術(shù)結(jié)合商業(yè)落地的實(shí)踐，隱私計(jì)算技術(shù)也在不斷更新迭代。

事實(shí)上，聯(lián)邦學(xué)習(xí)領(lǐng)域無論技術(shù)還是市場(chǎng)都尚處發(fā)展早期，面對(duì)不同技術(shù)路徑與其糾結(jié)孰優(yōu)孰劣，不如坦然接受百家爭(zhēng)鳴。比如，楊強(qiáng)教授的遷移學(xué)習(xí)、王爽教授的安全聯(lián)邦學(xué)習(xí)，李曉林教授的知識(shí)聯(lián)邦，三者解決的問題和場(chǎng)景不同，也各有優(yōu)勢(shì)。

以遷移學(xué)習(xí)為例，其經(jīng)典的“羊吃草”模型深入人心，雖然靈活可控，但前提是需要足夠大的草原（即龐大的數(shù)據(jù)量），大草原能更好的養(yǎng)出通用肥美的羊（即模型），比如產(chǎn)奶的羊產(chǎn)更好更多的奶，或者用于肉食的羊，肉質(zhì)更加肥美等，再遷移到相關(guān)場(chǎng)景微調(diào)使用，比如基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)學(xué)的自然語言處理模型，應(yīng)用到醫(yī)學(xué)某個(gè)疾病領(lǐng)域，需要再通過醫(yī)學(xué)的專業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)。

圖：羊吃草模型（來源：互聯(lián)網(wǎng)）

這個(gè)過程中，一方面數(shù)據(jù)規(guī)?？赡懿粔?，預(yù)訓(xùn)練“肥美的羊”時(shí)，通常需要的數(shù)據(jù)和算力會(huì)比模型微調(diào)時(shí)多，有些場(chǎng)景下，并沒有“足夠的大數(shù)據(jù)”條件來支撐訓(xùn)練；另一方面算法和數(shù)據(jù)的安全還可能面臨挑戰(zhàn)，“羊吃草”的過程可能也會(huì)出現(xiàn)不可預(yù)料的安全意外，比如羊預(yù)期吃的是有機(jī)草，沒有農(nóng)藥，但是被提供的草是假有機(jī)草，里面有很多農(nóng)藥化肥；又或者食料員給喂的食料有偷工減料等。甚至羊本身也會(huì)被擄走、被調(diào)包，產(chǎn)奶的羊被變成肉食的羊或者產(chǎn)羊毛的羊換成產(chǎn)奶的羊，羊和草的安全都無法保證。

總的來說，聯(lián)邦學(xué)習(xí)并非無懈可擊。從過程來說，盡管數(shù)據(jù)不出本地，但聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式架構(gòu)決定了其必然需要節(jié)點(diǎn)間的通信。本地模型形成全局模型的過程需要傳遞參數(shù)，遇到“有心人”就有可能在通信過程中獲取這些參數(shù)并反推出原始數(shù)據(jù)，甚至釋放出假參數(shù)來破壞訓(xùn)練模型。

從結(jié)果來看，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的最終目的是要獲得人工智能模型，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的合作中，技術(shù)無法辨別參與方是否懷有惡意，如果有參與方借機(jī)作惡，讓聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練出錯(cuò)誤的模型，便會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練失敗，那么即便原始數(shù)據(jù)安然無恙，整個(gè)聯(lián)邦學(xué)習(xí)仍將毫無意義。

為了從底層切中要害，安全聯(lián)邦學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)不動(dòng)模型動(dòng)的多數(shù)據(jù)源合作方式與數(shù)據(jù)全流程加密相結(jié)合確保“程序正義+結(jié)果正義”雙重實(shí)現(xiàn)，這個(gè)計(jì)算過程可類比為有機(jī)水果（organic fruits）的種植過程。通過安全聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以確保在不涉及技術(shù)數(shù)據(jù)泄漏的前提下，將種植有機(jī)水果的過程中如育種的機(jī)理數(shù)據(jù)、有機(jī)肥的生產(chǎn)配方、培育澆灌的技術(shù)、運(yùn)輸中的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合利用，培育出更優(yōu)質(zhì)的有機(jī)水果。同時(shí)可以驗(yàn)證培育過程是有機(jī)的，符合有機(jī)食品生產(chǎn)的全流程標(biāo)準(zhǔn)，防止在送到消費(fèi)者手中的過程被掉包。。最終消費(fèi)者可以一目了然的得知手中有機(jī)果實(shí)的生產(chǎn)全過程，安心使用。

放之于上面提到的羊吃草模型，安全聯(lián)邦學(xué)習(xí)的出現(xiàn)可以很好的補(bǔ)足兩點(diǎn)：一是為羊吃草，搭建一個(gè)巨大的保護(hù)罩，讓羊沿著既定的路徑不受外界干擾的去吃草，定點(diǎn)定量的為客戶提供羊奶、羊毛和羊肉，避免出現(xiàn)被盜和濫用的情況。二是跨聯(lián)打通各領(lǐng)域的“小草原”，既劃定好各小草原的安全邊界，又能讓數(shù)據(jù)交叉互通。

各個(gè)聯(lián)邦學(xué)習(xí)理論無論外延有多豐富，本質(zhì)目標(biāo)和攻堅(jiān)點(diǎn)都是在于，做好模型拆分，適配不同的業(yè)務(wù)需求，訓(xùn)練構(gòu)建出不同類型的精準(zhǔn)模型，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，需要兼顧建模參數(shù)的精準(zhǔn)度、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)性能、安全性、實(shí)時(shí)性等多重要求，安全聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以說是這一理念的最佳實(shí)踐，其強(qiáng)化的安全性為數(shù)據(jù)和模型提供了安全保障，同時(shí)強(qiáng)調(diào)準(zhǔn)確性，給模型匹配正確相關(guān)的數(shù)據(jù)，而非盲目“投喂”。

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