人工智能应用(人工智能应用技术学什么)

 

封面新闻记者 张越熙

伴随着人工智能应用的深入，其自身的技术缺陷以及带来的决策偏见、使用安全等问题引发了信任危机，可信成为大家关注焦点。而构建可信人工智能，解决人工智能应用中出现的信任等问题，就成为缓解和消除这些担忧的必然选择。

9月3日，多项重要技术在2022世界人工智能大会，记者带你聚焦前沿技术融合新动向。

隐语开放平台全球首发

支持低代码调用隐私计算技术

2022世界人工智能大会（WAIC）可信隐私计算高峰论坛上，蚂蚁集团发布可信隐私计算隐语开放平台，面向全球用户开放，可无需调用和开发代码，直接使用产品功能，帮助用户低成本探索隐私计算应用场景。

在人工智能大规模数据流转中，守护数据安全与用户隐私是数字化的基石。可信隐私计算被认为是解决这一问题的支撑性技术。如何将隐私计算产品功能以简单易部署、低成本的方式推广到更多场景和更广泛的生态，一直是行业共同面临的挑战。

在此背景下，继7月开源隐语可信隐私计算框架之后，隐语开放平台发布。用户可选择无需调用和开发代码，直接使用的产品功能的白屏模式，也可自主选择调用代码，灵活组装功能的黑屏模式。隐语框架与隐语开放平台，前者可理解为灵活组合的代码素材包，后者则提供了打包好的拎包入住式服务。

隐私协作平台FAIR 升级

亿级数据安全匹配能力提升10倍以上

众所周知，在金融风控、联合营销、医疗健康等场景中，往往涉及到频繁、大量的多方数据计算任务，能否快、准、安全地算出结果，直接影响着业务的协作效率。

互联网小常识：Internet/Interanet通用服务器主要包括：DNS服务器、WWW服务器、Ftp服务器、E-Mail服务器，以及远程通信服务器、代理服务器等。

记者了解到，本次大会上，隐私协作平台FAIR宣布整体架构升级，FAIR兼容全类型隐私计算选型，目前已经实现与隐语、FATE等隐私计算开源框架以及摩斯等隐私计算系统的对接互通。这意味着用户可以在单个平台上自主调用多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等多个隐私计算组件，来满足多参与方的数据安全、高效协作计算和流转的场景需求。

具体来讲，它可以解决数据流转过程中可用不可见，以及多方协作之间的数据权属和真实性等问题，实现数据流转由隐私计算引擎来解决，并通过区块链技术确权，登记和交易共识。在数据共享过程中有效保护个人信息，实现全流程可记录、可验证、可追溯、可审计。

互联网小常识：在Internet中对网络的攻击可以分为2种基本类型，即服务攻击（造成拒绝服务Dos,典型的是SYN）与非服务攻击（对网络层等底层协议进行攻击）。

蒲公英人工智能治理开放平台

亮相2022世界人工智能大会

为系统解决规则落地难、软硬研究分离、治理碎片化等问题，保障人工智能健康可持续发展，由上海人工智能实验室治理研究中心联合清华大学、复旦大学合作团队共同发起了软硬结合的蒲公英人工智能治理开放平台——OpenEGLab。

目前，国际上尚少见规则和技术双轮互动的治理体系性平台。最新亮相的蒲公英OpenEGLab，目标是打造系统、实用的人工智能伦理与治理基础设施，探索规则-技术-场景-评测一体协同的人工智能治理体系。

平台目前支持36种常见视觉和语言模型的交互分析，致力于推动探索规则和技术紧密结合、互相促进的人工智能治理研究。评测框架则旨在对常用人工智能模型进行多维度评测。

国家新一代人工智能治理专业委员会主任薛澜教授表示：希望能在平台上持续积淀治理创新成果和工具，促进人工智能治理理念的落地，服务提升人工智能治理效率，共促人工智能可信、可持续发展。

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互联网小常识：无线局域网主要包括如下硬件设备：无线网卡、无线接入点AP、天线、无线网桥、无线路由器和无线网关。其中AP一般可连接30台左右的无线网络终端。

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