蚂蚁集团韦韬：攻坚 AI 根技术 服务数字经济安全高质量发展

人工智能发展处于什么阶段？大规模产业应用还要哪些保障？9 月 1 日下午，在 2022 年世界人工智能大会全体会议 -- 产业发展论坛上，蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官韦韬分享了相关的思考。他认为，人工智能在产业的大规模应用落地，亟需解决安全可信、协作共识、复杂关联分析、存储计算规模爆炸、降低耗能等问题，需要在隐私计算、区块链、图计算、分布式数据库及计算基础设施、绿色计算等 AI 大规模应用的"根技术"上深耕探索。

数据作为新型的生产要素，是数字经济高质量发展的关键要素。与会专家普遍认为，人工智能是充分发挥数据价值的关键技术，大规模应用的时代已经来到，它也将成为推动产业发展的重要动力。然而人工智能的大规模应用，还要有一系列的技术保障。

"人工智能实现大规模应用，需深耕 AI 根技术"

近期以来，从政策指导到产业实践，人工智能的大规模应用步伐正在提速。8 月 24 日，科技部、教育部、工信部等六部门联合发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，对加快人工智能场景应用提出了系统指导，在业界引发广泛关注。

韦韬在发言中表示，人工智能在产业的大规模应用落地，亟需解决安全可信、协作共识、复杂关联分析、存储计算规模爆炸、降低耗能等问题。

他进一步结合实践阐释，这五大挑战分别是：大规模数据流转及 AI 应用中，如何捍卫用户隐私和数据安全？产业协同中，如何建立信任机制，促进价值创造？ 大型实体及数据关系中，如何解决结构复杂关联问题？ 数据量几何式爆炸增长，如何解决存储计算的性能和成本瓶颈？数据爆炸增长，如何降低计算耗能、更好保护环境？

韦韬认为，隐私计算、区块链、图计算、分布式数据库和绿色计算，是支撑数字化时代 AI 大规模应用的五大重要"根技术"。目前，蚂蚁集团也在持续攻坚这五大技术领域，努力以高水平安全助力数字经济高质量发展。

据了解，蚂蚁集团自 2016 年起进行隐私计算技术研发及规模化应用，打造了可信隐私计算隐语技术体系，可信隐私计算框架"隐语"已于今年 7 月正式开源；蚂蚁链正助力解决供应链、版权保护、跨境贸易等多个产业协作数字化的实际问题；蚂蚁大规模图智能计算系统 TuGraph，是蚂蚁集团金融风控能力的重要基础设施，并应用于能源、电信等行业。

此外，蚂蚁集团研发的 OceanBase 分布式数据库已连续 9 年稳定支撑双 11，助力金融、运营商、互联网等行业客户实现核心系统升级；蚂蚁集团从 2019 年开始持续投入研发"绿色计算"技术，2021 年蚂蚁集团的资源利用率已达到 2019 年的两倍。根据第三方审计，2021 全年蚂蚁集团节省近 3 万吨碳排放。

"人工智能发展与安全并举"

当人工智能进入快速发展期，未知的挑战也随之而来，"智能化"背后的风险挑战不容忽视。与会嘉宾认为，人工智能未来发展，需要建设与安全并举。纯粹靠数据学习生成的人工智能是不可控的，提升 AI 安全能力是从业者的必答题。

在韦韬看来，人工智能的发展程度有很多衡量的标准，但从安全维度评估，它还处于初级阶段。新一代人工智能的发展和大规模应用不仅要解决数据驱动的问题，还要解决安全可靠问题。

他举例称，安全风控领域是天然的开放空间强对抗博弈场景，需要与全球最狡诈的黑色产业团伙做高强度对抗。在这个领域中，目前单纯基于数据驱动的智能体系是无法与之有效应对的。一方面，需要深入研究机器智能与专家智能高效协同的融合对抗智能；另一方面需要加强 AI 的可信保障机制，包括可解释性、鲁棒性、公平性及隐私保护能力----这也是蚂蚁集团"可信 AI"技术进入快速发展阶段的核心驱动力。

公开信息显示，蚂蚁集团自 2015 年起投入可信 AI 技术的研究，从 2016 年起搭建"可信 AI"技术框架，并在同一年全面启动了人工智能风控防御战略。目前，可信 AI 技术已在包括反欺诈、反洗钱、反盗用、企业联合风控、数据隐私保护在内的多个风控场景下落地，支撑着其全风险域的防御需求。

"只有人工智能技术的发展和安全达到有机融合，才能以高水平安全助力高质量发展。从蚂蚁的实践来看，推动 AI 智能 + 专家智能的融合协同，是实现人工智能在高安全对抗领域实现安全可信的关键路径，"韦韬说。