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翼方健数罗震:智能时代已来 隐私安全计算成最大推力

更新时间:2020-08-28点击数:文字大小:

导语:8月25日,翼方健数(BaseBit.ai)的首席执行官罗震参与顶端国际学术会议ACM SIGKDD研讨会SDBD2020 ,向与会的专家与学者分享如何在智能时代让海量数据更具价值,并结合实际落地案例辅证其破题思路:AI引擎正应用于中国的医疗行业,并借助隐私安全计算获得更大推力。

罗震在当天的分享中,着重阐述了IoDC数据和计算互联网——一个充满活力的、繁荣的、开放的数据和应用生态系统。

智能时代 数据应用方式正在迭代

在当天题为《隐私安全计算下数据和计算的互联互通》的演讲中,罗震首先分享自己对智能时代的洞察与体会。

罗震认为,信息时代,先有应用再由应用产生数据,产生了大量“数字尾气”;而智能时代,数据正在成为一种生产要素,与算法一起被机器”使用”,而这一切的发展不再受制于人,成为一个由数据和计算组成的自发的正向循环,机器将更加智能化。

大数据经济学 定义新生产要素价值

随后,罗震着重介绍了数据作为新生产要素,其特征以及数据共享上的难点。作为信息时代的遗留物,数据具有独特的经济学特征:

与土地、人力相比,数据资源虚拟可再生利用;

数据具有非竞争性。数据共享后双方都有相同的资产,而不像其他生产要素,如土地,转让后其所有者就发生了变化;

    数据产生时成本高昂,但分享数据的成本是低廉的;

    数据的价值受外在影响。同样的数据,对某些人可能毫无用处,对有意识的使用者而言,却意味着“无价之宝”。

      同时也在隐私、合规、机密、安全性等非经济学维度显示出鲜明特征。

      通过上述对数据的分析,罗震提出数据无法被直接共享,但智能时代数据的价值应该被共享。

      翼方健数通过隐私安全计算技术(PCT),启用合理的、授权的数据使用方式,通过计算实现价值共享,创造数据流通性,降低数据科学的门槛,推动人工智能的进步。

      对于隐私安全计算技术,罗震在其阐述中,解释了我们所听到的隐私安全计算技术(Privacy Computing Technology)是一门综合技术,涵盖了多方安全计算、同态加密、联邦学习、安全沙箱计算、TEE等,而产品和解决方案对技术的选择来源于不同的信任假设和实际业务场景。

      罗震表示,翼方健数致力于成为“数据和计算互联网”的推动者,旨在建立一个由安全数据和计算(特别是AI应用)平台、数据所有者、数据使用方和服务提供商所组成的活跃生态系统。这是一个开放的生态,同时欢迎更多的生态伙伴加入。

      数据价值高地

      发言中,罗震提出了实现这个互联网的2项步骤:其一是为数据所有者建立一个隐私计算平台,实现内部的数据生态,让数据的价值可以被充分挖掘;通过数据优化模型与算法,将AI的能力当做数据的价值输出,为行业现有的传统系统装上AI大脑。持续扩大数据的价值,使这个生态中的每个角色都有所收益。

      其二通过计算连接隐私计算平台,进一步发掘数据价值。翼方健数技术支持多个隐私安全计算平台作为分布式网络进行交互。完成数据探查、数据价值输出到数据价值流通,对于平台上的任意一个用户而言,不需要关心数据集真正存储在哪里,也不用关心计算资源来自何方,整个XDP网络上所有的数据和计算模型都随时可以调用。这是翼方健数在构建的数据价值高地,一个“数据和计算的互联网”。

      对此,翼方健数在医疗行业已经有了先进的生态实例,罗震举用卫健委、妇幼保健院、医疗科研机构的科研案例,阐述翼方健数如何通过落地翼数坊(XDP)平台、在医生工作站的智能应用,实现不共享原始数据,输出数据的价值,驱动高效医学科研工作,贯彻于医疗行业“产学研”的全流程。

      据悉,翼方健数是一家新近获得数千万美元融资的隐私安全数据独角兽公司,目前仍在持续探索隐私安全数据合作的边界。并于今日宣布在其深耕的医疗领域,翼方健数引进李苇刚、刘安庭、林粤晨等多位高管。从业履历遍及SureScripts 、IBM、中电药明、IQVia、葛兰素史克(GSK)、罗氏(Roche)等多家明星企业。

      在整个数据生态方面,翼方健数整合多维度合作伙伴,目前在已经扎根的医疗行业外,在政务、交通、营销等方面也有正向成果。

      罗震是翼方健数的首席执行官。此前,罗震在普林斯顿大学获得计算机工程博士学位,并获工学院最高荣誉Gordon Y.S Wu奖学金。工作后,罗震一直在从事软件设计工作,深耕算法、大数据、机器学习等领域,曾带领美国、印度、中国的研发团队,取得重大的技术突破。

      会议背景

      SDBD2020 是作为 ACM SIGKDD 的重要 Workshop 之一,集结全球前沿,专业的学者和工业实践先锋,重点聚焦区块链、数据挖掘、数据治理、数据隐私保护等技术和其他相关新兴趋势及行业需求。

      ACM SIGKDD国际数据挖掘与知识发现大会,简称KDD是数据挖掘领域的顶端国际学术会议,被中国计算机学会(CCF)推荐为A类国际学术会议,至今已举办26届。


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