商汤科技联合创始人徐立演讲
本报记者 胡金华 上海摄影报道
7月9日，当本届人工智能大会进入到第二天的时候，国内最先进的人工智能技术和场景也向外界揭开了面纱。
在9日上午由商汤科技举行的“大爱无疆·共生”主题论坛上，商汤科技联合创始人、首席执行官徐立正式对外宣布推出最新型人工智能基础设施——SenseCore商汤AI大装置，该装置整合了强大的算力基础和领先的算法能力，可被视作“人工智能的粒子对撞机”，能够对海量数据进行拆解和碰撞，深入挖掘潜在价值，打破认知和应用的边界；而在同时由蚂蚁集团举办的“可信AI论坛”上，蚂蚁集团副总裁、首席AI科学家漆远则在会上透露，继“隐私计算”和“图学习”技术取得实践成果后，蚂蚁集团在可信AI技术体系中的又一项重要技术——“智能对抗”技术现已正式上线部署，支持反欺诈等多个风控场景。
“自诞生之日起，这一行业盛会就以汇聚世界智慧、贡献上海方案为使命，已然成为中国乃至世界人工智能行业发展的风向标，更为上海顺应全球新一轮科技革命和产业变革、赢得发展主动权插上了腾飞的翅膀。商汤科技和蚂蚁集团的论坛为参会人士提供了思想的盛宴，而他们发布的AI技术更是让外界看到我国在人工智能领域的广阔前景。”上海一位专业参展人士陈明在接受《华夏时报》记者采访时表示。
值得一提的是，在上述两场论坛上，来自美、英、澳、马来西亚、新加坡等多国院士、学者，共同探讨AI技术从理论研究到产业探索等多个的议题。而商汤科技还与清华大学、复旦大学、上海交通大学、中国信息通信研究院、中国电子技术标准化研究院及行业伙伴成立了“人工智能算力产业生态联盟”，旨在共同促进AI生态的构建，推动国产原创技术的落地应用。
商汤雄心：推动物理世界全面AI转型
作为人工智能粒子对撞机的商汤SenseCore大装置，也在当日成为最引人关注的技术之一。
据徐立介绍，该装置是由算力层、平台层和算法层三个部分组成，通过一整套端到端的架构体系，打通三者之间的连接与协同。算力层以商汤自主建立的新型人工智能计算中心（AIDC）为基础，整合了AI芯片及AI传感器，能够支撑对海量数据和算法模型的分析、训练和推理。平台层则打通了数据平台、深度学习训练框架、深度学习推理部署引擎和模型生产平台，实现从数据存储、标注到模型训练、生产、部署、测试的全链路、批量化过程。
不仅如此，SenseCore还整合了商汤在业内领先的AI算法能力，通过与算力层和平台层的协同，将创新的算法模型开放给企业用户及社区开发者。依托香港中文大学商汤联合实验打造的OpenMMLab开源计划，商汤已将150多个算法和1300多个预训练模型进行了开源，与社区开发者共同构建创新生态。商汤开源的算法和算法模型在GitHub上已获得超过37000颗星赞，居于亚洲首位。
“行业对于算力的需求在过去几年增长了近百万倍，而AI大装置正是通过超强的算力基础，为人工智能的研发、创新和应用提供源动力。要想真正打通虚实融合，就要全面实现物理世界的数字化。然而，在我们所生活的城市中，仅有百分之二十的头部需求得以满足，还有百分之八十的长尾应用场景未被覆盖，而这些长尾场景中却蕴藏着巨大的商业价值。AI大装置的本质就是让AI落地摆脱人力密集的状态，通过自动化生产，自适应应用的方式，打通商业价值的闭环，全面构建物理空间的数字化搜索引擎和推荐系统。”徐立在演讲中指出。
然而，长尾场景具有范围广、差异大、频次低等特点，仅凭以往场景定制、单一方向的技术路线难以实现全面的数字化覆盖。商汤所打造的SenseCore AI大装置则可以推动通用型技术的研发，能够全面解决长尾应用的需求问题，通过大幅降低人工智能生产要素的成本，实现高效率、低成本和规模化的AI创新与赋能。
徐立也表示，商汤将进一步加速人工智能的落地，以其作为创新基石，支撑底层技术研发，并全面覆盖城市管理、企业服务和个人生活中的各个领域和场景。通过AI大装置，商汤将继续向着“AI赋能百业”的目标砥砺前行。同时，联合“人工智能算力产业生态联盟”中的行业伙伴，商汤将与产业各方共享丰富的场景赋能经验，共同构建共生、共荣的AI生态，坚持中国原创技术的持续创新与全面应用。
蚂蚁可信AI：用“博弈论”对抗黑产
如果说商汤的AI技术代表了我国人工智能技术的顶尖发展方向，那么蚂蚁集团所推出的可信AI技术，则已经开始落地金融风控领域，打击黑色产业欺诈行为，这在业内属于首次。
“可信AI技术融入经济学的博弈理论中‘智能对抗’技术，能够借助双手互博的演习机制，让AI模拟黑产发起对自身的攻击演练，从而帮助AI在风险识别能力、抗打击能力上持续、自动进化升级。” 蚂蚁集团副总裁漆远表示。
在漆远看来，未来的风控将不再是人和人的斗争，而是AI与AI的博弈，在支付宝上，每天上亿笔交易背后，发起攻击的早已不是散户，而是专业的黑产团伙。为了应对复杂多变的黑产攻击，如何持续加强风控模型的抗打击能力，做到“魔高一尺，道高一丈”成为摆在蚂蚁集团技术团队面前的难题。
事实上，据记者了解，2018年，漆远带领着蚂蚁集团AI技术骨干，在人工智能模型算法中融入经济学“博弈理论”，开发了一项业界全新的技术——“智能对抗”，即通过结合AI和博弈对抗，让机器自动且实时、动态地对自身系统进行安全性攻击，从而提升模型能力，使模型处理结果更加准确。2020年，“智能对抗”技术正式应用于支付宝反欺诈，目前已覆盖支付宝风控的账户、欺诈、交易安全等多个场景。
而在今年6月份，蚂蚁集团首次向外界发布了蚂蚁可信AI技术架构体系，具体来看：拓展数据价值的隐私计算技术，实现数据不动价值动的重要命题；“博弈与鲁棒性”是保障AI可信及稳定运营的关键，“可解释性与因果分析”和“公平性”的研究能够帮助人类更好地信任及依赖AI做出正确决策。
作为数字经济中“抵御风险”的关键，可信AI技术目前已在蚂蚁集团包括反欺诈、反洗钱、反赌博、企业联合风控、数据隐私保护在内的多个风控场景下落地，支撑着支付宝全风险域的防御需求，也是“蚂蚁反欺诈智能风险感知与响应系统”的核心技术。
值得一提的是，7月9日国际权威数据公司IDC今发布的一份名为《Privacy-Preserving Computation Assures Much Needed Balance in Open Finance（开放金融数据共享中隐私计算的平衡之道）》报告认为，隐私保护计算为开放金融实现数据价值最大化提供了可行之道。报告先显示，由浦发银行与蚂蚁集团基于多方安全计算的风险模型，已经阻止发放数十亿人民币的高风险贷款。
IDC中国研究总监高飞在9日受访时表示，开放金融不仅能够在金融机构层面带来直接的业务提升，还可以通过流程外化来改善自身服务，但开放金融生态的数据价值共享需要解决精度、性能、安全三个维度之间的平衡问题。
责任编辑：徐芸茜 主编：公培佳
