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金融业人工智能应用隐私问题何解?杨强:大模型落地到私域机构 在本地建立小模型

神灯 2024-12-22 28 0

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专题:中国财富管理50人论坛2024年会

  12月22日金融一线消息,国民财富发展研究合作平台 “AI+金融”峰会今日在北京召开。香港科技大学荣休教授,加拿大皇家学院院士、加拿大工程院院士杨强出席并发表主旨演讲。

  面对人工智能的发展历程,杨强表示,我们一开始专家系统也好,符号主义也好,都是想人类把知识赋予机器,就像一个老师想把知识赋予学生一样。但是40年的历程告诉我们,这个过程并不简单,而且是不可能的。最后发现有一个可能性,通过一个我们也懂的语言,机器也懂的语言做一个中间的桥梁,这个语言是什么?就是数据,我们可以通过我们的行为,我们的思维来产生数据,机器可以拿这个数据产生机器的智能。所以数据是一个能够沟通的语言。

  他指出,人类在使用大模型的时候,会暴露隐私,尤其是在金融业。我们大模型在使用到一个企业的时候,我们需要使用这个企业的内部数据。在云端的大模型是没有办法直接应用到这样的数据,它也没有办法通过这些本地数据来增强训练,所以这种隐私保护到现在在大模型里面是一个关键问题。

  对此,他进一步阐释道:“我们在金融界有很多需求,并不是一个机构的数据就够了,我们往往需要把不同机构的数据合并起来,但是合并的时候,又有这样的顾虑,就是隐私安全。所以我们现在致力做的一件事情就是让大模型能落地到私域的机构,能够在本地建立一个小模型,能够通过各种新的人工智能技术,包括这里所说的联邦学习和迁移学习,能够把大型的通用能力赋予到小模型,能够让小模型的专业能力教会大模型,这种叫作Teacher -Student Model,就是老师和学生的模型,这里要用到很多的人工智能具体的技术,包括举一反三的能力,也就是迁移学习。还有学生小组的模型,叫联邦学习。有了这些能力,又有了模拟和生成数据的能力,我们就可以去训练具身智能的机器人。”

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