人工智能发展到今天，对社会生活产生的影响日益深刻。如何构建一个可信AI生态系统，令人工智能在快速发展的同时更好地服务人类？在不久前召开的2021全球人工智能技术大会可信AI专题论坛上，同盾科技合伙人、人工智能研究院院长、知识联邦产学研联盟（AKF）理事长李晓林给出了他的答案。

论坛现场，李晓林以《知识联邦：打造可信AI生态平台》为主题发表演讲。他提出，以知识联邦理论框架为基础，通过开放标准、开放协议、开放互联、开放联盟的方式，构建一个可信AI生态系统，是发展新一代人工智能的必由之路。

李晓林认为，知识将超越数据、算力和算法，成为下一代人工智能的核心。为顺应这一潮流，更好地运用知识，同盾推出了知识联邦理论框架，并发起成立知识联邦产学研联盟（AKF）。人工智能行业发展至今，正面临数据安全与快速发展的冲突困境，这也使知识联邦的诞生成为必然。

近年来，全社会的数据安全意识显著提高，各领域隐私保护与数据安全法规逐步完善。作为新型生产要素，数据的价值必须通过流通、共享和交易才得以体现。如何在保护隐私与数据安全的情况下，将数据价值最大化，也成为各界思考的重点。

对此，李晓林表示，要解决这些问题与挑战，需要构建一个新型生产关系，将新型生产要素数据，同新型生产力人工智能有机结合，把生产力的价值最大化，进一步推进下一代人工智能的生产力。同盾科技推出的知识联邦理论体系，可将大数据、密码学和人工智能等技术融合在一起，满足数据不可见，并通过安全的数据交换协议，以联邦的方式来利用数据和知识，达到知识共创可共享。

李晓林还提出，传统联合数据建模方式中，样本数据对齐、数据集中、数据建模、模型调用中的每个环节，都存在数据泄露的风险。知识联邦可以实现安全样本对齐，数据不出本地联合建模，多方安全计算，全方位保护数据隐私，达到开放共享的目的。知识联邦拥有联邦计算、联邦学习、联邦预测、联邦推理五大功能，可通过信息层、模型层、认知层、知识层四大层次，不断整合提炼信息到知识，然后实现知识共享。

在李晓林看来，知识联邦关注的是在安全可信的前提下，数据到知识全生命周期的创造、管理和使用及监管，设计目标是面向生产环境的完整知识联邦生态系统。同盾希望以知识联邦为基础，构建一个开放的知识联邦生态。为推动知识联邦落地，同盾自主研发了工业级应用产品“智邦平台”。智邦平台覆盖数据全生命周期，包括从数据预处理、项目管理、算法分析、安全保护、模型发布、贡献评估等各个环节。

李晓林表示，知识联邦生态的构建中，数据的安全交换是整个联邦生态的核心。为保证数据安全，实现联邦生态的顺利建设和良性发展，业界亟需一套统一的数据安全交换标准，支持各种联邦应用落地。为此，同盾通过知识联邦产学研联盟，发布了联邦数据交换的协议（FLEX），协议包含联邦共享，联邦预处理，联邦计算，联邦训练，联邦预测5大类，17个应用协议。在知识联邦理论框架和智邦平台发力下，知识联邦产品的纵深和场景可以进一步扩展，不仅可以应用在智能信贷风控、智能反欺诈、智能营销等方面，还可以应用在医疗、保险、政企、智慧城市等领域。

最后，李晓林提出，可信AI生态的落地，需要各界共同努力，希望更多机构能够参与到联盟中，为中国下一代人工智能突破做出贡献。“通过连接，联防联控，通过智能，通过完全开放的协议，开放的互联和可信AI开放操作系统，我们能够打造可信AI生态平台更美好的明天。”他说。