联邦大模型：打造安全合规的数据生态

题图摄于长安街

大模型兴起与ChatGPT席卷全球，行业变革是否已经来临？

ChatGPT的爆火出圈让更多人关注到了大模型这一方向。

大模型是具有数十亿甚至上百亿参数的深度神经网络模型，是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，是凝聚了大数据内在精华的“知识库”。模型在大规模数据集上完成了预训练后无需调整，或仅需要少量数据的微调，就能直接支撑各类应用。目前，大模型在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域有着广泛的应用。

自2018年谷歌BERT大模型横空问世，微软、英伟达、华为、阿里、百度、腾讯等国内外各巨头纷纷斥巨资打造自己的大模型，将其视为AI领域下一个必争的高地。

龙卷风中心：数据安全与隐私保护不可忽视

在大模型的龙卷风席卷全球之时，这场风暴的中心也有一些冷静的声音：基于海量数据的大模型更应该在安全合规与伦理等方面保持谨慎。

3月28日，GPT-4发布两周后，一封埃隆·马斯克（Elon Musk）以及上千名科技界人士签署的公开信在网上发布。这封公开信声称，“高级AI可能意味着地球生命史上的深刻变革，我们应当投入相称的关注和资源对其进行规划和管理”。

在大模型的众多隐忧中，隐私泄露、安全漏洞、市场垄断、不公平性等方面的风险成为备受关注的重点：

隐私泄露风险

大模型中可能包含大量的个人敏感信息，例如：图像、语音、位置等。

如果这些信息在训练或应用过程中被泄露，会对用户造成严重的隐私损失和安全风险。

安全漏洞风险

大模型通常需要在云服务器上运行，因此有安全攻击风险。

恶意攻击者可能通过攻击云服务器来窃取模型及其数据，或者反向工程模型参数以训练新模型。

市场垄断风险

由于大模型通常需要消耗大量的算力和数据，所以只有少数大公司拥有足够的资源来训练和部署这些模型。

这可能导致市场上的垄断现象，限制了中小企业参与机器学习和AI应用领域的机会。

不公平性风险

如果训练数据集中的样本分布不平衡，那么大模型就会对少数群体的样本进行过度拟合，并对其他群体存在偏见，这可能导致模型的不公平性和歧视。

对此，众多的专家学者也提出相应的解决方案。例如构建透明的AI系统，包括开放源代码、公开数据集、透明许可证，以增强AI技术的可靠性和公信力，防止数据滥用和算法歧视；使用私有云、多层加密等技术手段增强AI系统的安全性等。

而在保护数据隐私与打破垄断方面，联邦学习或许能为未来大模型的发展提供新的思路。

联邦学习与大模型结合：构建安全合规的数据生态大陆

联邦学习作为一种分布式机器学习新范式，其“数据不动模型动，数据可用不可见”的特点使得各参与方可以在保护各自数据安全与用户隐私的前提下，进行AI协作，打破数据孤岛。

联邦学习自身的特性将使得其与大模型的结合能够进一步解决数据安全、隐私保护等问题。在合法合规的前提下，让散落于各行业、各机构的不同规模的大模型得以交流与融合，共同构建覆盖各行业各领域的数据与模型生态，打破垄断，进一步提升大模型的规模、质量和通用性。

作为联邦学习领域的首个开源框架，FATE 自 2019 年开源以来已经发布了40 余个版本，覆盖超过 160 个行业应用场景，社区吸纳了超过4000 位核心开发者，致力于降低技术门槛，促进联邦学习和隐私计算生态的蓬勃发展。在大模型浪潮涌来之时，FATE开源社区也将在算法和框架等多维度持续迭代大模型相关的功能模块，为用户提供易用、可靠的技术解决方案，敬请各位用户留意和关注。

希望更多行业专家与机构能够共同参与，合力打造下一代更加通用强大和负责任的AI，构建安全合规的数据生态大陆。

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