當(dāng)您看到有關(guān)用于檢測(cè)健康問(wèn)題的人工智能(AI)的頭條新聞時(shí)，通常這要?dú)w功于醫(yī)院向研究人員提供數(shù)據(jù)。但是這樣的系統(tǒng)并不像它們可能的那樣健壯，因?yàn)檫@樣的數(shù)據(jù)通常僅來(lái)自一個(gè)組織。

可以理解的是，醫(yī)院對(duì)共享數(shù)據(jù)的謹(jǐn)慎態(tài)度可能會(huì)使數(shù)據(jù)泄露給競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。解決該問(wèn)題的現(xiàn)有努力包括“聯(lián)合學(xué)習(xí)”(FL)技術(shù)，該技術(shù)使分布式客戶端可以協(xié)作學(xué)習(xí)共享的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，同時(shí)保持其培訓(xùn)數(shù)據(jù)本地化。

但是，即使最前沿的FL方法也存在隱私問(wèn)題，因?yàn)槭褂媒?jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型的參數(shù)或權(quán)重可能泄漏有關(guān)數(shù)據(jù)集的信息。在這種情況下，要確保隱私，通常需要熟練的程序員花大量時(shí)間來(lái)調(diào)整參數(shù)-這對(duì)于大多數(shù)組織而言并不實(shí)際。

麻省理工學(xué)院CSAIL的一個(gè)小組認(rèn)為，醫(yī)療機(jī)構(gòu)和其他組織將從他們的新系統(tǒng)PrivacyFL中受益，該系統(tǒng)可以用作安全，保護(hù)隱私的FL的真實(shí)世界模擬器。它的主要功能包括等待時(shí)間模擬，對(duì)客戶端離開(kāi)的魯棒性，對(duì)集中式和分散式學(xué)習(xí)的支持以及基于差分隱私和安全的多方計(jì)算的可配置隱私和安全機(jī)制。

麻省理工學(xué)院首席研究科學(xué)家拉拉娜·卡加爾(Lalana Kagal)說(shuō)，出于多種原因，模擬器對(duì)于聯(lián)合學(xué)習(xí)環(huán)境至關(guān)重要。

評(píng)估準(zhǔn)確性。 SKagal說(shuō)，這樣的系統(tǒng)“應(yīng)該能夠模擬聯(lián)邦模型并將其準(zhǔn)確性與本地模型進(jìn)行比較。”

評(píng)估花費(fèi)的總時(shí)間。遠(yuǎn)程客戶端之間的通信可能會(huì)變得昂貴。模擬對(duì)于評(píng)估客戶端-客戶端和客戶端-服務(wù)器通信是否有益很有用。

評(píng)估收斂的近似界限以及收斂所需的時(shí)間。

模擬實(shí)時(shí)輟學(xué)。使用PrivacyFL的客戶可能會(huì)隨時(shí)退出。

我們正在使用從該模擬器中學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，開(kāi)發(fā)一個(gè)可以在現(xiàn)實(shí)世界中使用的端對(duì)端聯(lián)合學(xué)習(xí)系統(tǒng)，例如，合作醫(yī)院可以使用這種系統(tǒng)進(jìn)行培訓(xùn)具有隱私保護(hù)功能的強(qiáng)大模型可以預(yù)測(cè)復(fù)雜的疾病。

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