各國政府和產業代表在全球舞台上越來越多地討論人工智慧的風險。隨著監管框架的付諸實踐，我們必須思考它們可能會是什麼樣子，並將這些規則應用到當今的技術開發中。我們總是問自己，風險在哪裡，作為跨國公司如何發揮自己的作用。英特爾機器學習工程師 Walter Riviera 說。
為了識別和減輕人工智慧技術不斷發展帶來的風險，英特爾成立了由民間社會代表、法律專家、學者和政府官員等不同利害關係人組成的諮詢小組。這些諮詢小組在產品開發的各個階段提供指導。
「每個人都在這個領域快速行動。我們知道，我們需要以協作的方式共同努力，以確保人工智慧的爆炸性成長能夠改善社會和社區。這在很大程度上與國際合作有關。
作為這個人工智慧生態系統的關鍵參與者，我們希望向人們展示優秀的人工智慧可以為社會帶來並推動整個社會的採用。裡維埃拉說。
以這種方式進行技術開發也導致在機密計算等領域取得了切實的產品開發成果，旨在透過加密、隔離和證明來保護使用中的資料。這包括基於晶片的安全技術，例如英特爾® Trust Domain Extensions（英特爾® TDX）和英特爾® Software Guard Extensions（Intel® SGX）。
這些功能可以發揮關鍵作用的場景包括資料安全和智慧財產權保護、隱私和合規性、資料主權和控制以及機密人工智慧。硬體支援的安全性增強了保護，並使生態系統能夠更好地防禦不斷發展的現代網路安全威脅。
聯邦學習：在保護隱私的同時提供好處
雖然人們非常重視 ChatGPT 等生成式 AI（大型語言模型），但還有許多其他方式可以訓練和部署機器學習，以幫助改善醫療保健等行業的成果。
2022年，英特爾實驗室與賓州大學佩雷爾曼醫學院合作，應用一種稱為聯邦學習的機器學習技術來提高腦腫瘤診斷的速度和準確性。
該演算法根據來自世界各地的健康數據進行訓練，能夠將惡性腦腫瘤的識別率提高 33%。這是迄今為止規模最大的醫學聯合學習研究，對來自六大洲 71 個機構的全球數據集進行了檢查。
但什麼是聯邦學習以及這種方法如何應用於機器學習？
聯合學習是一種機器學習方法，可解決資料存取問題，例如當資料受隱私保護或資料儲存在可能無法下載的遠端位置時。
該技術可以利用來自多個獨立來源的數據，但不需要數據所有者（在本例中為醫院）匯出或共享數據。這種方法可以保護 71 家機構的病患資料的隱私和所有權。
聯邦學習技術為社會提供了解決複雜問題的新解決方案。機器將資料集視為獨立的，因此合法所有權仍然屬於貢獻者。這與將資料集合併在一起的傳統資料管理方式不同，這是一個非常重要的區別。裡維埃拉說。
「遵守資料隱私法，同時利用大量資料集釋放人工智慧的力量，這是非常了不起的——雖然我們需要討論安全和監管，但與此同時，我們需要可以從人工智慧中受益的行業來了解應用程序可以在安全的方式。
這項技術已經在金融機構中應用，並將在智慧環境和智慧城市中發揮重要作用。
內部管理技術：英特爾處理器與資料保護
在產品開發中製定路線圖並制定一套明確的標準，不僅是為了保護數據，也是為了保護智慧財產權，是英特爾安全策略的核心部分。
英特爾表示，與不同利益相關者建立諮詢委員會來制定這些標準，同時向國際標準、其他人工智慧生態系統學習並預測監管要求至關重要。
我們傾聽人工智慧安全方面的問題，並在開發產品時嘗試將其轉化為技術語言。此外，我們相信任何人工智慧專案都需要與外部合作夥伴和法律諮詢進行多元化合作，以確保整體治理。
英特爾的尖端硬體可以幫助完成人工智慧管道的各個步驟。例如，英特爾至強可擴展處理器包括英特爾® 高階矩陣擴展（Intel® AMX）等功能，可加速訓練和推理的人工智慧工作負載。英特爾® 資料中心 GPU Max 系列，適用於 AI 訓練、HPC 和圖形工作負載或英特爾® 資料中心 GPU Flex 系列，非常適合媒體處理、雲端遊戲或 AI 視覺推理和虛擬桌面基礎設施。
深度學習專用英特爾 Gaudi AI 加速器，非常適合生成式 AI 工作負載，如使用 FP8 軟體在 GPT-3 上實現 2 倍效能飛躍採用穩定擴散（一種深度學習文字到影像產生器）具有巨大的運算能力，並被一些最大的人工智慧創造者所使用。
隨著越來越多知名的公司為人工智慧部署英特爾處理器，驗證和保護資料的完整性、機密性和真實性變得與處理器的技術能力一樣重要。
我們考慮如何保護人工智慧正在處理的數據，這包括對最敏感數據的威脅——這些數據已經變得越來越先進——給公司、政府組織和雲端提供商帶來風險。
“確保雲端和企業環境的每個階段都內建基於硬體和軟體的安全解決方案至關重要，因為價值鏈中的每個人都有責任公平使用人工智慧。”
全球合作建構人工智慧以造福人類
隨著人工智慧繼續影響世界各地的所有行業，就風險因素以及管理這些風險的方法進行協作和達成一致的需求只會越來越大。
然而，呼籲開發更多使社會各階層在經濟和社會上受益的用例和應用程式也同樣重要。美國、歐洲和中國等人工智慧技術領導者的情況就是如此，非洲和拉丁美洲的發展中國家也是如此。
「人工智慧有無限的可能性。這是關於負責任的創新和在每一步建立正確的監管。透明度確實很重要，我認為政府、智庫、行業等關鍵參與者都明白這一點。
人工智慧造福人類並以安全可靠的方式部署的例子越多，我們就越能看到產業——不僅僅是大公司，還有中小企業和民間社會，真正充分利用這一點，創造一個我們的未來。
