2019年8月10日至8月16日，第28屆國際人工智能聯合會議（IJCAI）將于中國澳門隆重召開。其中，微眾銀行將在今年 IJCAI 會議上與IBM等機構聯合舉辦首屆聯邦學習國際研討會（The 1st International Workshop on Federated Machine Learning for User Privacy and Data Confidentiality），預計將有超過100位在聯邦學習領域有深入研究的國際領先的科學家和學者參與會議，發表聯邦學習最前沿和最先進的成果。

本次聯邦學習主題研討會邀請到了IBM阿爾瑪登研究中心的Shahrokh Daijavad博士與谷歌的JakubKone?ny博士作為主講嘉賓。本屆IJCAI 理事會主席、微眾銀行首席人工智能官楊強教授將在會上開場致辭并主持圓桌會，邀請知名專家在現場與參會者進行深度互動，一起探討聯邦學習未來的發展方向。

自去年5月25日歐盟《通用數據保護條例》正式實施以來，數據隱私和安全逐漸成為數字時代的關鍵問題。這項被稱為“史上最嚴厲”的數據隱私保護法案強調，收集用戶數據必須公開、透明。對于人工智能領域而言，數據所有者在解鎖數據值的過程中必須更加謹慎。可以說，GDPR法規的建立向傳統的數據處理模式提出了全新的挑戰。因此，探索人工智能如何適應全新的監管現實成了重中之重，本次聯邦學習主題研討會也應運而生。

聯邦學習作為新興的人工智能基礎技術，為解決數據監管與人工智能發展的矛盾提供了示范。聯邦學習實際上是一種分布式加密機器學習，可以保證在參與方數據不出本地的前提下共同建模。它既能提升機器學習的效果，又可以保護數據的隱私與安全，目前在金融、醫療等行業中已經有著廣泛的應用前景。本次研討會的主講嘉賓——IBM的Shahrokh Daijavad博士與谷歌的JakubKone?ny博士便將圍繞“聯邦學習”發表演講，分享多種解決方案和突破性成果。

除了邀請專家發表演講，本次聯邦學習主題研討會還將組織多場圓桌會，為學術界和工業界的聯邦學習研究者提供更多交流機會，共同探討應對挑戰的新思路。在聯邦學習的技術下，來自不同行業、不同業務的合作伙伴如何打破行業隔閡，完成溝通？在保證了用戶隱私和數據安全性的同時，數據價值能不能得到最大程度的擴展？應對數據監管與人工智能發展的基本矛盾之外，建立起穩定、雙贏的商業生態系統的長久目標該如何完成？本次聯邦學習主題研討會希望通過多方深入會談，推動聯邦學習研究學者之間的相互了解，彼此擦出更多思想的火花。

本次聯邦學習主題研討會的籌備備受矚目，共收到40多篇聯邦學習領域學者的投稿，其中25篇優秀論文的作者將來到現場做報告。報告設置的主題包括“隱私、安全和系統的魯棒性”、“系統的效率、交互和基礎設施”、“聯邦學習的機制設計、政策和應用”，這是目前聯邦學習領域中值得深入研究和探討的子領域。參會者將在會上共同評選出最佳論文獎、最佳演講獎、最佳學生論文獎三大獎項，用以激勵該領域的研究者和學生。同時，優秀論文也將同步在IEEE Intelligent Systems特刊上出版，以此推動學界更多人參與討論。

研討會負責人微眾銀行人工智能部高級研究員劉洋表示 “我們舉辦這個聯邦學習主題研討會的出發點是期望借此推動聯邦學習生態的建設，希望學術界、企業界以及法律、監管機構都能夠對聯邦學習這項技術有更深入的了解，并希望更多的企業加入到這個生態中來。同時，我們也希望能借此機會搭建一個平臺，讓有志于做聯邦學習方向的學生找到合適的研究團隊。”

IJCAI 2019聯邦學習主題研討會是一個起點，期待學術界和工業界對聯邦學習這個方向展開更深入的技術研究、落地和推廣，共同探討人工智能的現狀和未來。

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