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如何挖掘AI大模型中数据价值?可信数据空间即基础设施(DaaI)

2024-05-24 11:43 · 稿源: 站长之家用户

【摘要】建立AI大模型可信数据空间(Data-trust-space),提供集风险分级数据全流程管理多用户微隔离于一体的可信数据空间即基础设施(DaaI,Data-trust-space as a Infrastructure),保护行业数据和模型参数,打通上下游产业链,更好地服务大模型企业和行业生态。

上文《浅谈AI大模型的数据特点和应用问题》中曾提到:“基于共享弹性计算资源的云计算模式,更适合多租户访问、随用随训随训随取的场景,有效解决大模型成本高昂的问题。可信计算、隐私计算在大模型时代迎来全新机遇,将在数据安全方面发挥更大的作用。各地政府鼓励的大模型产业园,也有望推动大模型数据产品化,缓解商业变现和生态构建的压力。”那么,如何挖掘大模型中的数据要素价值,提升风险检测和安全防护能力,发展负责任、可信任、受控的人工智能呢?

数篷科技提出可信数据空间即基础设施(DaaI),是指在共享资源的云计算服务模式中,基于可信数据空间,结合大模型风险分级、数据全流程管理、多用户微隔离等特点,为大模型提供安全、可靠、有效且灵活的数据运行环境,实现跨云叠加和跨产业链打通,有助于进一步解决大模型的成本、安全和商业生态问题

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图1 可信数据空间即基础设施(DaaI)特点

首先,DaaI根据大模型的不同风险级别,设置不同等级的可信数据空间,对不同敏感级别的数据实施相应的安全保护措施,比如涉及跨境数据流动、敏感行业应用等的大模型,其可信数据空间的风险等级相对较高,从而监控跨境跨云大模型的数据“投喂”行为,避免触碰数据跨境流动等的监管红线。

其次,可信数据空间针对不同数据进行准确管理,覆盖数据采集、训练、推理、应用等在大模型中运行的各个阶段,有效跟踪数据流转、防止数据泄露,使得可信空间中流转的都是可信数据,确保数据的完整性和合规性。

再次,可信数据空间对多用户进行微隔离防护,使得多个用户在同一物理环境中独立运行其大模型,提高了资源利用率和系统效率,间接降低了使用成本。通过对东西向访问进行持续检测和内网设备的细粒度访问控制,准确识别访问主体和客体,有效阻止攻击者的横向移动,消除企业用户对于大模型数据开发利用的后顾之忧,保障了企业对于数据的可信使用和可信交易。

建设数据融合的可信空间,可以使多个主体在可信空间内进行数据流转、使用,保证数据在软件定义的边界内“可用不可拿”、“共享但不外泄”。数据在上下游产业链之间流动,连接了数据提供者、数据使用者、算法开发者、大模型数据平台方等产业链上的各个主体,形成完整的生态体系。数据提供者可以放心地提供高质量数据、生成模型参数;大模型数据平台方则利用平台的集聚效应,可以放心地开放平台能力,让高价值数据更好地存储、使用和流转;数据使用者利用产生的行业大模型、边缘大模型成果,优化改善生产生活中的实际问题,体现大模型赋能千行百业的落地效果(如图2所示)。

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图2 可信数据空间(Data-trust-space)示意图

DaaI构建端到端的可信数据空间,可以APP、SDK、API等多种形态,部署在本地设备或公有云上,以小切口嵌入IaaS、PaaS算力平台和SaaS应用中。数据在异构云环境之间流动,打破了不同云服务商之间的壁垒,实现了数据和计算资源的跨平台共享和协同工作。

如何缓解大模型的商业生态问题呢?公共政务数据一般具有较高的数据质量和数据价值,包括政法、医疗、税务、教育、商业等数据。地方政府通过建设大模型产业园,并以此为载体依托汇聚上下游产业生态,可以在充分信任的基础上开展这些数据的价值运营。应用DaaI,有助于更高频次利用公共数据,撮合各行业的公共数据交易,挖掘产业应用中的数据要素价值,助力实现数据要素的资产化和资本化,打通商业生态的闭环。

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图3 大模型产业园的场景应用

大模型的快速发展,加速了数据要素流动,使得行业应用场景愈发复杂,数据安全风险倍增。未来,数篷科技将持续拓展可信数据空间即基础设施DaaI,提供“风险分级”、数据“全过程”、“多用户”微隔离、“跨云跨产业链”打通的云上解决方案,解决大模型的数据安全问题,保障大模型平台、开发方、使用方、监管方等多元主体的权益,促使数据转化为可量化、可交易、可持续增值的资产,推动大模型产业和更广泛的数据要素市场发展。

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