隐私与效率不再对立：蚂蚁数科引领AI安全新方向
在数据隐私问题日益突出的今天，如何在保障用户隐私的前提下实现高效的人工智能训练与推理，成为行业亟待解决的核心难题。近日，蚂蚁数科凭借其全新推出的隐私保护AI训练框架 Gibbon，在全球信息安全领域掀起了一波技术热潮。
Gibbon 框架采用了一种创新的安全两方训练机制，成功将传统的 梯度提升决策树（GBDT）模型 的训练效率提升了 2到4倍，不仅在性能上实现飞跃，同时在安全性上也超越了目前主流的 多方安全计算（MPC） 技术。这一成果也得到了国际学术界的认可，相关研究论文被 ACM CCS 和 IEEE TDSC 两大顶级会议收录，印证了其技术的前沿性与实用性。
推理效率提升百倍以上，隐私保护不再“拖后腿”
除了训练阶段的突破，Gibbon 在推理阶段同样带来了显著改进。蚂蚁数科引入了一种基于 同态查找表 的隐私保护推理技术，使得 GBDT 和决策树等模型的推理效率提升了 2到3个数量级，也就是 最高可达1000倍。这意味着，在不泄露原始数据的前提下，AI 推理的速度已经接近明文计算水平，极大缓解了隐私保护与计算效率之间的矛盾。
多行业落地在望：金融、营销等场景率先受益
这项技术的突破，不仅具有理论价值，更具备广泛的应用前景。目前，Gibbon 框架已可服务于金融风控、个性化营销等多个对数据敏感的行业，为企业提供 高性能、高安全 的隐私计算解决方案。
与此同时，蚂蚁数科也在不断完善其隐私计算产品生态，包括：
- FAIR平台：可信数据流通平台，支持多方数据协同
- 摩斯（Morse）系统：一站式的隐私计算解决方案
这些产品共同构成了一个多元化的隐私计算矩阵，为不同行业提供从数据协作到模型训练的全链路支持。
展望未来：隐私计算进入“实用化”时代
随着全球对数据安全和隐私保护的重视不断提升，隐私计算正从实验室走向规模化落地。而凭借 Gibbon 框架的推出，蚂蚁数科不仅巩固了自身在该领域的技术领先地位，也为 AI 在合规前提下的广泛应用打开了新的可能性。
可以预见，未来的 AI 发展将不再以牺牲隐私为代价，而是走向“隐私优先，效率不妥协”的新时代。