机器学习泰斗迈克尔·乔丹：AI发展需重视集体性、不确定性与激励机制

“既要关注前沿技术，也要关注数据和算法背后的伦理，这是每个数据从业者应该具备的三重素质。”在2024 Inclusion·外滩大会上，蚂蚁集团董事长兼CEO井贤栋表示，希望借助“科技”的力量，探索数据要素市场的健康之道。井贤栋认为，数据要素流通普惠，既要释放数据要素的价值；同时，也要保障各方合理权益，避免数据要素的“垄断”。

在Inclusion·外滩大会的科技展区，井贤栋还谈到了数据从业者的职业素养。“ChatGPT，你觉得你创造出来的东西是什么？”他反问道，并表示，当前的数据要素流通模式需要更多元的参与者共同搭建，既要有技术能力，也要有伦理道德。

此外，井贤栋还强调不要过度追求高精尖的数据，数据要素本身应该服务于实体经济。他认为，往往是那些细微的数据能够创造价值，例如通过对小微商户的经营数据进行整合，能够帮助银行、基金等更好地进行风险评估。

井贤栋进一步阐述了不应过度追求技术与算法的观点。他认为，当前数据流通的最大挑战在于如何用AI技术赋能业务，而不是一个纯技术的理论。他表示，风险管理体系的建设是当前AI应用的一个重要领域。

“数据安全”是连接数据流通和数据要素的关键。“AI时代要有更全面的数据合规，既要推动AI技术创新，也要构建数据要素安全底座。”井贤栋阐述了“三层数据市场（Three-Layer Data Markets）”理论，覆盖算力、算法和数据资产三个方面，提升“合规数据”、“模型数据”和“原始数据”的处理能力。他指出，数据合规能够有效促进数据要素的合理流动，进而推动技术创新。

目前，井贤栋提到了隐私计算技术，这是一种保护数据和算法的有效措施。在数据处理中，该技术可以保证数据提供方既可以获取数据价值，又不用担心数据泄露。在隐私计算里，各个参与者通过区块链技术进行安全、高效的数据流通，实现多方数据的共享。

针对新兴技术挑战的数据安全问题，提出了“可信联邦”和“计算联邦”，这种措施旨在保证数据在不出域的情况下依然可以实现价值交互。提到金融风控领域的数据共享问题，他认为“我们需要构建一个共同履约的价值网络，这样才能安全地进行跨境数据流通。”

数据从业者应该具备怎样的能力，才能推动金融科技更健康地发展？除了技术、算法和数据之外，还要关注伦理道德。他提到IEEE（国际电气与电子工程师协会）正在制定个人数据保护标准，推动全球数据要素市场健康和可持续发展，以及2022年发布的第一个隐私增强技术国际标准。

2024 Inclusion·外滩大会将于9月5日-7日在上海黄浦世博园区举办，本届大会由1场主论坛和36场分论坛组成。期间，各行业的前沿科技领袖将围绕“2024 全球科技创新与可持续发展”的主题，展开深入探讨。