术语俗话 --- 隐私计算

隐私计算（联邦学习）： “数据不出门，知识共分享” 的合作新模式

• 核心难题： 不同公司或机构（比如医院、银行、不同地区的分公司）都想合作训练一个更好的AI模型（比如预测疾病、检测金融欺诈），但它们的数据包含用户隐私或商业机密，法律或竞争关系不允许直接共享原始数据。

• 隐私计算的目标： 让多方能在不共享原始数据本身的情况下，共同完成计算任务（最常见的就是训练AI模型）。

• 联邦学习（隐私计算的一种主流技术）：

  • 通俗比喻： 想象几所医院想合作研发一个新药。

    • 传统方式（不行）： 把所有医院的病人详细病历都集中到一个地方研究 → 泄露隐私风险巨大。

    • 联邦学习方式：

      1. 各医院（本地）： 每所医院保留自己的病人数据，锁在自家保险柜里。

      2. 中央协调员： 有一个中立、受信任的“协调员”（服务器）负责组织大家。

      3. 模型下乡： 协调员把要训练的“新药配方”（初始AI模型）发送给每家医院。

      4. 本地研究： 每家医院在自己的数据上，用这个模型进行“本地实验”（训练），计算出如何改进这个配方（模型参数的更新）。

      5. 只交“改进建议”，不交数据： 医院把计算好的“改进建议”（模型更新值，不是原始病历数据！）加密后发给协调员。

      6. 汇总“建议”，更新“配方”： 协调员把收到的所有“改进建议”汇总融合，得到一个更好的“新药配方”（更新后的全局模型）。

      7. 循环迭代： 把这个更好的配方再发给所有医院，重复步骤4-6，直到模型效果足够好。

  • 关键点：

    • 数据不动模型动： 原始数据始终留在本地，只有加密的、无法反推原始数据的模型更新信息在传输。

    • 保护隐私： 各方无法看到其他方的原始数据，大大降低了隐私泄露风险。

    • 知识共享： 最终大家共同获得了一个更强大的、融合了所有数据智慧的AI模型。

• 应用场景： 跨机构金融风控、医疗研究、广告推荐（不泄露用户具体行为）、智慧城市（各部门数据协作）等。