12月16日消息，日前，由國際人工智能頂會NeurIPS 與 Facebook AI聯(lián)合舉辦的圖像相似匹配競賽ISC2021落下帷幕。本次比賽共有1635支參賽隊伍參加，來自螞蟻集團的TitanShield Team（titanshield2）斬獲圖像表征賽道冠軍。

據(jù)悉，此次奪冠團隊采用的技術(shù)方案是由螞蟻集團獨立自研的、“基于特征兼容自監(jiān)督學習框架”的預(yù)訓(xùn)練模型，能夠針對性地解決內(nèi)容安全風控領(lǐng)域常見的敏感信息更迭速度快、風控模型訓(xùn)練不及時等問題。作為可信AI技術(shù)研究及應(yīng)用中的一環(huán)，該技術(shù)上線后可降低80%的圖像對抗風險，將有助于極大地提升在內(nèi)容安全等相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域中的AI魯棒性（Robustness）。

作為人工智能下一階段快速發(fā)展的瓶頸所在，安全和可信性決定了人工智能未來三十年的發(fā)展速度和應(yīng)用深度；而AI的魯棒性，即抗打擊能力及穩(wěn)定性，則成為了人工智能的第一場大考?！叭绻謸醪蛔」簦R別結(jié)果不可信，那么AI模型不僅失去了它存在的意義，還會成為另一個風險敞口”，螞蟻集團資深技術(shù)專家博山表示。

據(jù)悉，此次比賽中，奪冠團隊所采用的“基于特征兼容自監(jiān)督學習框架”的預(yù)訓(xùn)練模型，在圖像識別領(lǐng)域，極大地緩解和應(yīng)對了上述問題。首先，該技術(shù)能夠基于公開數(shù)據(jù)集進行預(yù)訓(xùn)練，幫助AI提前完成同類風險預(yù)演。其次，在傳統(tǒng)的AI識別中，模型識別依賴人工投喂標注了“特征”的樣本；例如，模型在識別熊貓圖片前，需要先“學習”熊貓的特征——“眼部有黑色毛發(fā)”、“常與竹子一同出現(xiàn)”等等。而借助“自監(jiān)督學習”技術(shù)，該模型可以通過自主學習抓取“特征”，降低70%標注量，訓(xùn)練時間也從原本的一周縮短至3天。同時，創(chuàng)新的“特征兼容”方案，能夠?qū)崿F(xiàn)在兩個業(yè)務(wù)場景或兩家企業(yè)間，借助“特征”信息的兼容共享，實現(xiàn)風險聯(lián)防。

據(jù)悉，該模型及相關(guān)技術(shù)作為螞蟻集團內(nèi)容安全風控決策引擎的重要組成部分，目前已在支付寶內(nèi)容安全場景中全面上線，可整體降低80%的圖像對抗風險。