AI Labs推出臺灣首個聯合學習平臺服務，提出4階段FL流程來加速企業導入

臺灣人工智慧實驗室（AI Labs）聯手各政府部會發起臺灣聯合學習產業大聯盟，於3月30日正式揭露聯盟專用的聯合學習平臺服務，可分為訂閱使用、AI開發、聯合訓練和聯合驗證等四大階段，過程中，AI Labs也將提供技術支援，來協助聯盟成員進行聯合學習。聯盟入會會員年費為1萬元至5萬元不等，依各產業聯盟而定。

臺灣人工智慧實驗室率先推出聯合學習平臺服務

聯合學習（Federated Learning，簡稱FL）是一種分散式機器學習方法，能以共享模型來取代共享資料，解決傳統集中式機器學習需要大數據的問題。國內最早發起FL專案的臺灣人工智慧實驗室（AI Labs），最近就將他們在醫療業聯合學習的成功經驗進一步擴大，在國發會指導下，聯手政府部會、工研院和資策會等單位，成立臺灣聯合學習產業大聯盟，要把聯合學習推廣到不同產業。該大聯盟底下已有不少產業聯盟，包括醫療聯盟、城鄉暨交通聯盟、金融聯盟、製造聯盟，以及文化商務聯盟等。

AI Labs也在聯盟成立之際，推出臺灣首款FL平臺服務。這個平臺，整合了AI Labs用來訓練AI模型的技術平臺TMI Lightning，以及自建的模型建造器Model Zoo，還有收集國內外開放資料集的Data Zoo。

該平臺共有3個使用介面，首先是專家學習系統Expert Learning，可給Local端用來半自動標註影像，再來是Edge Dashboard，負責管理Local端AI模型，最後則是Harmonia Dashboard，專門管理聯合學習訓練的模型。

分4階段進行模型開發和驗證

該平臺服務有4階段導入流程，首先是AI模型上架，由發起FL議題的盟主，上傳自家初始模型到Harmonia Dashboard上，其他想參與的加盟者，可瀏覽、訂閱加入。接著，再透過專家學習介面，來測試模型。

第二階段則是初始AI模型開發。發起FL議題的盟主和加盟者得先制定AI研究協定，比如要打造肺結節病灶追蹤的模型，就得講究病灶標註的輪廓，必須訂好標註規則和其他所需資料。

協定制定好後，再由盟主匯入資料、透過半自動專家學習標註影像。訓練資料準備好後，就開始進行初始模型訓練，使用者可透過TMI Lightning框架來訓練模型，也可從其中的Data Zoo和Model Zoo來挑選模型架構，加速開發。

進一步來說，Data Zoo收錄了近百組國內外開放醫療資料集，可做為新模型開發的基礎。而Model Zoo則有將近50組的影像AI和聯合學習常用的演算法，可加速AI學習。

初始模型訓練好後，就能上板，讓議題盟主用來測試。比如，用上板模型當作半自動專家系統，來標註醫療影像，測試模型對臨床資料的表現。

初始模型完成後就進入第三階段：聯合訓練。首先，聯盟成員得先擬定聯合學習計畫，比如制定研究協定和聯盟加入條件等，並選擇訓練資料類型。之後，再將初始模型部署到加盟者端，開始進行聯合訓練。成果評估沒問題後，就將模型上版，要是表現不夠好，第三階段就會重來一次，直到模型收斂。

最後一階段就是聯合驗證。這個階段的目的，是要讓更多成員來測試模型，平臺也會透過推播機制，來通知其他成員，比如醫院，用其臨床資料來測試。

在這些過程中，AI Labs會扮演技術輔導角色，比如協助提供預訓練模型、標註模式定義，或其他系統操作輔導等。AI Labs內部200人的團隊，也會依使用者需求，來提供人力支援服務。

另一方面，AI Labs也公布聯盟會員收費規則，團體會員為1萬元至5萬元不等，視所屬產業聯盟而定，而教育學術團體會員年費為5,000元，個人會員則是2,500元，但平臺服務收費得視需求而定。未來，AI Labs也將設置網站，來說明平臺服務使用辦法。

聯合學習在國際還有新玩法，Google就用來取代Cookie作廣告精準推薦

聯合學習的目的，是要解決傳統集中式機器學習限制。因為，要有好的AI，就要有足夠多的資料。但這種集中式機器學習方法，對要兼顧資料隱私的企業來說是一大挑戰。因此幾年前，Google率先採用聯合學習，來改善虛擬鍵盤Gboard的選字推薦功能。他們讓用戶端手機下載一支公版訓練程式，讓程式直接用手機端資料來學習、訓練，再將訓練好的參數上傳到中央伺服器，優化後再回傳到各端點，進行下回合訓練，直到模型收斂。Google最後也將這套AI，部署到百萬支Android手機上。

今年，Google更進一步把聯合學習用於廣告的精準推薦上。為顧及網路瀏覽資料的隱私，Google逐步淘汰第三方Cookie，但為了讓廣告依然仍準確投放，Google利用分群聯合學習技術（FLoC），讓廣告主可觸及「一群」擁有共同興趣的使用者，把個別使用者隱身於群眾中，而且，FLoC是在使用者裝置上運算，不會將使用者的瀏覽歷史紀錄上傳到雲端。Google測試也指出，透過FLoC進行關聯性廣告的轉換效果，可達到使用Cookie的95%。文⊙王若樸