蚂蚁数科隐私算法获学术奥斯卡认证，加密推理效率提升100倍，已落地金融场景。

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你肯定遇到过这种窘境：想用AI分析数据，又怕客户信息“裸奔”；想搞联合建模，对方来一句“数据不出域”；好不容易训个大模型，还得提防黑客把老底都扒出来。

别急，有群技术宅，默默把“又要马儿跑，又要马儿不吃草”给实现了。

说的就是蚂蚁数科那帮人。他们搞出的几项隐私保护AI算法，最近在学术圈和金融圈都炸了——不是那种纸上谈兵的技术，而是实打实地把“安全”和“效率”这对死对头，破天荒地摁在了一起。

核心就三招，招招见血。

第一招，叫“给模型关键部位打码”。

新算法ScaleOT，专治大模型隐私泄露的疑难杂症。它用强化学习精准定位模型的核心层，然后像给照片打码一样，把原始参数保护起来。效果？隐私保护强度直接拉升50%，性能损耗却近乎为零。最妙的是，这个“码”的厚度还能根据场景灵活调节——普通商业合作用“薄码”，涉及核心机密就上“厚码”。

第二招，是让安全训练“飞起来”。

Gibbon框架，专门优化GBDT模型（金融风控最常用的模型之一）的联合训练。传统方法像多人抬大轿，互相防备，走得慢。Gibbon让两方在数据完全加密的情况下，把训练速度提升了2到4倍。以前要跑一夜的模型，现在咖啡还没凉，结果就出来了。

第三招最狠，推理效率提升100倍不止。

同态查找表技术，专门用于GBDT、决策树这些模型的加密推理。它守住了隐私的底线，却把效率天花板捅了个窟窿。原本因为太慢而被束之高阁的加密推理方案，现在终于能真正用在生产环境了。

这些不是实验室玩具。

它们已经塞进了蚂蚁数科的“摩斯”隐私计算产品里，在银行、保险这些对安全最苛刻的场子里真刀真枪地干。背后还有硬核背书：成果入选了ACM CCS、IEEE TDSC这些顶级学术会议和期刊，相当于技术界的奥斯卡认证。

这意味着什么？意味着以后谈数据合作，不用再陷入“要安全就没效率”的痛苦抉择。你可以坦然告诉合作伙伴：“数据可以不出域，模型效果不打折，速度还快得飞起。”

技术正在抹平商业信任的最后一公里障碍。当数据安全不再是创新的绊脚石，你会发现，能做的事原来有这么多。

所有领域都值得用AI重做一遍。本文作者承接各种AI智能体和AI全域营销自动化软件、工作流开发，了解加微信：qimugood。