摘要

近期，由微众银行的人工智能首席科学家范力欣博士、马来亚大学的陈志胜教授，以及加拿大工程院与皇家科学院的双院院士、微众银行首席人工智能官杨强教授，携手业界多位专家共同编著的《机器学习模型数字水印》一书正式面世。此书聚焦于利用数字水印技术验证机器学习模型的所有权，旨在应对人工智能领域快速发展的挑战。

正文

随着人工智能技术的飞速进步，机器学习模型在各行各业的影响力日益增强，尤其是大型预训练深度学习模型因其卓越的性能而价值倍增。这一背景下，模型的知识产权保护问题成为焦点，既关系到模型开发者与数据贡献者之间的权益分配，也关乎整个产业的公平竞争与创新发展。面对这一复杂议题，本书汇集了众多行业专家的研究成果与政策导向，旨在通过技术创新解决模型产权保护难题。

《机器学习模型数字水印》一书，由上述三位学者及其团队精心编写，旨在探讨如何通过数字水印技术来验证机器学习模型的所有权。该技术通过在模型中植入特定的水印，一旦模型被非法复制或盗用，模型所有者便能通过提取水印来证明其所有权。水印生成采用后门训练、多任务学习、决策边界分析等方法，确保其秘密性与隐蔽性，同时对模型性能影响极小，适应多种应用场景。为了提升水印的鲁棒性，该技术需具备抵抗各种对抗性攻击的能力。

本书不仅详细阐述了模型水印的原理与方法，还展示了其在图像分类、图像生成、图像描述、自然语言处理、强化学习等领域的实际应用，为破解人工智能模型产权保护难题提供了有效路径。

范力欣博士对此表示：“这本书汇集了人工智能、数据管理、联邦学习等领域最前沿的研究者，共同分享了最新的研究成果。它涵盖了从动机、基础理论到具体技术与协议的全面内容，特别强调了模型水印、签名和护照嵌入等创新技术，以及它们在分布式联邦学习环境下的应用。”

行业专家评价

观韬中茂律师事务所的合伙人、中国首席数据官联盟专家组成员王渝伟对书中提及的技术与应用给予高度评价。他指出，数字水印技术在传统知识产权保护领域已有所应用，但在模型产权保护方面的研究与实践仍属新兴领域。数字水印技术的独特性、与加密技术的结合、难以伪造性以及较高的性价比，使其有望成为模型产权保护的重要手段和法律依据。然而，鉴于模型作为软件、算法与数据的综合体，其产权属性难以纳入现行知识产权框架，因此寻求与现有法律体系的有机结合，构建多层次的模型产权保护机制，是未来人工智能立法与实践需要深入探讨的方向。

结语

《机器学习模型数字水印》的出版标志着人工智能领域在模型产权保护方面迈出的重要一步。通过融合技术创新与法律思维，本书为保障人工智能模型的知识产权提供了新的视角与解决方案，同时也激发了业界对未来人工智能立法与实践的深入思考。