在2020年CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會上，邏輯匯創(chuàng)始人叢明舒以“聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的經(jīng)濟激勵”為主題，深入探討了聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)在實際應(yīng)用中面臨的經(jīng)濟挑戰(zhàn)與激勵機制設(shè)計。他指出，聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種新興的分布式機器學(xué)習(xí)范式，能夠在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下實現(xiàn)多方協(xié)作建模，但其可持續(xù)發(fā)展離不開有效的經(jīng)濟激勵體系。

叢明舒強調(diào)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的核心在于“數(shù)據(jù)不動，模型動”，然而參與方往往因數(shù)據(jù)貢獻與收益分配不均衡而缺乏積極性。他提出，經(jīng)濟激勵應(yīng)當基于貢獻度量化，例如通過Shapley值等博弈論方法評估各參與方的數(shù)據(jù)價值，并結(jié)合模型性能提升效果進行動態(tài)獎勵分配。這不僅能夠激發(fā)數(shù)據(jù)提供方的參與熱情，還能促進高質(zhì)量數(shù)據(jù)的持續(xù)輸入。

叢明舒結(jié)合經(jīng)濟信息咨詢領(lǐng)域的實踐案例，分析了聯(lián)邦學(xué)習(xí)在金融風控、醫(yī)療健康等場景中的激勵設(shè)計難點。他建議引入智能合約與區(qū)塊鏈技術(shù)，實現(xiàn)激勵機制的透明化與自動化執(zhí)行，從而降低協(xié)作成本與信任風險。

叢明舒呼吁產(chǎn)學(xué)研界共同構(gòu)建開放的經(jīng)濟激勵標準，推動聯(lián)邦學(xué)習(xí)從技術(shù)探索走向規(guī)模化商業(yè)落地。他認為，只有通過合理的經(jīng)濟驅(qū)動，聯(lián)邦學(xué)習(xí)才能真正釋放數(shù)據(jù)要素的價值，助力產(chǎn)業(yè)智能化升級。