作者 | 李梅

編輯 | 陳彩嫻

“再挖點特征出來吧。”

“看看還有沒有超車的機會?！?/p>

“終于找到隱藏BUG了。”

“提交成功了！”

在這場持續(xù) 60 小時的極限挑戰(zhàn)中，24 位程序員時而盯住屏幕扶額沉思，時而雙手在鍵盤上快速游走，與隊友互相打氣，共同利用可信 AI 技術完成了欺詐舉報定性、欺詐交易識別等任務。

這是去年 ATEC 科技精英賽的線下決賽環(huán)節(jié)。選手們的每一個或興奮或焦灼的時刻，都被真實記錄下來，形成了一檔火爆的程序員專屬真人秀節(jié)目《燃燒吧！天才程序員》。

圖注：《燃燒吧！天才程序員 2》節(jié)目畫面

今年，在中國人工智能學會指導下，ATEC前沿科技探索社區(qū)發(fā)起了第三屆 ATEC 大賽，清華大學、西安交通大學、浙江大學、上海交通大學、螞蟻集團共同參與了大賽的命題和組織。大賽以“科技助實”為命題，模擬企業(yè)數字化的真實場景，設立了數字化運營和數字化安全兩大賽道。技術人將通過解決真實問題讓 AI 走出象牙塔，發(fā)揮技術向善的力量。在這場熱血競技之中，最終脫穎而出的冠軍隊伍將獲得100萬元的獎金。

——1——
技術的力量

最前沿、最具價值的技術，是 ATEC 大賽第一個耀眼的標簽。

當下，產業(yè)數字化已經成為一股不可逆轉的浪潮，利用數字科技實現轉型升級成了企業(yè)面臨的重要課題。然而，科技助實畢竟是一個非常大的命題，在產業(yè)數字化這場大潮中，什么樣的技術才是更有力量的？

毫無疑問，隱私計算、圖智能、智能推薦等技術，已經成為企業(yè)數字化進程中絕對不可繞過的強大工具。“無論是對于螞蟻還是對于更多中小企業(yè)而言，它們都是很重要的技術命題，這是大家感受非常深的。”螞蟻集團資深算法專家、圖學習技術總監(jiān)張志強是今年ATEC 2022科技精英賽的賽題組負責人，他這樣告訴 AI 科技評論。

因此，本屆 ATEC 科技精英賽瞄準了消費券分發(fā)和風險商戶識別兩個具體的應用場景。

消費券或購物券的分發(fā)，是中小企業(yè)在數字化運營中提升收益率和效率的一個重要渠道。

2020 年春季，在國內第一波疫情高峰剛剛落下之際，政府為拉動經濟復蘇，投入了大量資金通過支付寶或其他平臺向用戶發(fā)放消費券。商家提供不同力度的產品折扣，支付寶平臺則通過大數據的能力對用戶的偏好進行預測，將消費券精準分發(fā)給用戶，用戶領取后去消費，商家便可獲利。一直到今天，螞蟻仍在運行這個項目，其中的算法也在持續(xù)地迭代。

這樣一個場景首先涉及的是流量分發(fā)的概念，所以需要使用推薦相關的技術。推薦系統與搜索引擎、廣告投放并列為 AI 在工業(yè)界落地規(guī)模最大的三個技術方向，在產業(yè)數字化中無疑具有巨大的技術力量。

同時，消費券的分發(fā)還會產生許多非結構化的圖數據，比如用戶點擊領取或核銷一次消費券，用戶與消費券之間就構成一種關系，這種關系可以用圖來表示。此外，用戶歷史行為的序列、用戶之間的關系等也都可以表示成圖數據。圖數據的獨特性在于樣本并非獨立同分布的，需要使用圖神經網絡等圖學習滴技術去對圖數據進行表達、理解或抽象，在此基礎上再去實現智能化建模。

所以在推薦場景中，利用圖學習的技術能夠提高消費券分發(fā)的效率和精度，最終提高中小商家的數字化經營能力。事實上，在推薦相關的比賽中，引入圖學習技術并不常見，常規(guī)的推薦比賽涉及的特征主要包括用戶特征、消費券特征和曝光點擊特征，而這次的 ATEC 大賽還額外增加了兩個圖數據源。

“圖學習有很大的落地潛力，我們希望選手能在圖學習方面多得到一些訓練”，這是螞蟻集團圖學習技術部算法工程師趙前在參與出題時的一個出發(fā)點。前沿技術從產業(yè)中來，最終也要到產業(yè)中去，只有豐富多樣的應用場景才能為圖學習打開更大的技術落地空間，這次的消費券分發(fā)賽題便是其中一個典型場景。

不僅僅是推薦，風控也是圖學習的重要落地場景。

企業(yè)進入數字化世界，除了提升數字化運營能力，還需要最大程度地降低安全風險。如欺詐、黑灰產商家或者金融領域小微企業(yè)的信用與經營風險等，會危害整個數字生態(tài)，所以今年 ATEC科技精英賽還設置了風險商戶識別賽道。這個賽題在螞蟻的網商銀行業(yè)務中同樣有著大量的實踐經驗。

網商銀行為小微群體提供金融服務。舉個例子，淘寶商家發(fā)出貨品后，可能要等待長達 14 天的時間才能收到用戶的付款，小微企業(yè)很可能會因此面臨資金鏈斷裂的危險。所以網商銀行推出了發(fā)貨貸款，只要商家真實發(fā)貨，就會根據貨物的真實價值及時緩解商家在交易中資金流動緊張的壓力。

然而，一些不法商家會借機鉆空子，比如利用刷單、虛假發(fā)貨、偽造交易等手段去騙貸。為了維護其他正常商家的權益和整個數字生態(tài)的健康運行，我們就需要識別和剔除風險商戶。

圖學習技術在此便有了用武之地，商家和用戶之間的交易可以用圖數據來表示，如果商家實施了不良交易，我們就可以從交易圖的模式中發(fā)現異常，進而對其做處理。

在識別黑灰產商家的任務中，隱私計算同樣是一大技術利器。

隱私保護的背后其實是一個關于「數據」的矛盾。一方面，在 AI 研發(fā)轉向以數據為中心的當下，人們越來越認識到數據作為生產要素的巨大價值，為了最大化地釋放數據價值，數據需要被聯合起來使用。但另一方面，生產數據的各個主體并不希望在數據協作過程中泄露自己的數據隱私。

張志強向我們舉了一個風險商戶識別的例子：很多時候，一個黑灰產團伙可能涉及多個平臺，他們的數據可能包括不同類型 ，并分散在不同的計算節(jié)點中，我們需要對其實現一個高效的協作，將多方數據聯合起來，更完整地刻畫出黑灰產團伙的全貌，從而最大化識別效率。在此過程中就需要利用聯邦學習技術，保護商家數據隱私的前提下，聯合多方的交易信息，提高對風險商戶的識別精度。

本質上，兩個賽道背后的技術圍繞的都是關于數據的能力?！皥D智能是針對某種特定數據類型進行表征和建模，隱私計算則是解決數據孤島的問題，兩種數據能力是互補的”，張志強解釋。

所以，經由 ATEC 這場賽事，選手所能獲得的并非只是解決兩個賽題的經驗，更是一場對當下工業(yè)界最前沿技術的探索。

——2——
更真實的工業(yè)場景命題

AI 技術者的實力有多強，只有深入工業(yè)場景的叢林實戰(zhàn)一番才能見分曉。

“如果沒有成規(guī)模化、具有較大影響力的真實場景，其實是很難誕生重量級的技術的”，張志強深信，真實場景更能驅動技術人去思考怎樣的技術方向是更有價值的。所以，盡可能地還原真實工業(yè)場景，貫穿了本次 ATEC 大賽的命題始終。

在賽題組看來，這也正是許多計算機領域的競賽所缺少的。以圖學習為例，已有的相關比賽大多是面向學術環(huán)境，使用的是公開或構造的數據集，比如學術文獻網所形成的龐大的圖數據，但鮮少在真實工業(yè)命題下去彰顯圖學習的技術價值。

AI 要真正走出實驗室，場景與人才，缺一不可。

這也是 ATEC 探索產學研融合模式的原因。每年的參賽者中有很大一部分是高校學生，他們大多缺少將研究理論付諸實踐的平臺。比如隱私計算是近年來一個新興的熱門方向，盡管很多高校都開設了相關課程，但相關的比賽還不多。公開的學術論文是他們了解這項技術的主要窗口，但論文提供的數據集及其評估方式通常與真實的技術應用場景之間有著不小的鴻溝。

紙上得來終覺淺，剛畢業(yè)不久的流愚對這一點深有體會。他解釋，與學術環(huán)境下的公開數據集不同，工業(yè)場景中的測試集數據是完全不可見的，我們只能在訓練集上開發(fā)模型，再將測試集的數據喂給模型、進行評估。這種差異會導致學生不理解為什么測試集上的時間特征是不可用的，可能會忽略特征穿越或特征泄露等情況，錯將泄露的特征加入到模型中。但實際上，這些特征在真實場景中是不能使用的。

另外，去企業(yè)實習的門檻較高、機會也少，像隱私計算這樣的方向，其實全國范圍內的崗位還不多。螞蟻內部有著海量的技術應用場景，借助這樣的資源，ATEC為大家提供了一個最接近真實場景的試煉場，并對所有懷抱技術熱情的人敞開大門，這也是過去兩年 ATEC 能夠吸引數千名技術青年參賽的原因。

在2020年第一屆ATEC科技精英賽中，賽題就設立了真實的環(huán)境保護命題。參賽者通過訓練AI模型，對瀕危野生物種進行智能識別，與盜獵者展開了一場數字攻防博弈。第二年的考題之一“網絡欺詐交易識別”，則來自支付寶的真實的業(yè)務場景，選手利用經過模改脫敏的、 關于數字貨幣的數據集，探討數據保護場景下的聯合計算分析，完成了一次隱私保護的技術實踐。

那么，今年ATEC 科技精英賽的真實都體現在哪里？

首先，賽題的設計呈現了企業(yè)在數字化過程中所面臨問題的實際面貌。

以賽道一為例，實際的消費券分發(fā)與一般的推薦任務不同，一般推薦任務大多只關心某一個整體的排序性指標，或關心圍繞用戶的一些排序指標。但實際的消費券發(fā)放場景涉及多方，包括平臺方、商家和用戶，商家側的一些指標同樣要考慮在內，一些曝光度更低、客戶量更少的長尾、弱勢小微企業(yè)，也希望用戶能使用他們的消費券購買產品。這就需要我們提高每個券的點擊排序預測的精度，保證無論是頭部商家還是長尾商家都能得到較好的點擊率和核銷率，讓小微企業(yè)也能乘上數字化的時代快車，實現降本增效。

所以，參賽者在設計推薦系統時，必須同時提高兩方面的指標，既保證用戶的體驗，又能對中小商家的消費券做更精準的分發(fā)，這樣才能在榜單中得到一個好的名次。

為了讓選手能更自由地發(fā)揮其技術想象力，ATEC 還在保證數據安全的前提下提供了十分貼近工業(yè)場景的底層數據環(huán)境。

如在消費券分發(fā)的場景中，在對數據進行嚴格的脫敏、保證數據隱私的前提下，ATEC 將用戶行為、用戶間關系、消費券知識圖譜等真實數據都開放給了選手。

“如果我是選手，我會希望題目的數據源不要定得太死，最好是原始的狀態(tài)?！睆堉緩娫谠S多比賽中拿過獎項，也是經驗豐富的出題人，他非常理解競賽人希望比賽天花板沒有最高只有更高的心態(tài)。

所以，在符合數據安全的前提下，賽題提供了用戶和商家的一些經過脫敏的真實交易記錄信息，而不是只給出高度抽象化的人工特征。假如專家提前在背后做好特征提取，那么選手就只需要做一些模型的組合工作，但 ATEC 希望選手能在模擬的工業(yè)環(huán)境中，花足夠多的精力去理解數據本身，做信息的提取和建模。

另外，ATEC 大賽畢竟是一場技術競技，所以賽題組在縮小比賽題目與真實工業(yè)問題之間的差距時也要考慮一個難點，即將賽題對復雜真實環(huán)境的簡化調控到合理的幅度，這也是賽題組團隊內部斟酌和爭論最多的一個方面。他們都身處技術應用的第一線，很清楚目前業(yè)界有哪些強大的模型和基線，因此花了不少時間去測試不同的模型，在此基礎上設定能拉開分數差距的賽題難度，在每一個數據源的選擇上，他們都要保證能讓選手的分數在榜單上具有區(qū)分度。

總之，在用技術解決數字經濟難題的這條路上，青年技術人只有親臨真實的工業(yè)場景才能理解技術背后的邏輯，提升技術能力。而在邁入實戰(zhàn)之前，ATEC無疑是一次不可多得的預演機會。

——3——
科技偶像的誕生

從 2020 年的“野生動物保護”，到2021年的“科技反詐”，一群篤信技術改變世界的年輕程序員們，在賽場上寫下一行行代碼，攻克了一個個社會熱點命題。我們也看到了這群人身上獨有的精神氣質：對邏輯的忠誠，對效率的癡迷，對解謎的熱愛。

今年，在“科技助實”的命題下，又有一群年輕人正在奔赴技術的競技場。本屆ATEC科技精英賽分為線上賽和線下賽兩個階段。

線上賽目前已經在進行當中，選手在支付寶提供的平臺上訓練模型、評測模型效果。評分采用測試榜（A 榜）+終榜（B 榜）形式，最終每個賽道的名次與獎勵評定，都以 B 榜數據集成績?yōu)橐罁?。比賽期間排行榜顯示 A 榜成績排名，每支賽隊每個自然日可提交 3 次結果。

最終，線上賽前 20% 且超過分數線的賽隊將會均分 30 萬元的獎池。在賽后答辯中，還將選出每個賽道答辯成績前 8 名的選手瓜分 16 萬元的獎池。

線下決賽將于2023年的 3 月 3 日至 5 日 舉行。在限時 48 小時里，選手將在真實場景模擬中基于多項公開及隱藏關卡展開激烈的多輪對抗，角逐冠軍團隊，拿下百萬獎金。

值得一提的是，本屆比賽還專門設立了2名“巾幗特別獎”（1 萬元獎金），希望這個舞臺上能出現更多女程序員的身影。

讓技術的力量被看見，讓程序員們的聲音被聽見，是 ATEC 大賽的不變初衷。所以今年，線下賽將繼續(xù)呈現在真人秀節(jié)目中，向公眾展示程序員群體千姿百態(tài)的有趣靈魂。

圖注：第二屆ATEC科技精英賽冠軍隊伍

作為國內首檔程序員真人秀綜藝，以往兩季的《燃燒吧！天才程序員》播出后成功破圈。在真實的鏡頭記錄下，我們已經見證了許多技術“頂流”的誕生，如小刀、腹黑、郭達雅、李金膛的、曾兆陽等等，他們熱血、智慧、謙遜，感染了無數有著技術理想的人。

ATEC 已經準備好了最真實的技術考驗、極其誘人的獎金和獨一無二被“看見”的機會，只等一個擁有技術靈魂的你來開啟一段破浪之旅。（公眾號：雷峰網）

ATEC 比賽網址：https://www.atecup.cn/home

（公眾號：雷峰網(公眾號：雷峰網)）

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