如何实现数据安全和数据流转的平衡发展？9月3日，在2022世界人工智能大会可信隐私计算高峰论坛上，中国科学院院士王小云、美国三院院士Michael Jordan等20多位产学研界顶尖专家共同探讨了新一代人工智能技术的安全与发展，讨论可信隐私计算技术的挑战和未来。

安全与发展正在成为新一代人工智能产业的内核，而隐私计算是实现数据安全的关键技术。

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打破数据孤岛隐私计算让数据“可用不可见”

我国著名密码学家，中国科学院院士、清华大学教授王小云在视频演讲中提到，信息技术推动了万物互联，也极大地推动世界向更高效、环保、便捷的方向前进。特别是大数据、云计算、区块链、人工智能等信息技术迅速发展，与实体经济各行业领域进行深入交叉融合。但当前数据安全问题仍然十分严峻，特别是信息恶意获取、篡改、伪造和乱用，成本级低，大规模的数据泄漏时有发生，数据安全应得到全世界的广泛关注。

王小云院士介绍了提供隐私保护的签名方案、安全多方计算以及同态加密三种密码学中的隐私计算技术。她认为，隐私计算是一种非常重要的密码技术，可以为各类信息保护，打破数据孤岛，释放数据价值提供非常重要的技术支持。

人工智能“根目录”级大师，加州大学伯克利分校教授，美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士Michael Jordan提出了一种非常超前的数据经济价值观点。他认为，隐私数据和经济价值需要在更广泛的框架下讨论，并不能否定隐私数据带来的价值。“在一些场景下，人们希望通过发挥隐私数据价值创造收益。通过差分隐私，合约理论激励机制，可以在隐私和收益之间做折衷，实现‘数据可用不可见’，完成对数据拥有者的激励，帮助提升社会福利和收入。”

作为数据流通安全可信的重要技术，隐私计算的兴起与法律法规的明确紧密相关。近年来，世界范围内诞生了多部与数据安全有关的法律法规。我国《数据安全法》《个人信息保护法》等相继实施，形成了完整的安全法律体系。

与国际情况不同的是，我国在“数据产权制度方面开展的一系列创新，明确提出建立数据资源的持有权、加工使用权、数据产品经营权的产权运行机制，健全了数据要素权益保护制度”。“落实数据三权分置方向，隐私计算提了出非常好的技术解决思路。隐私计算能够实现原始数据不出域，在保护原始数据的前提下实现数据价值层面的流通，实现数据可用不可见流通。”中国信通院云计算与大数据研究所副所长魏凯表示。

构建负责任的数字经济：既要保护数据，也要运用数据

加州大学伯克利分校计算机系教授Dawn Song（宋晓东）认为，数据是现代经济的关键驱动力，也是AI（人工智能）和机器学习的生命血液，我们必须构建负责任的数字经济。2020年到2030年，是构建负责任的数字经济最好的十年。

被众多顶尖学者及从业者看好，隐私计算的价值已经在金融、医疗等领域的成熟应用得到验证。“数据是金融业的根基，离开它就没有金融业，数据可控使用与合规是金融业健康发展的前提。要在数据流通中着力保护数据隐私，防止数据在流通中暴露信息，使用可控可计量的方式，才能安全流通。”华控清交董事长兼CEO张旭东表示。

隐私计算最大的价值，并不是对数据保护起来进行束缚，而是让这些被保护好的数据“破壁起舞”。

医疗领域作为国家最早布局和推动数据应用的领域之一，是数字经济建设的重要组成部分，也是最难的部分。“现阶段医疗大数据的流通共享存在着技术壁垒和合规风险等难题。”瑞莱智慧（RealAI）公司CEO田天表示。而作为医疗隐私计算应用实践者，清华大学精准医学研究院智慧健康中心主任杨斌表示，“医疗数据来源多样、场景各异，甚至不同科室都有不同的数据等”。田天和杨斌共同认为，破局医疗数据困境，寻求医疗数据的开放应用、安全保护与利益共享的平衡，隐私计算是重要的技术解决方案，且大有可为。

随着我国逐渐明确了数据跨境领域的法律法规，在数据跨境服务场景中也不可绕过数据隐私保护和隐私计算。海南数据交易服务有限公司董事长宋鹏程在视频演讲中提到，海南自贸港数据流动是通过跨境交付方式开展一系列服务贸易，智能合约、隐私计算等一系列技术应用是其中不可缺少的技术载体。

关于整体数据流通领域的走向，蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官韦韬博士认为，随着我国数据安全法律体系的形成，数据流通领域将告别明文时代，实现流转、计算、数据分析、机器学习直至销毁的全链路数据密态安全可控。数据密态时代会经过计算密态化、大数据密态化、数据要素密态化等三个阶段，实现数据要素持有权和使用权、运营权分离，支持AI产业和数字经济高质量安全发展。可信隐私计算是实现数据要素密态化的关键技术基础设施。

关键词： 人工智能 数据安全 法律法规