“数据对其他要素正发挥着乘数作用 。 ”“隐私计算相关技术仍面临诸多难点与痛点 。 ”在近期举办的2021年中国人工智能大会人工智能产业论坛上 ， 参会嘉宾表示 ， 数据驱动带来了供需优化、价值链创新 ， 放大了劳动力、资本等要素的价值 ， 催生了数字经济的新产业、新业态、新模式 。 传统数据不出域的安全模式 ， 已无法完全满足更多场景的应用需求 ， 要创新技术应用来进行支撑 。
参会嘉宾表示 ， 数据要素分为可用数据和不可用数据 。 不可用数据的边界由《数据安全法》《个人信息保护法》等界定 ， 而可用不可见的数据受法律、商业权益、个人隐私多重因素影响 。 随着人工智能的落地应用 ， 隐私计算相关技术仍面临着难点与痛点 。 探索数据安全新技术 ， 建设数据流通共享新机制 ， 应对数据安全、数据隐私的新挑战 ， 正成为亟待解决的问题 。
恒生电子研究院院长、原上海交易所总工程师白硕认为 ， 随着相关法律法规的陆续实施 ， 数据产业正逐渐进入新阶段 ， 数据生态发生了很大的变化 。 在技术发展的机遇期 ， 以隐私计算与事理图谱为核心的新一代数据技术将成为重要的技术支撑 。
国务院发展研究中心金融研究所副所长陈道富表示 ， 大数据的核心价值在于连接与共享 ， 无法连接的单体数据不具有大数据集合的群体价值 。 建立以征信体系为核心的信息共享 ， 搭建地方政府主导的以政务数据为主的数据共享 ， 探索企业市场化方式的数据流通 ， 以隐私保护计算技术实现数据的合规、安全流通 ， 将成为数据共享方式的重要思路 。
在此背景之下 ， 隐私计算让数据在阳光下面临哪些机遇与挑战？星云Clustar创始人陈凯认为 ， 隐私计算技术可以帮助人工智能为代表的应用领域 ， 合理引入更多受隐私、安全因素限制的数据 ， 促进人工智能模型向精准化、效率化发展 。 推动不同机构的数据融合 ， 催生出新的应用场景 ， 让过去的不可能成为可能 。 同时 ， 新兴技术的发展也面临场景探索、市场教育普及等多重挑战 ， 就隐私计算而言 ， 数据安全、信息安全相关法律法规也会带来一些方向上的影响 。
【业界：通过技术创新实现数据的合规、安全流通】清华大学交叉信息研究院副教授徐葳表示 ， 隐私计算的目标是可用不可见 ， 即保护数据本身的保密性 ， 使得计算内容、计算方式变得更加透明化 ， 更容易被监管 。 在满足个人信息保护要求、让AI大数据行业健康可持续发展的双重条件下 ， 要找到平衡点 ， 在技术层面做出更大贡献 。