从三大流派争鸣到技术收敛，隐私计算正进入产业化新阶段

此前，有“中国诺贝尔”之称的“未来论坛”发布《隐私计算与数据要素白皮书》（以下简称“白皮书”），白皮书内容可分为三大板块，隐私计算与数据要素发展概况、隐私计算主要技术流派介绍、隐私计算多行业的应用前景，白皮书系统性地阐述了隐私计算技术及其产业应用的着力点，探究该技术赋能政策监管和数据要素市场建设等，对驱动数据红利发挥着积极的经济和社会效益。

 

 

信息来源：未来论坛

随着隐私计算技术浪潮袭来，业界围绕该技术、数据生态、发展趋势等讨论有了更深入的认知。未来论坛理事、隐私计算企业翼方健数联合创始人、董事长陈恂为白皮书写序，并指出，“数据要素和人工智能不是百年未有，而是几百年未有之大机遇；数据要素和人工智能不是另一个周期性的涨落，而是长远而深刻的可持续发展动力。”

同时，在不久前的清华大学全球产业研究院等主办的第三届中国产业高质量发展论坛上，据中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏介绍，诞生在数据隐私保护背景下的隐私计算技术正在蓬勃发展，2020年，隐私计算整体速度只比明文计算慢25倍，同时隐私计算应用的场景更加丰富，隐私计算技术已接近产业化。

在此背景下，思考如何让更完善的技术促进数据共享共用的同时保护数据的隐私安全显得尤为重要。而根据目前业界的普遍共识，隐私计算已经过各流派技术争鸣的阶段，而是已经进入了融合化、系统化应用的新阶段。

多种技术并用，隐私计算是系统化工程

数据和人工智能是一体两面，相互依存。而在这两者之间，数据是源头活水，数据就是知识的载体。数据和人工智能将决定未来的生产力和生产关系。

也就是，两者之间的关系并不是隔离的。数据流通的最本质矛盾的是原始数据本身无法安全共享，数据所有权无法交易，然而数据的价值又在于数据的“联合计算，共享共用”之中。那在讨论数据流通时，我们就需要结合数据和计算技术，而不是分开谈论。

当前，隐私安全计算被视为解决数据开放共享和隐私安全保护矛盾的技术。随着密码技术、硬件技术的发展加速隐私计算的商业化，其技术路径也处于高速的演变和变化之中，此前基于不同的信任假设和应用场景，隐私计算分化出：联邦学习、多方安全计算和机密计算三大技术流派，也是当下产品化的主要方向。

不过，业界对技术的演进认知也在加速收敛，认为单一技术不能完全解决问题。白皮书指出，隐私计算有很多不同方面的挑战，这需要一个框架把不同的技术包含起来，以支持隐私计算当中的数据确权和数据可信的应用。不同场景里面的应用需要选择不同的技术，并做出相应妥协。而且，商业场景下的隐私数据保护是多元的，包括AI和非AI的需求、数据量大小有所区别、最信任和想保护的东西也有差异。

这就意味着，所谓三大技术流派的发展，未来不会是一枝独秀的局面。解决隐私数据和数据要素问题，需要多种技术综合应用，提出系统化解决方案。

从多种技术组合的角度，具体有三点考量：一是，一个完备的数据处理的基础设施和系统不可能依赖单一技术，密码技术、高效和可证明之间需要有一个平衡；二是，所有安全技术都有性能损失，所以科研攻坚应集中在性能提升，推动系统实现和密码技术迭代发展；三是，安全级别应该是分层次的，分类分级别地看待数据的安全性，来找到匹配的安全解决方案：安全计算是很多技术的综合，现在需要一个类似于数据库SQL语言的框架把联邦学习、MPC和TEE等技术封装起来，做到对用户透明。

这一理念已逐步被隐私计算企业认同并实践，而不再坚持和追求单一技术，这也是市场趋势所在。

前微软亚洲研究院首席研究员、全球合伙人，翼方健数首席科学家张霖涛指出，信任假设+应用场景是判断依据，落地是技术存在的价值。不应刻意强调某项隐私安全计算技术，它们只是众多技术手段之一，应该把选择权交给用户和场景。

锘崴科技联合创始人王爽表示，不同的隐私计算子技术有不同的优缺点，需要根据具体的应用场景，通过优化组合不同的技术，来充分发挥不同项技术的优势，实现对于实际应用场景的赋能。当然，技术之间的组合调配并不容易，仍需要技术增强。

蚂蚁集团资深技术总监王磊也提到：隐私计算不是单一技术，是从技术环境、基础技术到应用技术的集合。

实际上，无论是业界还是资本市场都很关心技术应用，但一个误解在于，数据交互并不只是单纯地找到几家企业或组织交互数据，以此来计算出数据结果，这种应用很容易实现，但这看上去是为了应用而应用，为了“隐私计算”而“隐私计算”。体现的是技术思路、技术框架、技术潜力，没有解决本质问题。

因此，白皮书指出，在讨论隐私计算前景时，不能把技术思路和商业思路拆开看，技术是为商业服务的，合适最重要。这就要求，业界企业应该更长远地、战略性地应用隐私计算技术，真正思考数据要素与需求之间的关系和扩展可能，系统化解决安全与共享矛盾，而不是局限于当下的偏狭应用。

未来计算都是隐私安全的计算？

 

 

此前，在清华大学五道口金融学院等联合主办的“未来已来—全球领袖论天下”系列讲座中，有“计算机安全教母”之称的宋晓东教授提出，“未来的计算都应该是隐私安全的计算”，表明了基于隐私安全的计算在未来的重要地位。

该系列讲座中，陈恂博士同样在基于隐私计算的愿景上做了一个很好的回应——隐私计算企业正在构建“数据和计算的互联网（Internet of Data and Computing）”。

具体来说，物联网实现的是万物互联，数据和计算互联网连接的是数据和数据，数据和算法，算法和算法。 在这个体系之中，数据能够充分地流通，实现数据价值，继而积攒起多种能力，并以模型的方式出现，以引擎的形式存在，而这些引擎是灵活、可调用的，最后形成一个生态体系，满足实际应用。而这一切的发生都是基于网络中进行的计算方式则是“隐私安全的计算”。

《未来简史》一书中曾提到，“万物之网”是新的数据主义。如果你允许信息自由流动，让万物之网越来越完善，它就能造福每一个人。——隐私计算应该为普世的互联互通做打算。

现在，随着人类对数据要素的理论认识不断深化，隐私计算的价值逐步得到各界一致认同，相信随着技术演进、应用扩展以及法律法规的完善，隐私计算技术的产业化进程将进一步加速提升，届时人类的数据生态也将正在迎来变革。