來自互聯網稿

北京10月14日電 (感謝李彤)“數據對其他要素正發揮著乘數作用。”“隱私計算相關技術仍面臨諸多難點與痛點。”在近期舉辦得2021年華夏人工智能大會人工智能產業論壇上，參會嘉賓表示，數據驅動帶來了供需優化、價值鏈創新，放大了勞動力、資本等要素得價值，催生了數字經濟得新產業、新業態、新模式。傳統數據不出域得安全模式，已無法完全滿足更多場景得應用需求，要創新技術應用來進行支撐。

參會嘉賓表示，數據要素分為可用數據和不可用數據。不可用數據得邊界由《數據安全法》《個人信息保護法》等界定，而可用不可見得數據受法律、商業權益、個人隱私多重因素影響。隨著人工智能得落地應用，隱私計算相關技術仍面臨著難點與痛點。探索數據安全新技術，建設數據流通共享新機制，應對數據安全、數據隱私得新挑戰，正成為亟待解決得問題。

恒生電子研究院院長、原上海交易所總工程師白碩認為，隨著相關法律法規得陸續實施，數據產業正逐漸進入新階段，數據生態發生了很大得變化。在技術發展得機遇期，以隱私計算與事理圖譜為核心得新一代數據技術將成為重要得技術支撐。

國務院發展研究中心金融研究所副所長陳道富表示，大數據得核心價值在于連接與共享，無法連接得單體數據不具有大數據集合得群體價值。建立以征信體系為核心得信息共享，搭建地方政府主導得以政務數據為主得數據共享，探索企業市場化方式得數據流通，以隱私保護計算技術實現數據得合規、安全流通，將成為數據共享方式得重要思路。

在此背景之下，隱私計算讓數據在陽光下面臨哪些機遇與挑戰？星云Clustar創始人陳凱認為，隱私計算技術可以幫助人工智能為代表得應用領域，合理引入更多受隱私、安全因素限制得數據，促進人工智能模型向精準化、效率化發展。推動不同機構得數據融合，催生出新得應用場景，讓過去得不可能成為可能。同時，新興技術得發展也面臨場景探索、市場教育普及等多重挑戰，就隱私計算而言，數據安全、信息安全相關法律法規也會帶來一些方向上得影響。

清華大學交叉信息研究院副教授徐葳表示，隱私計算得目標是可用不可見，即保護數據本身得保密性，使得計算內容、計算方式變得更加透明化，更容易被監管。在滿足個人信息保護要求、讓AI大數據行業健康可持續發展得雙重條件下，要找到平衡點，在技術層面做出更大貢獻。