假如说肯定相等、按需分配的乌托邦只能是幻想，那么日趋重要的数据资源要公平合理地分配运用，是否就注定无解？

  数据常被比作石油资源，数据又和土地、劳动力、本钱、技能并列为第五大出产要素。但与其他传统出产要素比较，数据的独特性在于，一旦被人或机器“看见”，就能被无限地仿制传达，也或许敏捷被许多运用者运用，乱用的职责就难以厘清，数据价值也会跟着不断流转而逐渐损失。

  因为这些数据的先天特质，一般以为数据本质上是无法安全流转的，或许说明文数据的流转是个伪出题。这一窘境直接加大了数据同享的难度——数据的原始具有者只需一拿出数据，就或许在极短时间内面对数据乱用和价值归零。但谁都了解，彻底“雪藏”数据也是不实际的，没有大数据人工智能就无从谈起，每个人在享受到智能手机便利性的一同必定要奉献自己的数据。

  形而上学层面，人们开端意识到，真实应该同享的并不是数据自身，而是数据经过核算处理后发生的价值。也便是说，数据需求维护和阻隔，但数据价值却在于同享联合。换句话说，便是要把数据的运用权从一切权中分立出来。

  以此为指引，在技能层面，隐私核算技能的呈现总算完结了数据的“可用不行见”，而且已从实验室走向运用，甚至商业落地，一跃成为当红数据流转与同享处理方案。

  图片来历：微众银行与毕马威《深潜数据蓝海：隐私核算职业研讨报告2021》

  所谓数据可用不行见，便是输入方能够在不直接同享原数据的条件下让运用方得到数据核算发生的成果，运用方也能从更多来历的数据核算中取得更多更精确的核算成果和数据价值。在整个过程中，原始数据一直把握和保留在数据一切者手中，而数据价值却被安全地发掘出来。

  一个典型的比方是，当咱们手机上许多APP在运用刷脸付出的时分，这些APP并没有真的得到咱们脸部的图画数据，而仅仅一个核算成果：正在刷脸的人是否便是账户一切者自己。反过来说，不管是否是自己，这些APP都只能依据核算成果来判别下一步操作，而不是直接取得刷脸者的相片。

  由此及彼，这样的理念运用在更大场景中，发生的价值也是巨大的。比方在医疗范畴，不同医疗机构的数据能够集合起来核算，将能协助医师更快了解更多疾病，也能极大提高“AI医师”的确诊才干。而在金融范畴，不同金融机构的数据放在一同核算后，风控才干就可大大提高，不法分子就会一处受阻处处受阻。当然，这一切的条件依然是一切原始数据一直都在各自一切者手里。

  需求指出的是，因为隐私核算的开展尚处前期，各方对其了解和运用并不彻底相同。比方，隐私核算这一称号就有不同版别，如隐私增强核算、隐私安全核算等，但在一般沟通中都可用隐私核算来表明。

  隐私核算终究包含哪些中心技能？假如从软件和硬件视角来看，隐私核算不只包含软件算法，也包含硬件环境。其间软件方面主要指多方安全核算（MPC）、同态加密（HE）、差分隐私（DP）等算法，而硬件环境则主要指根据芯片的可信履行环境（TEE）。假如从技能特点来看，也可分为源于密码学的技能途径，如MPC、 HE，以及源于人工智能的技能途径，如联邦学习。此外，区块链技能近年来也被用于隐私核算，在分布式架构、数据确权和溯源方面不断优化隐私核算。

  现在各界对隐私核算的根本一致是，不管选用何种技能途径，我们的方针都是为了完结数据的可用不行见。要完结这一方针，并非单一技能能够达到，而是多种技能途径的归纳运用。因而，与其说隐私核算是“技能”，不如说是处理方案。

  如此夸姣的东西自诞生之日起就被寄予厚望，受重视程度也不断提高。2020年10月19日，全球威望的IT研讨与参谋咨询公司Gartner发布2021年前沿战略科技趋势，其间将隐私增强核算与行为互联网、分布式云、超级自动化等并列为最前沿的九大趋势，极大提高了隐私核算的知晓度。

  虽然初看隐私安全核算给人感觉非常前沿和杂乱，但隐私安全核算的一些技能途径现已适当老练而接地气了。比方方才说到的手机刷脸付出，便是因为手机芯片中有一个TEE区域，用于指纹和面部辨认。而在B端，医疗和金融范畴现已诞生了许多隐私核算的落地运用，而且还将继续成为抢手运用场景。

  隐私核算前途无量，但要说能够力挽狂澜从此处理数据同享难题，恐怕暂时有点想多了。

  首要隐私核算并不能处理一切的数据问题。比方，若参加数据核算的各方彻底没有信赖根底，在看不到数据的条件下又如何能确认数据符合要求？又比方，人工智能数据需求符号，这类可用可见的数据是否会成为安全漏洞？事实上，许多数据问题都或许发生在隐私核算之外。

  隐私核算的技能途径仍处于探究期，尤其在面对上百万级大数据时的功能问题依然杰出。在非技能层面，我国信息通讯研讨院云核算与大数据研讨所副总工程师王蕴韬列举了隐私核算的三大问题：榜首、隐私核算产品很难自证安全。第二，隐私核算产品的法令适配性值得讨论。第三，不同的隐私核算渠道构成新的数据孤岛，隐私核算渠道间的互联互通值得继续重视。

  终究，隐私核算的大规模推广运用依然面对实际问题。其间令隐私核算技能供货商非常头疼的是，对用户而言，隐私核算当然能维护数据、提高合规性，但能够带来多少真实的商业价值却无从知晓。别的，缺少既有客户事例，难以压服新客户测验隐私核算，也无法成为了“先有鸡仍是先有蛋”的应战。

  在这些问题中最引人忧虑的是不同隐私核算渠道构成的新数据孤岛，究竟这与隐私核算完结数据安全同享活动的初衷相悖，也将直接影响隐私核算的开展前景。现在，这一问题现已引起隐私核算业界的重视，处理思路集中于打造更上层、更大规模的隐私核算根底设施。

  国内隐私核算“四小龙”之一——翼方健数CEO罗震提出了数据和核算互联网概念。他以为，从开展道路来看，隐私安全核算的开展将会阅历单体、联盟、生态网络三大阶段，别离包含单体渠道（局域网）、渠道联盟（专业网络）及数据和核算互联网。

  这一开展途径的中心要义就在于完结了不同隐私核算渠道的互联互通。也便是说，在隐私核算让原始的数据孤岛经过私有的隐私核算协议连接起来构成更大的岛链的一同，不同岛链又能够经过通用的隐私核算方法连接起来，终究构成数据和核算互联网。

  跟着开展阶段的演进，各参加方之间信赖度的要求逐渐下降，数据的流转同享和运用功率则逐渐提高。跟着互联互通的深化，隐私核算所需的技能和资源耗费会变得更加经济高效。比及数据和核算互联网阶段，生态网络构成，数据即便在没有信赖的渠道间也可经过授权被一切参加者运用，以最合适的隐私核算方法、运用核算方法以及算力完结核算。

  国内隐私核算代表性企业华控清交董事长兼CEO张旭东则展望了国家数据流转网，并对资源的集约化运用提出了类似观念。他以为，支撑数据流转的可用不行见、可控可计量，需求耗费较大核算和通讯资源，需求有根底设施，好比是一个有公信力的“中心厨房”。

  国家数据流转网是根据核算合约的算力和通讯带宽的结合体，是国家数据流转监测办理和宏观调控的根底设施。这个根底设施在投入时需求花许多本钱，但投入后运用的边沿本钱大幅下降，可靠性、安全性大大提高。

  张旭东还着重，国家数据流转网作为根底设施需求以松解耦的架构规划保证通用性：一套核算结构，适配不同运用场景。他表明，数据流转便是不同方式的数据结合运用节点都能够打通，假如数据和算法是绑缚的就不能完结通用，只有解耦才干构成通用形式。这其包含了三大解耦，即算法和算力解耦；数据和算法解耦；数据、算法、算力与运用解耦。

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