数据需要 枷锁 ，技术和立法对于隐私保护缺一不可｜WAIC观察|AI

　　在2021年世界人工智能大会上，关于如何保护隐私，众多行业人士认为，技术和立法的推进，是两大必不可少的重要手段。
　　其中，不少参与嘉宾提到了“隐私计算”这一技术；除此之外，很多企业已经在为隐私保护采取行动，随着立法的推进，保证用户的数据安全已经成为自我规范。
　　悉尼科技大学副校长、澳大利亚人工智能协会理事长张成奇在“可信AI”的论坛上指出，谈人工智能福祉的问题，就要谈到尽量避免负面效应，“除了技术之外，法律也要跟上。”
　　从数据本身的安全性上来说，富数科技 CTO卞阳认为，“没有数据就没有AI，没有可信的数据，就没有可信的算法模型，也没有可信AI的应用。”至于什么是可信的数据，他提出，首先数据质量一定要好，其次数据的来源必须合法合规。
　　他提到，保护隐私一方面需要立法，例如《数据安全法》和已经有了草案的《个人信息安全保护法》；另一方面是合适的技术手段，例如现在备受关注的“隐私计算”。
　　实际上，在去年的人工智能大会上，图灵奖得主、中国科学院院士姚期智就在开幕式上强调，将人工智能与“多方计算”技术相结合，有望实现对数据的隐私保护。
　　隐私计算就是这样一种实现“多方计算”的技术。隐私计算是通过密码学和软硬件技术，在保证用户隐私及数据安全、符合法律法规要求的前提下，将多个数据源的数据相联结，构建一个跨界的数据生态。
　　通俗来说，隐私计算技术给数据上了“枷锁”，在提供数据价值的同时保护了用户信息，限制了使用方的滥用。
　　需要了解的背景是，隐私计算并不是一项新技术。之所以成为一个火热的研究话题，和社会、企业和政府形成的各方面因素息息相关。
　　锘崴科技CTO、华西医院特聘教授、同济大学特聘教授王爽在接受界面新闻采访时表示，一方面，法律层面各个法案的颁布，推动了监管层对于数据搜集的监督；另一方面，他认为，从民众到公司，到整个学术界对于隐私保护的意识都在提高，促进了隐私计算概念的普及。
　　王爽十年前就开始研究隐私计算。他认为，从技术层面上，通过这几年的迭代，隐私保护技术的算法丰富程度、效率和安全性都在提高，达到了可以商用的状态。这也是隐私计算备受关注的一个重要原因。
　　在某些细分领域，隐私计算已经开始落地，保护具体场景中的用户数据。王爽举例称，在临床辅助诊断领域，隐私计算可以保护患者输入的信息和 AI提供商的模型；在营销领域，他们和合作伙伴通过多元的数据提高转化率。
　　但是在智慧城市、智慧医疗这些领域，数据源比较大，隐私计算平台还处在建设中，处于初步阶段。
　　他预计，大概在明年或者后年，隐私计算才会达到应用大爆发的阶段。

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