隐私数据在ai框架中安全流动是什么状态，隐私计算+AI

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一、隐私数据在ai框架中安全流动是什么状态

1. 隐私数据在AI框架中流动的状态，首先取决于该框架对数据保护的能力和策略。如果一个AI框架具备强大的安全防护能力，并严格执行数据使用和访问权限的管理，那么在这个框架中，隐私数据的流动可以被视为是安全的。
2. 其次，隐私数据的流动状态还与数据的加密方式有关。如果数据被高度加密，即使数据在流动过程中被截获，也难以被解读，这样的流动状态也可以被视为是安全的。
3. 再者，数据的传输通道也是影响其流动状态的重要因素。如果数据传输通道采用了先进的安全协议，能够防止数据在传输过程中被拦截或者篡改，那么数据的流动状态也可以被认为是安全的。
4. 此外，数据的存储方式也会影响其在AI框架中的流动状态。如果数据被存储在一个有强大防护能力的数据库中，且只有授权的人员才能访问，那么这些数据在流动过程中的安全性就会大大提高。
5. 最后，用户的隐私意识和行为也是决定数据流动状态的关键因素。如果用户有足够的隐私保护意识，不会轻易将个人数据泄露给不可信的第三方，那么他们的数据在AI框架中的流动状态就可以被视为是相对安全的。

二、隐私计算+AI

早在2019年，科技部就印发了《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，推动人工智能成为区域发展的重要引领力量。近期国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》也明确提出，要优化升级数字基础设施，推动智能计算中心有序发展，打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施。

作为驱动和引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能不仅是赋能产业转型创新的重要手段，更是数字经济高质量发展的重要动力，对释放数字经济潜能、构建数字经济发展新格局发挥着越来越重要的作用。

一、呼唤以隐私计算与公共数据开放，破局人工智能困境

人工智能产业以数据、算力、算法为核心，与传统生产要素的成本衡量大相径庭。当前，AI企业发展面临着诸多挑战：自建算力投入成本高，弹性差、维护成本高，云计算GPU规模化成本高；市场路径长，难以与客户建立信任感，客户域数据无法提供模型持续优化；AI工具链部署难度大、资金消耗大、融资成本高。最重要的是，对AI企业来说，训练数据难以获得，baseline模型无法调优。

这些问题单靠AI企业自己是解决不了的。

首先，在实现提升AI进步的技术层面来说，数据作为人工智能进步的重要依托，却受限于数据的特性而无法大规模聚集使用。近年来火热的隐私计算技术，被认为能够帮助人工智能在一定条件下获得最大化的数据资源。通过使“数据可用不可见”的能力，在保护数据隐私安全的前提下汇聚，并实现数据共享使用，从而更好地发挥出数据在人工智能领域发展过程中的支撑性作用。构建其行业或区域数据网络，帮助数据在可管控、可度量且受隐私安全保护的前提下助力AI产业发展，这一技术或成为“十四五”数字经济发展进程中赋能AI基础设施高效布局的重要抓手。

数据作为人工智能核心生产资本被释放的过程中，除了技术能力外，早期的公开数据集也起到了重要作用，数字经济背景下政府已经意识到这一点。我国数据资源丰富，研究数据显示，到2025年我国的数据量将达到48.6ZB，在中央层面的数据要素文件中，政务数据和社会资源数据有明确的区分，其中政务数据是政府在履行职责过程中生产和收集的数据，开放政务数据是国家实施大数据战略的重要维度。因此，政府正牵头完善数据领域法规制度体系、公共数据共享开放应用，推动公共数据资源交易规范化、标准化。我国多地已对此做出了积极探索，也有了一定的成效。

在技术和规范双向并行的情况下，隐私计算极有可能成为数字经济产业中不可或缺的基础设施。其重要性还体现在数据要素运用的模式创新。

依托隐私计算构筑城市数据要素平台及算力底座，通过内部要素资源优化人工智能产业发展，从产业发展需求开始配置数据要素市场，以数据要素作为市场要素去吸引数字经济企业。开门迎客，帮助地方引导人工智能产业生态，最大化挖掘数据价值，寻求增量市场创新服务。而诸如“数据要素招商”模式的探索，通过“数据投资”新兴发展的人工智能企业，能够满足地方数字经济提升的切实举措。

二、隐私计算或成为人工智能领域不可或缺的基础设施

隐私计算，通常是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行处理和计算，完成数据价值挖掘的技术体系。它可以保障数据在流通和融合过程中的“可用不可见”，实现数据所有权和数据使用权之间的分离，从而最大程度上避免了授权数据的泄露。

2021年，进入隐私计算商业化元年，在技术及商业化上迎来阶段性进展。在技术领域，隐私计算头部企业华控清交是典型的“学术派”；商业化方向，翼方健数、富数科技是“实践派”代表。前者的核心优势是基于多方安全计算等密码学理论的隐私保护计算和数据流通技术、标准和基础设施；后者翼方健数是基于隐私计算的「数据与计算互联网」的提供商与运营商，致力于数据价值的实现，并促成数据价值的流通，更聚焦实际应用场景的落地；富数科技则立足隐私计算，精耕金融领域，截至目前已合作超过50家企业，在各行业已有头部客户案例。“实践派”代表，也表现在通过隐私计算立足不同行业，具备模式开创型的客户案例，给技术应用带来启发。可以看出，这些案例中不乏人工智能的身影。

值得一提的是，学术攻坚和应用落地作为隐私计算的基础，二者互为驱动，两个方向的代表企业出现，也证明了隐私计算行业已经具备了一定的基础，距离规模化应用更近一步。

而多家隐私计算公司都提到了整个数据生态是一个多层级、多领域的市场，应当积极发展生态，包有“数据开放是常态，不开放是偶然”的开放意愿。诸如政务数据、公共数据、社会资源数据、企业数据等的数据资源开放，将大大影响人工智能产业数据要素市场化发展。

三、以隐私计算为底座的开发平台一体化的新型智能基础建设或将成为未来趋势

通过搭建AI开放平台，实现包括市场需求、场景对接、技术协作、数据共享等方面真正意义上的人工智能生态开放，是我们未来希望看到的。而隐私计算，在这里有着不可替代的价值。

原国家信息中心首席经济学家范剑平曾表示，人工智能、数字经济将成为我国中长期经济发展的新引擎。可以预见，未来的“隐私计算+AI”，将通过真正让数据安全地流动起来，改变千行百业的运行逻辑，成为数字经济重要的“基石”。相信随着AI技术的不断发展及AI产业应用规模的不断突破，以隐私计算为技术底座的开发平台一体化的新型智能基础建设，将在帮助AI企业不断寻求市场创新服务的同时，引导我国人工智能产业生态。

（资讯）

大规模数据流转及AI应用中，如何捍卫用户隐私和数据安全？

·“人工智能在产业的大规模应用落地，亟需解决安全可信、协作共识、复杂关联分析、存储计算规模爆炸、降低耗能等问题，需要在隐私计算、区块链、图计算、分布式数据库及计算基础设施、绿色计算等AI大规模应用的“根技术”上深耕探索。”

今天，数据已经成为重要的生产要素。此前，中共中央、国务院公布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，要求加快培育数据要素市场，加强数据资源整合和安全保护，特别提出制定数据隐私保护制度和安全生产制度。

“数据安全问题仍然十分严峻，特别是信息恶意获取、篡改、伪造和乱用，成本极低，大规模的数据泄漏时有发生，数据安全应该得到全世界的广泛关注。”9月3日中国科学院院士、清华大学教授王小云在2022世界人工智能大会可信隐私计算高峰论坛上说道。

数据的安全问题也影响着人工智能的发展。蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官韦韬认为，人工智能在产业的大规模应用落地，亟需解决安全可信、协作共识、复杂关联分析、存储计算规模爆炸、降低耗能等问题，需要在隐私计算、区块链、图计算、分布式数据库及计算基础设施、绿色计算等AI大规模应用的“根技术”上深耕探索。

他进一步结合实践阐释，这五大挑战分别是：大规模数据流转及AI应用中，如何捍卫用户隐私和数据安全？产业协同中，如何建立信任机制，促进价值创造？大型实体及数据关系中，如何解决结构复杂关联问题？数据量几何式爆炸增长，如何解决存储计算的性能和成本瓶颈？数据爆炸增长，如何降低计算耗能、更好保护环境？

“安全风控领域是天然的开放空间强对抗博弈场景，需要与全球最狡诈的黑色产业团伙做高强度对抗。在这个领域中，目前单纯基于数据驱动的智能体系是无法与之有效应对的。一方面，需要深入研究机器智能与专家智能高效协同的融合对抗智能；另一方面需要加强AI的可信保障机制，包括可解释性、鲁棒性、公平性及隐私保护能力。”韦韬举例称。

韦韬认为，隐私计算、区块链、图计算、分布式数据库和绿色计算，是支撑数字化时代AI大规模应用的五大重要“根技术”。

对于隐私计算，上海市经济和信息化委员会副主任张英特别谈到，“近年来，隐私计算已经从前沿技术落地，成为应用实践的一部分。人工智能技术正朝向卓越、安全和可信的方向发展，技术创新多点突破，多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、插分隐私、同态加密的关键技术日益成熟，更加安全，充分对数据要素进行挖掘与利用，实现真正可用不可见场景创新持续推动。隐私计算在政务、金融、医疗等领域中实现落地应用，正向交通、教育等多行业延伸。”

隐私计算正在向规模化落地的阶段迈进。张英表示，未来将继续在城市数字化转型实践探索中形成可信隐私计算的上海方案：

1、完善技术创新体系，依托核心创新科研平台，带动高校、科研院所、科技企业共同发力，加强信息安全的技术攻关，形成可信隐私计算的创新策源体系。

2、建立测评测试体系，加快构建完善可信AI的相关标准，研发创新测试测评技术，推动可信AI测评和产业落地。

3、完善制度规范，加快研究与探索，制定生物信息安全、数据安全，各类隐私安全的法律法规，界定法律边界，明确各主体、各环节的责任和义务。

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