蔚来发布ET5：要与特斯拉Model 3正面竞争，还想让你戴AR眼镜开车
06-21
不久前，奇绩创始人创始人、CEO陆奇博士在问答专栏中被问及目前对人工智能的看法。
他说：“我对人工智能的热情和关注主要来自于它能给我们社会带来的好处。
前景”。
在陆奇看来，人工智能的核心是“获取知识并利用知识实现目标的通用能力”。
而这也是人类迄今为止发明的最通用、最强大的通用能力。
因为知识就是力量，这种力量可以应用于我们想做的任何事情。
回顾过去几年，我国AI已经走出数据驱动的实验室，落地金融、安全等多个领域。
业内甚至有“谁得到数据，谁就得到人工智能”的说法。
2016年，国务院将数据列为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五要素，鼓励数据流通和价值表达。
但出乎意料的是，短期内AI公司获取数据的渠道将会减少。
一方面，数据成为生产要素后，个人和政府对数据价值和保护的意识增强，企业在共享数据的类型和方式上也会更加挑剔。
另一方面，数据是企业发展的驱动因素之一。
1、在法律限制和自身利益考虑下，受到各企业严格控制。
AI企业的进一步发展需要更多的数据，但数据不能像过去那样顺畅流动。
人工智能应用正陷入数据碎片化的发展瓶颈。
对于如何在人工智能发展和隐私保护之间找到平衡点，清华大学计算机系教授张波给出了两个想法：一方面，如何防止隐私被滥用和滥用。
第二个方面是如何利用技术手段保护个人隐私或者群体隐私，包括数据安全等。
前者是人工智能的治理问题，后者是技术问题。
与此同时，一群人发现，具有“数据看得见、看不见”特点的隐私安全计算，或许能帮助AI企业走出数据困境，打开数据流通之门。
什么是隐私和安全计算？隐私与安全计算是确保数据提供者在数据处理、分析和计算过程中不向外界泄露数据、数据不被恶意攻击或被其他未经授权的人获取的技术集合。
可以实现数据的安全流通和利用。
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一个经典问题：两个百万富翁在街上相遇。
他们都想知道谁是最富有的，但又不想告诉对方。
如果没有第三方的帮助，他们如何知道谁最富有？这是2016年图灵奖获得者姚期之年提出的“百万富翁”问题。
姚先生提出的问题和提出的解决方案已经成为密码安全领域的大方向，推动隐私和安全计算技术的发展和应用。
近两年，隐私与安全计算成为投资者看好的新兴行业。
据前瞻经济学人统计，2018年我国隐私与安全计算行业新成立公司数量为71家，同比增长33.96%。
2019年5月至今的12个月内，该赛道已有8家公司融资总额超过10亿元，单轮平均融资金额超过1亿元。
值得注意的是，该公司的融资事件大部分发生在2017年，这也反映出越来越多的投资者发现了隐私和安全计算的价值。
隐私与安全计算的快速发展，一方面与算法的进步和计算机性能的大幅提升密不可分，另一方面也与政策有关。
近十几年来，隐私计算算法取得了长足的进步，包括差分隐私、联邦学习、同态加密、零知识证明等领域的突破。
隐私计算技术对计算能力和通信带宽的要求也因计算机系统和硬件的发展而大大提高。
隐私和安全计算技术终于可以开始解决实际任务，而不仅仅是计算机领域的纯理论问题。
政策方面，随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》三法相继生效，倒逼企业在数据收集、处理、使用、流通等各个环节以及隐私与安全计算行业关注并加强数据保护已从中受益。
今年1月国务院印发的《意见》明确提出：“鼓励重点行业创新数据开发利用模式，动员行业协会、科研院所、企业等各方参与数据价值开发。
在保证数据安全和用户隐私的前提下。
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“该文件的发布或将进一步加速隐私与安全计算技术的发展和行业应用。
过去几年，隐私与安全计算不断从医疗行业延伸到金融、政务等不同领域，整个行业变得越来越热闹，沸点资本副总裁马兰从投资人的角度向雷锋网（公众号：雷锋网）分享了她近年来对隐私和安全计算应用的观察。
马兰注意到，2010年不少金融机构把合规放在第一位，以监管为切入点的企业也随之增多，2016年政府正式提出将数据作为生产要素后，数据安全被提升到了与数据同等重要的地位。
然而，人们发现，当数据既作为资产，又作为交易时，存在着大数据的安全问题。
得益于更大的市场需求的出现，隐私与安全计算行业的原创企业在今年发力。
与此同时，一些新的创业公司不断涌现，资本也纷纷效仿。
因此，每一年，隐私和安全计算创业者都陆续找到了新的落地场景，甚至产生了一定的收入。
在马兰看来，隐私与安全计算行业虽然正处于动态变化之中，但总体上正在朝着积极、安全的状态发展。
AI与隐私安全计算的碰撞 AAAI国际先进人工智能协会执行理事长杨强曾向雷锋网表示，今年以来，他明显感觉到人工智能很难落地，应用模式不通用，人工智能产品通用性不够。
该问题出现的频率更高。
近年来，世界许多国家都将数据列为核心资产。
由于数据无法共享，形成了数据孤岛，进一步阻碍了人工智能的落地。
他认为，数据壁垒存在于各行各业。
只有突破壁垒，增加数据流通，AI生态才能更好发展。
在法律法规的要求下，领先的科技公司因其成熟的产品和庞大的用户基础，可以从多个渠道获取大量数据。
但中小企业不具备这样的条件，难以突破数据瓶颈。
隐私与安全计算是突破行业数据壁垒的一种方式。
隐私安全计算保证了合作过程中的数据安全，数据流通自然也更加顺畅。
目前，许多拥有大量数据的实体必须对数据信息严格保密，而找不到合适的处理方法，导致数据闲置，无法实现数据的价值。
例如，某地方政府拥有当地居民的详细数据，希望建立智能传染病防控系统来防控疫情。
然而，如果没有技术支持，政府很难自行建立该系统。
如果外部招标公司帮忙，则存在居民个人数据泄露的风险，而政府为了避免数据泄露的风险，不会使用这些数据，因此数据无法发挥应有的作用。
如果两方之间引入提供隐私安全计算服务的第三方，数据将不会在两方之间直接流动，数据拥有者在依赖数据的合作中力量会减弱，数据的流通也会受到影响。
相对来说会比较安全。
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具体来说，隐私与安全计算公司会提供相应的平台，数据提供商将数据授权导入到平台中进行模型评估和优化。
完成后，仅将数据的值和计算结果输出给数据需求者。
整个过程中，原始数据没有离开隐私安全计算平台，数据仅被授权在平台内使用。
双方合作过程中，隐私安全计算公司出现后，可以避免数据泄露。
然而，如何保证隐私安全计算公司不会泄露或滥用数据呢？隐私与安全计算公司一方建树首席科学家张林涛表示，隐私与安全计算仍是一项处于发展初期的技术，各方面还有很大的优化空间。
不过，为了保护数据信息的隐私，业界已经采取了多项措施。
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以一方简书为例，在其数据平台上训练和优化的数据都经过加密，密钥归数据所有者所有。
一方简书无法获取数据。
其次，一方建树的多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、可信执行环境三种主流安全计算方式均获得信通院认证，官方背书证明其数据安全。
在隐私与安全计算的价值被看到后，包括阿里巴巴、微众银行、蚂蚁集团、平安科技等在内的多家企业都积极布局隐私与安全计算，推动技术应用。
中国信息通信研究院调查数据显示，今年约有44%的隐私与安全计算产品进入落地阶段，且占比进一步提升；处于研发阶段的隐私与安全计算产品占比相对下降，占比19%。
在可预见的未来，隐私和安全计算可能会与AI深度融合，帮助AI企业更快发展。
正如张林涛所说，隐私和安全计算技术还有很多问题有待解决。
首先，隐私与安全计算面临生态壁垒问题。
隐私和安全计算行业的公司之间的技术不具有互操作性。
数据模型在一个平台上输出后，无法在另一家公司的平台上复用，导致出现新的“数据孤岛”问题。
其次，目前数据交易的意愿和市场尚未成熟，导致很多企业将隐私和安全计算作为安全合规的成本项。
只有将场景与隐私安全计算技术深度结合，业务方从隐私安全计算中受益，才能将成本项变成收益项，激发业务方持续参与的意愿。
事实上，过去许多机构都在努力推动国家数据交易，但由于技术限制，效果并不理想。
如果与隐私和安全计算相结合，数据交易可能会更加高效。
雷锋网获悉，一方简书正计划推出基于隐私和安全计算的“AI淘宝”。
其首席营销官刘硕表示，该平台可以连接不同的AI需求方、供应商、数据需求方和供应商，让AI产业链上不同能力的企业发挥各自优势，满足不同需求。
具体来说，该平台集成了国内主流人工智能工具，平台内的人工智能企业和数据参与者都可以接入人工智能能力。
与其他平台最大的区别在于，该平台保护所有数据和AI模型不受数据源的影响。
“易方简数是一家零数据的数据智能公司，它不拥有数据，只提供管理数据的工具，并允许客户在授权下对数据进行处理和处理，从而获取数据价值。
”张林涛向雷锋网介绍。
一方建树之所以有这样的规划，与其多年深耕行业以及对不同领域企业业务发展的长期观察有关。
一方建自成立以来，多年来一直深度参与隐私与安全计算的开发和应用。
目前，其业务已从医疗拓展至政务、金融、营销、科普等领域。
在过往案例中，一方简数利用隐私与安全计算技术解决了不同场景下的实际问题：利用隐私与安全计算技术，一方简数帮助了“药物-细胞-基因”数据库的企业，如格物智和、AI等。
药企与穗坤智能等生物医药研发科技公司达成供需合作，帮助数据所有者分离数据的使用权和拥有权，放心赋能外部使用；针对招投标场景，一方建数搭建了AI验证平台，不仅保护了投标人的数据，也保护了投标人AI企业的模型。
不仅用于AI需求方的招标和选型，AI验证平台还可以用于技术竞赛，实现真正的AI“技术评级”。
受限于实施交付复杂、计算量巨大、客户接受度低、各方面需要保密等问题，隐私与安全计算技术才刚刚开始在越来越多的领域得到应用。
随着时间的推移和技术的进步，隐私和安全计算还有很多场景可以大显身手。
以汽车行业为例。
近年来兴起的智能网联汽车行业中，涌现出不少自动驾驶公司为车企提供辅助驾驶能力，如百度Apollo联手比亚迪、Momenta联手上汽等。
汽车行业正在迎来焕然一新。
同时，也有人质疑，自动驾驶公司为车企提供服务，可能通过量产汽车收集大量用户和道路数据，从而带来数据隐私泄露的风险。
如果双方合作过程中引入隐私和安全计算，可能会阻止自动驾驶公司获取敏感的用户信息。
总结 被誉为“计算机安全教母”的宋晓东教授曾公开表示，未来所有的计算都将是私有计算。
随着各行业数字化转型升级加快，数据对行业发展的驱动作用将越来越明显，数据的流动也将受到更多限制。
目前，不少公司提出了不同的技术路线来提高隐私和安全计算的安全合规性。
随着隐私计算逐渐应用于更多场景并弥补当前的短板，隐私与安全计算或将迎来更加美好的未来。
阅读原文，转载自雷锋网。
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