——摘要：未来的计算都应该是隐私安全的计算。
近日，由清华大学五道口金融学院、清华大学国家金融研究院、清华大学研究生会联合主办的“未来已来—全球领袖论天下”系列讲座开讲。
此次讲座主题为“数据：资产、共享和隐私之间”，在清华大学国家金融研究院院长、IMF前副总裁朱民的主持之下，加州大学伯克利分校计算机系教授、国际计算机协会会士、电气电子工程师学会会士宋晓东教授与翼方健数公司联合创始人及董事长、软银愿景基金管理合伙人陈恂博士针对当下数据相关等热点问题进行演讲，介绍了数据经济、隐私安全计算的相关情况，也针对数据立法监管、行业生态发展等问题展开了热烈的交流和探讨。
宋晓东教授首先以“构建负责任的数据经济”为主题展开演讲。数据是现代经济的关键驱动力，但个人和企业对数据的保护和使用在当今面临巨大的挑战，构建负责任的数据经济框架刻不容缓。宋晓东认为，负责任数据经济有三个目标原则，一是建立保护数据权益，二是公平分配数据产生的价值，三是有效使用数据来实现社会福利和经济效率的最大化。当前亟需用安全计算、差分隐私、联邦学习、分布式账簿等数据技术解决保护使用中的数据、控制数据使用、保护计算输出不泄露等传统方案无法保证安全隐私的问题，也需要更有效的数据隐私法律监管。在未来十年，宋晓东教授乐观地预测隐私安全计算会得到大量普及，数据信托、数据共地将占主导地位，大多数大型公司也将拥有首席负责任数据官。
陈恂博士以数据要素出发，从技术、行业规模等角度进一步展开对隐私安全计算的解读，并对隐私安全的生态体系在商业、消费、政府、科研等应用进行了展望。
(翼方健数董事长 陈恂博士)
（1）认识当下：从信息时代步入智能时代
当下正处于一个大切换的时代，即逐步走出信息时代，步入智能时代。信息时代的特征是应用先行，有三大特点：首先，信息可以任何时间、任何地点、几乎零成本获取。其次，大多数数据使用者、决策者是人，数据让我们应接不暇，每一个人都会感受到信息爆炸。最后，数据是应用的“数字排放”，是数字化服务的副产品。
智能时代的特征是数据先行，有三个大的特点：数据被机器和计算程序使用的频率呈增长趋势。其次，数据让机器智能化，而智能化系统能够处理更多数据。最后，数据优先是让数据先于应用存在。
（2）社会发展至今，数据已逐渐成为社会中最活跃的生产要素，将创造难以预计的价值
每个时代都有当下最活跃的生产要素，特点在于生产率提高最快，对经济增长边际贡献最大，是社会资源配置围绕的中心，同时也是国家竞争力的要地。
数据作为智能时代最活跃的生产要素，是人类文明有史以来第一个一开始就是“人造”且“虚拟”的具有普适性生产要素。谁能把握和管理好最活跃的要素，谁就能更好地推动经济社会的发展和人类进步。在智能时代，数据作为生产要素不断爆发的生命力数据，也是国家竞争力的战略资源。
在智能时代，从数据到服务社会的路径可能更短，更高效，数据和知识是一体两面的关系，数据是知识的载体，数据的流通就是知识的流通。
（3）数据要素化、数据流通的最终目的是大规模聚集和使用，赋能人工智能的突破
人工智能有三大支柱：算法、算力和数据。这三大重要因素都还有上升空间，当前算力在持续提升，而且云计算、弹性计算技术已经可以组织近乎无限的算力。算法在进步，但现有技术框架最终有局限，技术框架的突破是几十年才会发生一次的事情，所以在短期内不太可能有这样框架级别的进步。——数据是出路，但基本没有释放。
数据需要实现大规模聚集和使用来赋能人工智能实现突破成长。
（4）为什么至今还未出现大规模数据流通——应对数据要素应有充分认知和思考
还未出现大规模数据流通的原因，应从数据要素本身切入。从市场的角度出发，数据具有独特的经济学特征，如重复使用、固定成本高、复制成本低廉、非竞争性、非排他性、外部依赖性、生成性等，在非经济学维度又带有隐私、合规、机密、安全的考量。
综合上述数据要素特点，数据的经济学特征，尤其是可复用性与外部依赖性以及数据的非经济学特征，例如机密、安全、隐私等，使得数据的应用和开放形成矛盾，加上现今的法律环境下，数据的所有权模糊不清。从数据的共享流通流程到规则存在需要解决的问题，都是此前没有出现大规模的数据要素市场的原因。
（5）在数据安全与数据流通的矛盾中，隐私安全计算成关键技术
隐私安全计算的定义是在原始数据不交换、不暴露、不输出的前提下，数据通过授权使用，而且能有效的输出数据里所隐含的价值和结果，那这样的一套技术就可以叫做隐私安全计算。换句话说，即利用技术手段让数据的所有权和使用权分离。从技术解决了数据安全有序共享且数据受到隐私和安全保护的矛盾。
得益于中国经济体的发展，中国的人口众多，同时也得益于中国在大力推动整个社会和经济的数据化，使得中国的数据发展世界领先，也催生了专攻“隐私安全计算”的公司。
在国内这个行业已经备受关注，诞生了“隐私计算四小龙”，翼方健数也有幸成为其中一。当下隐私计算企业正共同影响市场，推动市场的发展。隐私计算的市场巨大，翼方健数希望携手并进，通过隐私安全计算技术，让数据价值流通起来。
（6）隐私安全计算助力开拓从产业数字化到数字产业化的道路
当今数字经济正从产业数字化向数字产业化逐步前行，但数字经济应该以什么样的方式存在?
从数据底座开始，孵化人工智能作为应用服务社会。就医疗健康产业来说，在大数据的基础上利用隐私安全计算平台管理起来，连接数据和计算，构建知识图谱，开发人工智能模型，形成不同的产品服务产业的不同对象和不同环节。
而在这些产品服务的同时，也在贡献新的数据，回流充实大数据基座，形成一个从产业数字化向数字产业化的递进并实现不断地循环提升。
（7）未来的计算都会是隐私安全的计算，构建自驱的数据和计算互联网
此前的讨论中提到“未来的计算都应该是隐私安全的计算。”翼方健数始终致力于构建“数据和计算互联网(IoDC，Internet of Data and Computing)”。
物联网实现万物互联，数据和计算互联网连接的是数据和数据，数据和算法，算法和算法。在这个体系之中，数据能够充分地流通，实现数据价值，继而积攒起多种能力，并以模型的方式出现，以引擎的形式存在，而这些引擎是灵活、可调用的，最后形成一个生态体系，满足实际应用。而这一切的发生都是基于网络中进行的计算方式是“隐私安全的计算”。
在讨论环节，对于数据隐私计算可能面临的问题，宋晓东教授认为：“不同的技术解决方案基于不同的假设、算法和硬件，性能也不尽相同，但大部分技术都运用到密码学的知识”。陈恂博士也强调：“隐私安全计算是一系列方案，不同技术适用于不同场景，需要更大的市场参与，通过使用推动技术更快速地迭代”。
在数据的所有权方面，陈恂博士认为可以把数据的所有权与使用权分离，让原始数据不流动，流动的是数据价值。如美国曾规定医疗健康的数据所有权归病人和医疗机构共同合法拥有，但在医疗机构内，数据被按照隐私保护需求进行层级划分，按需求流动使用，这样的方式可供在其他领域借鉴。宋晓东教授则提到了数据权益的概念，从个人借贷、医疗保险等领域进一步举例说明数据亟需更合理的法规来保护并支持行业发展。
最后，在数字经济、数字生态发展上，宋晓东教授指出当下需要新的范式、新的主体帮助数据统一分配并使用。业界前沿的数据共地、数据公社就拥有技术和规则的双方支持。另外，数据托管、信托也将会有很大的发展。
陈恂博士指出，数据生态需要有不同的参与者，数据供应方、需求方、监管方等重要角色从不同角度参与，完成生态进化，可以从单体平台数据源，走向数据源间联盟，最后完成计算和数据的互联互通。
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