隱私計算遭遇數據供給“缺血”：企業不敢、不愿、不會 | AI 之聲

隱私計算的發展是一場各界參與的馬拉松。

當前，隱私計算已經進入落地期，政務、醫療、供應鏈、能源等多領域已有不少應用。不過，在世界人工智能大會期間，多位行業人士和專家都認為，隱私計算向前發展的“挑戰非常大”。

“我們看到這些應用非常淺，80%以上是基于PSI(Private Set Intersection)的，這非常有用，也非常簡單，是隱私計算領域最簡單的應用，但是它今天占了80%以上的場景。真正做BI分析和深度學習模型的更少。”在世界人工智能大會的《數據要素與隱私計算高峰論壇》上，螞蟻集團副總裁兼首席技術安全官韋韜說。

(資料圖片)

IDC報告認為，2021中國隱私計算市場規模突破8.6億元人民幣，預計至2025年相關市場規模達到145.1億元。韋韜認為，目前市場上多數隱私計算領域的產品非常淺顯。

近年來數據要素市場有了一定的成長，這有利于隱私計算的發展，其中不足也十分明顯。在《數據要素與隱私計算高峰論壇》的圓桌環節，華控清交副總裁朱禮一針見血地指出，企業在隱私計算和數據要素化的相關項目中希望通過外部數據，特別是高價值數據來做應用和場景上的創新，以促進企業相關的數字化轉型和發展。需求旺盛，但數據供給嚴重不足。

朱禮將數據供給不足的問題總結成“三不”：不敢、不愿、不會。

首先是不敢供給，即當前數據的責任和權屬相關的問題。朱禮指出，從當前階段來看，數據的權屬定界和相關機制并不完善，因而很多數據應用方很難將高價值數據投入到數據要素化過程當中。

其次是不愿供給，即對應數據在流動中經濟權益的分配問題。數據持有方對持有數據的價值和價格并無特別清晰的認識和理解，這導致了在數據流通過程當中，數據持有方并不會把數據拿出來放到要素化的過程中。

最后是不會供給，朱禮表示這部分更多是技術能力的問題。“現在我們隱私計算技術還是比較復雜的，在一些大的企業里應用起來是比較好的。但是對數據擁有者來說，在技術的應用和理解上并不是特別充分。”

北京中鵬衡資產評估有限公司是國內目前少數擁有數據資產評估資質的企業，公司內部工作人員此前告訴記者，目前國內發生的數據資產評估案例非常少，據中國資產評估協會統計，2022年全行業僅出具了6份數據資產評估報告。

“很多企業都是抱著咨詢、了解政策的目的來聯系我們，在合作中發現他們其實對數據資產的評估、確權以及交易并沒有一個基本的概念。”一位數據中臺從業人士告訴記者。

針對當前隱私計算的技術門檻過高問題，韋韜也表示認同。“今天有非常多的隱私計算創業公司做得都非常出色，但是也可以看到很多行業對隱私計算創業公司的需求是做傳統的數據ISV（Independent Software Vendors ，獨立軟件開發商）工作。傳統數據ISV為什么不能做這件事情呢？因為沒有足夠的專業人才支持行業分析。”

韋韜強調，要真正支持全行業的數據流轉發展，一定要把技術門檻降下來。而一個路徑就是要把隱私計算變成密態計算服務。他認為，未來數據密態發展將經歷三個階段。第一階段是目前已經完成的計算密態化，即直接從明文數據源到結果，這是解決安全合規保障和共同認知問題。第二個階段是大數據密態化，它涉及到相關技術多，核心挑戰是數據可用易用問題，降低技術門檻。第三個階段是互聯互通，解決使用成本的問題。

韋韜表示，因為隱私計算技術的特殊性，數據提供方，應用方、技術平臺提供方甚至算力和算法提供方都會卷入到某一個項目之中。只有從商業協議的制定到數據授權的流程，再到算力分配，每一個步驟都一事一議，才能把業務場景落地。“這對整個行業來說，都是探索的過程。”

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