人工智能:隱私計算發展脈絡丨從技術起源與探索了解隱私計算備受資本青睞的原因

但隨著數據帶動的應用發展不斷升級變革，也迎來了有關數據安全和隱私保護的新挑戰。

數據經歷了什么？人們為了保護數據做了哪些探索？又探索出了怎樣的結果？本文將為大家介紹關于隱私計算技術的起源探索故事。

01

數據經歷了哪些變革？

要想讓數據充分發揮價值，則意味著數據需要流通與協同。在數字經濟的發展過程中，數據的流通、協同模式也經歷了多輪變革和演進——

數據1.0

最初，計算機的誕生與應用帶來了信息技術發展的浪潮，數據作為其中的重要環節，從默默無聞到嶄露頭角，隨著信息化發展，數據也變得越來越重要，人們也開始意識到了保護數據的重要性。

在1.0階段，數據流通與協同主要指文件或數據庫形式的傳輸，而數據1.0階段僅僅只保證數據實體安全，主要核心是對外部進行監管，防止外部的入侵，并不具備完備的業務屬性和經濟屬性。

Conor Grogan：數以千計的Kucoin存款地址向以太坊銷毀地址發送了數千萬美元的ETH:金色財經報道，Coinbase主管Conor Grogan在社交媒體發文稱，數以千計的Kucoin存款地址向以太坊銷毀地址發送了數千萬美元的ETH。這要追溯到21年9月，我想沒有人注意到這一點。如果你曾經想知道為什么null地址里有這么多ETH，現在你知道了，銷毀發生在21年9月7日開始的3天內，涉及3500多筆USDT和ETH的交易。也許他們與Bitfinex達成了一次性協議來贖回USDT？雖然不知道他們為什么要燃燒 ETH。[2023/5/30 9:50:16]

在此階段中，數據所有權相關法律法規不明晰，該模式有較高的數據安全風險，較難保護數據所有者利益，易導致涉及用戶隱私泄露以及數據被使用方二次利用甚至濫用等情況發生。

數據2.0

隨著IT建設與互聯網發展，數據量迅速膨脹并變大，從TB級別躍升到PB、EB乃至ZB級別，大數據形態初具雛形。

CryptoPunk #3990以238ETH的價格成交:金色財經報道，數據顯示，CryptoPunk #3990以238ETH的價格成交。[2023/4/7 13:50:14]

大量數據在產生和匯聚時必然存在許多問題，而要解決的不只是在匯聚過程中的數據安全問題，還有數據離開本地后在協同或存儲中的安全問題等。

2.0階段并沒有完全拋棄1.0階段的技術和產品，而是圍繞中心化的技術體系為用戶提供數據協同服務。并且，這個階段除了中心化的技術，還搭配了中心化的管理機制，形成技術和管理相結合的中心化協同治理體系。

在2.0階段，數據協同需用戶發出數據使用請求，由中心化程序從元數據抽取、調用數據反饋給用戶。

在此模式中，中心化數據接口請求每日可達上億次，可滿足較廣的服務覆蓋范圍，保護用戶隱私信息以及降低二次利用可能性。

數據3.0

由于數據本身具有流動性、多樣性、可復制性等不同于傳統生產要素的特性，數據安全風險在數字經濟時代被不斷放大，因此，對數據協同治理的要求也越來越高。

Superordinary Friends項目Discord服務器遭到攻擊:金色財經報道，據CertiK監測，Superordinary Friends項目Discord服務器遭到攻擊。請社區用戶在服務器修復之前不要點擊任何鏈接。[2023/2/3 11:45:10]

能夠通過協議或算法使得數據計算服務在不泄漏原始數據的前提下充分挖掘數據價值的隱私計算技術在此階段成為了數據協同的新范式，是對傳統數據協同機制的又一次重大升級，真正實現了數據所有權與使用權的分離。

即使市場多機構需要數據協同，但通過隱私計算技術保證用戶所產生的數據歸自己所有，無法被他人或企業獲取，并且無法對來源的數據進行篡改，保證數據運算的準確性與真實性，從而充分發揮數據價值。

新加坡副總理：淡馬錫投資FTX失敗，并不意味著治理體系沒有發揮作用:金色財經報道，新加坡副總理表示，其他領先的全球機構投資者，如貝萊德和紅杉資本也投資了FTX，但這并不能緩解這一問題。淡馬錫在FTX的損失正在被認真對待，損失并不意味著我們的治理體系沒有發揮作用。令人失望的是，淡馬錫在的FTX投資中虧損了2.75億美元。

據此前報道，新加坡國家投資基金淡馬錫（Temasek）發布聲明稱，其在2021年10月至2022年1月的兩輪融資中投資2.1億美元購買FTX International約1%的少數股權，并投資6500萬美元購買FTX US約1.5%的股權。截至2022年3月31日，其對FTX的投資成本占投資組合凈值4030億新元的0.09%，且“目前沒有加密貨幣的直接敞口”。[2022/11/30 21:11:26]

在數據安全3.0階段，隱私計算技術和數據密態已經密不可分，為更好守護數據流通安全，探索隱私計算從而實現數據安全成為事關國家安全與經濟社會發展的重要因素，利用隱私計算技術打造密態數據時代開啟。

Telegram 創始人計劃在 TON 區塊鏈上推出用戶名交易市場:金色財經消息，Telegram 創始人 Pavel Durov 計劃在 TON 區塊鏈上推出一個用戶名交易市場，從而把用戶名變成一種類似于 NFT 的智能合約，可以在區塊鏈上自由交易，Telegram 生態系統的其他元素，包括頻道、表情包或表情符號，以后也可能成為這個市場的一部分。此外他表示讓我們看看在接下來的幾周，我們是否能給 Telegram 添加一點 Web3 的內容。[2022/8/23 12:41:49]

并且，在3.0階段中，數據協同不再只單一地通過中心化機構進行數據協同管理，而是正在試圖借助去中心化方式，打造一個“數據可用不可見”的去中心化密態數據時代。

02

同期還有哪些技術值得關注？

大數據

過去一段時間里，大數據產業發展迅速，企業濫用數據問題日益凸顯。傳統的粗放數據經濟模式已經不可行，在監管加強的當下，如何能在數據計算的同時保證數據的隱私安全，成為懸在各企業面前的一道難關。

兼顧數據分析計算和隱私保護、信息經過處理不能被復原等，這正是隱私計算的價值和意義。在這樣的背景下，隱私計算成為一抹光亮，市場正被逐步打開。

云計算

后疫情時期，企業的數字化轉型加速，云計算市場迎來了一個新的發展機會，混合云的潛力也讓各大云計算廠商看到了商機，爭相布局。

從功能上來說，云計算可以極快處理數以千計的數據，從而提升網絡的性能，而隱私計算，則是為了保證數據的安全隱私性。

從行業的角度來看，云計算是最早發展起來的，雖然只占據了4%的市場，而隱私計算行業還在起步階段，未來還有很長一段路要走。

從發展來看，這兩個領域并不沖突，云計算發展離不開隱私計算支持，因為隱私計算讓云計算更加可信。同時云計算行業的發展，也為隱私計算帶來了更大的發展空間。

人工智能

人工智能進步需要數據的支撐，如果數據主權和隱私保護問題不能得到有效解決，這會使人工智能無數據可用的現象會更加嚴重，人工智能發展也將停滯。

然而隱私計算給我們解決這一問題帶來了新的路徑。以聯邦學習技術為例，它最大價值在于：可以在保護數據隱私的前提下，實現數據充分挖掘和共享利用。

基于聯邦學習技術，人工智能公司可以在不收集歸納各方數據、不泄露各方隱私的前提下，通過協同計算進行算法訓練，保障數據利用合規性的同時，讓數據擁有方更樂意共享數據，讓人工智能更加智能。

區塊鏈

在隱私計算領域，區塊鏈已成為關鍵核心技術。

從區塊鏈的角度出發，我們可以發現區塊鏈上的數據需要采用隱私算法來保護，同時區塊鏈也可以成為隱私計算里的樞紐。通過采用區塊鏈技術去記錄、追溯多方協作中的數據集、算法模型、計算過程，并對最終結果進行評估和共識，持續優化協作效率。

區塊鏈通過數據目錄、數據庫等方式，構建數據流轉的樞紐，同時引入隱私計算和全面的治理規則，界定數據的邊界，使數據在不出庫的同時，依舊可以實現身份認證、隱匿查詢等能力。

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結語

隱私計算旨在打破數據孤島，促進數據流通。隨著相關技術的成熟，隱私計算技術已經走出實驗室，逐步探索應用并進行規模化。

從應用落地來看，隱私計算已不再單單是技術問題，它同時也受到政策、市場等多方面制約。因為其落地應用已經呈現出跨技術、跨場景、跨行業融合發展趨勢。從動態發展的視角來看，隱私計算應用是一項融合了技術、網絡、產業、政策等諸多因素的社會化工程。

當前隱私計算往往作為一項功能服務，應用在特定場景，解決特定問題。隱私計算和其他技術、領域、場景交叉融合的案例并不多見。隨著隱私計算的規模化應用發展，未來隱私計算跨技術、跨網絡、跨行業、跨場景的融合應用將會成為主流。

雖然，在現有階段，隱私計算作為一項新興技術被探索出有無限發展的可能，但是在技術實際規模化商用的過程中，依舊存在一定的挑戰，比如安全機制是否可驗證可解釋、相關標準規范不夠健全以及數據源是否合規等。

但一項技術的發展必然經歷技術探索、市場啟蒙、局部應用到互聯互通的過程，因此，隱私計算產業的生態建設尚需各方的努力，而隱私計算在發展歷程中的故事仍值得人們繼續深挖。

來源：金色財經

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