数字时代的智慧应用与数据密不可分,数据作为底层资源喂养了庞杂算力体系下的各类智能算法。然而近年来数据利用面临越来越多挑战,也因挑战逐渐生变。
首当其冲的是数据隐私问题,数据隐私日渐从社会讨论、传媒声势中落地。在顶层设计方面,事关数据隐私的法律法规逐步完善;在技术上,诸如同态加密这类隐私计算技术已经深入人们日常生活,在手机等智能设备中以难以察觉的方式落地应用。
其次,数据智能的逻辑为数据喂养算法,应用的智能程度与数据的量和质有着莫大因果关联。而随着智能应用的发展阶段不断推进、综合智能程度提升,智慧应用更需要开辟新渠道拓展数据类型,利用优质多维度的丰富数据全面提升智能程度。
隐私计算行业的勃兴正是在此背景下涌现的一波技术商业化浪潮。在技术方面,隐私计算实质上并不指实际的单个技术,而是囊括了多个技术类别的一揽子技术合集。“隐私”为目的项,指明了技术本身功用乃是达成隐私保护。而“计算”则说明了该技术在本质上是对信息、数据的加工,即应用在数据的使用流程中。
隐私计算以“数据可用不可见”切入数据使用过程,最终达到打通“数据孤岛”的目的。这带来了两方面的益处。其一,“可用不可见”某种程度上绕开了数据权属争议,通过技术手段保证了原始数据归属于某一方,与此同时将使用权分离出来,通过平台及技术进行交易、释放数据。其二,数据孤岛的根源在于数据权属问题、数据隐私问题等多重因素交织。因数据有易复制、易篡改特质,所有权难以界定。隐私计算保证数据归属清晰的同时挖掘数据价值,与此同时有效保障了数据内容中包含的隐私信息不被泄露,在涉及个人身份信息及某些特殊场景下具有重要意义。
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