隐私计算的技术门槛如何降低？

隐私计算的发展是一场各界参与的马拉松。

当前，隐私计算已经进入落地期，政务、医疗、供应链、能源等多领域已有不少应用。不过，在世界人工智能大会期间，多位行业人士和专家都认为，隐私计算向前发展的“挑战非常大”。

“我们看到这些应用非常浅，80%以上是基于PSI(PrivateSetIntersection)的，这非常有用，也非常简单，是隐私计算领域最简单的应用，但是它今天占了80%以上的场景。真正做BI分析和深度学习模型的更少。”在世界人工智能大会的《数据要素与隐私计算高峰论坛》上，蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官韦韬说。

IDC报告认为，2021中国隐私计算市场规模突破8.6亿元人民币，预计至2025年相关市场规模达到145.1亿元。韦韬认为，目前市场上多数隐私计算领域的产品非常浅显。

近年来数据要素市场有了一定的成长，这有利于隐私计算的发展，其中不足也十分明显。在《数据要素与隐私计算高峰论坛》的圆桌环节，华控清交副总裁朱礼一针见血地指出，企业在隐私计算和数据要素化的相关项目中希望通过外部数据，特别是高价值数据来做应用和场景上的创新，以促进企业相关的数字化转型和发展。需求旺盛，但数据供给严重不足。

朱礼将数据供给不足的问题总结成“三不”：不敢、不愿、不会。

首先是不敢供给，即当前数据的责任和权属相关的问题。朱礼指出，从当前阶段来看，数据的权属定界和相关机制并不完善，因而很多数据应用方很难将高价值数据投入到数据要素化过程当中。

其次是不愿供给，即对应数据在流动中经济权益的分配问题。数据持有方对持有数据的价值和价格并无特别清晰的认识和理解，这导致了在数据流通过程当中，数据持有方并不会把数据拿出来放到要素化的过程中。

最后是不会供给，朱礼表示这部分更多是技术能力的问题。“现在我们隐私计算技术还是比较复杂的，在一些大的企业里应用起来是比较好的。但是对数据拥有者来说，在技术的应用和理解上并不是特别充分。”

北京中鹏衡资产评估有限公司是国内目前少数拥有数据资产评估资质的企业，公司内部工作人员此前告诉记者，目前国内发生的数据资产评估案例非常少，据中国资产评估协会统计，2022年全行业仅出具了6份数据资产评估报告。

“很多企业都是抱着咨询、了解政策的目的来联系我们，在合作中发现他们其实对数据资产的评估、确权以及交易并没有一个基本的概念。”一位数据中台从业人士告诉记者。

针对当前隐私计算的技术门槛过高问题，韦韬也表示认同。“今天有非常多的隐私计算创业公司做得都非常出色，但是也可以看到很多行业对隐私计算创业公司的需求是做传统的数据ISV（IndependentSoftwareVendors，独立软件开发商）工作。传统数据ISV为什么不能做这件事情呢？因为没有足够的专业人才支持行业分析。”

韦韬强调，要真正支持全行业的数据流转发展，一定要把技术门槛降下来。而一个路径就是要把隐私计算变成密态计算服务。他认为，未来数据密态发展将经历三个阶段。第一阶段是目前已经完成的计算密态化，即直接从明文数据源到结果，这是解决安全合规保障和共同认知问题。第二个阶段是大数据密态化，它涉及到相关技术多，核心挑战是数据可用易用问题，降低技术门槛。第三个阶段是互联互通，解决使用成本的问题。

韦韬表示，因为隐私计算技术的特殊性，数据提供方，应用方、技术平台提供方甚至算力和算法提供方都会卷入到某一个项目之中。只有从商业协议的制定到数据授权的流程，再到算力分配，每一个步骤都一事一议，才能把业务场景落地。“这对整个行业来说，都是探索的过程。”