让“隐私计算”更好保护隐私

数据就是新的石油？不，在数字经济时代，数据可能比石油更重要。然而，大数据杀熟、过度索取权限、滥用人脸识别等乱象正在撕咬着公众的合法权益，影响了人们对数据价值的发掘。在此背景下，隐私计算被寄予厚望。

如今，隐私计算作为一类技术集合，能够在保护数据本身不对外泄露的前提下，进行数据分析计算，以实现数据的“可用不可见”。用隐私计算技术让数据更安全地流动，已经成为日益广泛的共识。然而，隐私计算本身在发展中也面临安全性的考验。据媒体报道，隐私计算市场仍处于大规模商业应用的前期，其技术方案在安全、性能和数据的互联互通等方面存在着挑战。

那么，如何才能促进隐私计算在发展中不断实现自我完善？答案是用好面向产业竞争的市场赛马机制，赛出更可靠更高效的隐私计算技术。在此过程中，关键要用好“有形之手”和“无形之手”，让“良马”产生示范效应，避免“赛马”沦为“选马”或“相马”。

从具体的抓手来看，首先，应促进新技术交叉融合。一方面，以人工智能需求作牵引，丰富隐私计算落地应用场景，加快推动技术进步和成熟，最大化地释放数据价值。另一方面，综合运用隐私计算与AI、区块链、云计算等技术，来解决数据流通之前和之后，在权属、应用等方面的问题，以此找到产业应用的最佳路径。

其次，应加快建立健全隐私计算的技术标准，塑造行业共识，遏制“脏数据”“毒数据”污染的风险。如今，隐私计算基数正在从实验室走向产业应用。市场中，诸多技术厂商涌现，技术水平参差不齐。只有把技术标准完善起来，不同厂商的产品才能互联互通，真正破解“数据孤岛”问题。

再次，应想方设法破除平台壁垒。防止平台消极应对隐私保护、数据合规等监管要求，造成新的“数据群岛”，阻碍隐私计算产品的迭代升级。（丹图）