EWS:隐私计算：“解锁”数据要素流通难题_NEWS

来源：金融时报李国辉

不同历史时期有着不同的核心生产要素，农业社会的核心生产要素是土地和劳动力，工业社会的核心生产要素是资本、技术与管理，而如今的数字经济时代，数据成为核心生产要素之一。近期国务院办公厅印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，围绕土地、劳动力、资本、技术、数据等要素市场化配置改革提出了8个方面任务。

“数据天然是数字经济的核心要素。但数据不会天然成为生产要素，要解决两个核心问题才会真正成为生产要素。一是流通，二是确权。”华控清交董事长兼CEO张旭东表示。

《华尔街日报》母公司News Corp拟尝试区块链技术评估AI内容训练价值:金色财经报道，美联社宣布与OpenAI签订合作协议，授权OpenAI使用部分美联社的文本档案，同时美联社也将利用OpenAI的技术和产品专业知识，据悉美联社是第一家与主要人工智能平台达成收费协议的主要媒体。另有知情人士透露，《华尔街日报》母公司News Corp已开始与内外部顾问合作，评估自家内容对AI训练的价值，评估结果或将影响到未来与谷歌、微软等公司的谈判，News Corp旗下还包括《伦敦时报》与《纽约邮报》。此外News Corp已在尝试利用区块链技术保护自己的知识产权。其将通过区块链技术对单个内容进行标记，以检测AI公司是否在未经允许的情况下，使用News Corp的内容，并可能计划收入许可费用。[2023/7/30 16:07:12]

《方案》在“探索建立数据要素流通规则”方面中提出了四项任务：完善公共数据开放共享机制；建立健全数据流通交易规则；拓展规范化数据开发利用场景；加强数据安全保护。其中特别提到，探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，在保护个人隐私和确保数据安全的前提下，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。

Maxar为元宇宙和虚拟现实推出3D数字孪生解决方案:金色财经报道，Maxar Technologies发布了SYNTH3D，这是一种用于模拟、元宇宙和VR应用的数字孪生技术。高性能3D解决方案将允许创造者构建反映现实世界的虚拟环境。3D数字孪生解决方案是与人工智能初创公司Blackshark.ai合作开发的。Maxar的最新产品将帮助创作者模拟并将真实世界的环境带入元宇宙和虚拟现实(VR)应用程序。[2023/2/27 12:31:15]

数牍科技资深数据安全专家裴超表示，“原始数据不出域、数据可用不可见”的描述正对应着近两年崛起的隐私计算技术。《方案》的出台，对于隐私计算及相关产业是一个重大利好信号。

去中心化开源开发者社区DoraHacks获EMURGO Ventures投资:8月29日消息，去中心化开源开发者社区DoraHacks获EMURGO Ventures投资，投资金额未披露。本轮融资将用于举办Cardano生态全球黑客松，为Cardano吸引开发者和DApp并共同寻找投资机会。[2022/8/29 12:55:52]

香港科技大学智能网络系统实验室主任、副教授、星云Clustar创始人陈凯表示，开展隐私保护计算技术创新与成果应用是落实国家数据要素市场化配置改革要求的有益举措。

实现“数据不动价值动”

“传统的公开数据搜集、原始数据共享等都是广义上的数据融合方式，但这些传统融合方式在应用场景、隐私保护等方面存在一定的局限性。”陈凯说。对于这一问题，张旭东表示，传统的信息共享的方法是基于明文数据；而明文数据一旦被看见就会泄露具体信息，难以限制其用途和用量，难以厘清“责、权、利”；这导致了明文数据难以通过供需关系定价，难以大规模市场流通。

受Celsius破产影响，比特币矿机价格暴跌至近2年低点:金色财经消息，受Celsius破产影响，比特币矿机价格暴跌至近2年低点。根据一个专用集成电路(ASIC)交易台的数据，比特大陆的Antminer S19和S19 Pro的出价约为20-23美元/TH，而这些型号最近几个月的价格曾达到40美元/TH，去年一度高达119美元/TH。自2020年比特币价格触底以来，20-23美元/TH的价格已达到最低值。除了比特大陆的S19、S19j和S19 Pro矿机外，Micro BTC的Whatsminer M30s、M30s+和M30s++型号等价格也在下跌。

一位知情人士称，Celsius Mining在6月份拍卖了其新购买的数千台矿机，其中第一批6000台以28美元/TH的价格出售，第二批5000台以22美元/TH的价格易手。根据算力指数数据，当月的矿机交易平均价格为50-60美元/TH。[2022/7/15 2:14:34]

以金融业为例，陈凯认为，金融业作为数据密集型行业，其产生和使用的各类金融数据与客户信用水平、资产财产状况等高度相关，涉及消费者个人隐私，如何在确保安全合规的前提下加强融合应用历来是一个两难问题。

张旭东提出，数据的价值，一方面在于其可见的信息价值；另一方面在于其参与计算得出的结果价值，即其计算价值。在大数据、人工智能得以广泛应用的今天，数据的价值被更多的地体现在其计算价值上。

随着科技的进步，依托多方安全计算、联邦学习等隐私计算技术，探索实现“数据可用不可见，数据不动价值动”的数据流通交易新范式，成为数据融合创新的新途径、新方向。所谓隐私计算，是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统，参与方在不泄露各自数据的前提下通过协作对他们的数据进行联合机器学习和联合分析。在隐私计算框架下，参与方的数据不出本地，在保护数据安全的同时实现多源数据跨域合作，可以破解数据保护与融合应用难题。

落地金融风控等场景

近期，人民银行发布的《金融科技发展规划》提到，在技术方面，积极应用多方安全计算、联邦学习、差分隐私、联盟链等技术，探索建立跨主体数据安全隐私计算平台，在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享应用，确保数据交互安全、使用合规、范围可控，实现数据可用不可见、数据不动价值动。

裴超介绍说，2021年，隐私计算已经在通信、金融、政务等场景尤其是关键基础设施行业开展了探索和实践，一些银行、运营商都进行了立项招标。

根据中国工商银行金融科技研究院协同华控清交共同编写的《隐私计算推动金融业数据生态建设》白皮书，国内隐私计算金融应用领先国际。我国互联网企业、科技公司及金融机构近年来相继研发多款成型隐私计算产品，相关产品呈现平台化发展趋势，技术组合应用日益明显。国内示范场景已包含授信风控、产品营销、移动支付人脸识别、跨境结算、反等。

以银行业为例，风控一直是银行业务运营的一个重要任务。近年来，银行业一直在探索如何在充分保障用户隐私和数据安全的前提下，将高价值数据应用于智能风控业务场景，建设风控模型精细化、用户画像精准化的智能风控能力。

陈凯介绍说，传统风控方式通常采用的是评分卡模型和规则引擎等“强特征”进行风险评分，效率比较低，覆盖范围也比较小。而利用隐私保护计算技术，银行便能合规、安全地引入更多维度的数据优化迭代风控模型，构建贷前价值成长、贷中数字信用及贷后风险预警的全生命周期风控模型，更好地实现精准风控。

来源：金色财经

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