让“隐私计算”更好地保护隐私

数据就是新油？不，在数字经济时代，数据可能比石油更重要。然而，大数据杀戮、过度访问、滥用人脸识别等乱象，正在咬住公众的合法权益，影响人们对数据价值的探索。在这种背景下，隐私计算备受期待。

如今，隐私计算作为一种技术的集合，可以在不暴露数据本身的情况下对数据进行分析和计算，从而实现数据的“可用和不可见”。利用私有计算技术让数据更安全地流动已经成为越来越广泛的共识。然而，隐私计算本身在其发展中也面临着安全挑战。据媒体报道，私有计算市场仍处于大规模商业化应用的早期阶段，其技术解决方案在安全性、性能和数据互联等方面存在挑战。

那么，如何在发展中促进私有计算的自我完善呢？答案是利用好市场赛马机制进行产业竞争，争夺更可靠、更高效的隐私计算技术。在这个过程中，关键是用好“看得见的手”和“看不见的手”，让“好马”产生示范效应，避免“赛马”变成“选马”或“配马”。

具体来看，首先要推动新技术的交叉融合。一方面，以人工智能的需求为牵引，丰富了私有计算的应用场景，加速了技术的进步和成熟，最大限度地释放了数据价值。另一方面，综合运用隐私计算和AI、区块链、云计算等技术，解决数据流通前后的权属和应用问题，从而找到产业应用的最佳路径。

其次，要加快建立完善隐私计算技术标准，塑造行业共识，遏制“脏数据”“毒数据”污染风险。如今，私有计算的基础正从实验室走向工业应用。市场上出现了很多技术厂商，技术水平参差不齐。只有技术标准完善，不同厂商的产品才能互联互通，真正解决“数据孤岛”问题。

第三，要想办法打破平台壁垒。防止平台被动响应隐私保护、数据合规等监管要求，造成新的“数据孤岛”，阻碍隐私计算产品迭代升级。