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大規模數據流轉及AI應用中,如何捍衛用戶隱私和數據安全?

澎湃新聞記者 邵文
2022-09-05 20:41
來源:澎湃新聞
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·“數據安全問題仍然十分嚴峻,特別是信息惡意獲取、篡改、偽造和亂用,成本極低,大規模的數據泄漏時有發生,數據安全應該得到全世界的廣泛關注。”

·“人工智能在產業的大規模應用落地,亟需解決安全可信、協作共識、復雜關聯分析、存儲計算規模爆炸、降低耗能等問題,需要在隱私計算、區塊鏈、圖計算、分布式數據庫及計算基礎設施、綠色計算等AI大規模應用的“根技術”上深耕探索。”

今天,數據已經成為重要的生產要素。此前,中共中央、國務院公布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,要求加快培育數據要素市場,加強數據資源整合和安全保護,特別提出制定數據隱私保護制度和安全生產制度。

“數據安全問題仍然十分嚴峻,特別是信息惡意獲取、篡改、偽造和亂用,成本極低,大規模的數據泄漏時有發生,數據安全應該得到全世界的廣泛關注。”9月3日中國科學院院士、清華大學教授王小云在2022世界人工智能大會可信隱私計算高峰論壇上說道。

數據的安全問題也影響著人工智能的發展。螞蟻集團副總裁、首席技術安全官韋韜認為,人工智能在產業的大規模應用落地,亟需解決安全可信、協作共識、復雜關聯分析、存儲計算規模爆炸、降低耗能等問題,需要在隱私計算、區塊鏈、圖計算、分布式數據庫及計算基礎設施、綠色計算等AI大規模應用的“根技術”上深耕探索。

他進一步結合實踐闡釋,這五大挑戰分別是:大規模數據流轉及AI應用中,如何捍衛用戶隱私和數據安全?產業協同中,如何建立信任機制,促進價值創造?大型實體及數據關系中,如何解決結構復雜關聯問題?數據量幾何式爆炸增長,如何解決存儲計算的性能和成本瓶頸?數據爆炸增長,如何降低計算耗能、更好保護環境?

“安全風控領域是天然的開放空間強對抗博弈場景,需要與全球最狡詐的黑色產業團伙做高強度對抗。在這個領域中,目前單純基于數據驅動的智能體系是無法與之有效應對的。一方面,需要深入研究機器智能與專家智能高效協同的融合對抗智能;另一方面需要加強AI的可信保障機制,包括可解釋性、魯棒性、公平性及隱私保護能力。”韋韜舉例稱。

韋韜認為,隱私計算、區塊鏈、圖計算、分布式數據庫和綠色計算,是支撐數字化時代AI大規模應用的五大重要“根技術”。

對于隱私計算,上海市經濟和信息化委員會副主任張英特別談到,“近年來,隱私計算已經從前沿技術落地,成為應用實踐的一部分。人工智能技術正朝向卓越、安全和可信的方向發展,技術創新多點突破,多方安全計算、聯邦學習、可信執行環境、插分隱私、同態加密的關鍵技術日益成熟,更加安全,充分對數據要素進行挖掘與利用,實現真正可用不可見場景創新持續推動。隱私計算在政務、金融、醫療等領域中實現落地應用,正向交通、教育等多行業延伸。”

隱私計算正在向規模化落地的階段邁進。張英表示,未來將繼續在城市數字化轉型實踐探索中形成可信隱私計算的上海方案:

1、完善技術創新體系,依托核心創新科研平臺,帶動高校、科研院所、科技企業共同發力,加強信息安全的技術攻關,形成可信隱私計算的創新策源體系。

2、建立測評測試體系,加快構建完善可信AI的相關標準,研發創新測試測評技術,推動可信AI測評和產業落地。

3、完善制度規范,加快研究與探索,制定生物信息安全、數據安全,各類隱私安全的法律法規,界定法律邊界,明確各主體、各環節的責任和義務。

 

 

 

 

 

    責任編輯:吳躍偉
    圖片編輯:蔣立冬
    校對:張艷
    澎湃新聞報料:021-962866
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