隐私 AI 计算网络激发数据要素新动能

数据已经成为经济活动不可缺少的必备要素，成为了继土地、能源、人口、粮食之后的新一代生产要素。而企业管理的海量数据，不能和其他企业所掌握的数据进行交换和协同计算，导致大量的数据无法产生价值。

本文基于数字社会数据如何使用，提出了隐私计算、区块链、人工智能结合的方式，并运用示例说明技术应用场景。

信息时代，数据成为新一代生产要素

在经济学中，生产要素又称为生产输入，是人们用来生产商品和劳务所必备的基本资源。在英国著名经济学家马歇尔的划时代著作《经济学原理》中，他提出了生产要素四元论——土地、劳动、资本和企业家才能，即国民所得（NI）即为四大要素之报酬，即国民所得（NI）= 劳动工资（w）+土地地租（r）+资本利息（i）+经营利润（π）。这个「四位一体的公式」概括了西方经济学生产理论和分配理论的中心，在一个多世纪的时间里被人们普遍接受。

然而生产要素是一个随着经济社会的发展而不断演进的历史范畴。互联网的诞生和发展，改变了生产、生活和消费模式，推动了诸多重大而深刻的变革，对经济发展、社会生活和国家治理产生着越来越重要的作用。人们对各类数据的充分挖掘和有效利用，将生产效率提高到了史无前例的高度，数据已经成为经济活动不可缺少的必备要素，成为了继土地、能源、人口、粮食之后的新一代生产要素。

图：不同历史阶段的生产要素
来源 腾讯研究院

隐私带来数据困境，MPC 实现数据协同计算

现如今，人类早已将自己的社会活动拓展到网络空间，在日常生活中向网络空间源源不断的贡献数据，大量的数据被收集、计算、分析、挖掘出甚至超出原有数据量级的信息价值。然而，由于数据的明文属性，数据一旦授予他人使用，所有者就失去了对数据的所有权。因此，因为对数据的隐私保护，企业管理的海量数据，不能和其他企业所掌握的数据进行交换和协同计算，导致大量的数据无法产生价值。

隐私计算的出现突破了这个困局，中国国家科学院院士姚期智在 1982 年提出了安全多方计算（MPC）技术。简单来说，n 个参与方必须各自输入信息去计算一个约定的函数。除了计算的正确性，他们还必须保障每个参与方输入数据的隐私。具体来说，现在有 n 个参与方，每个参与方 i 都知晓自己录入的，他们来共同计算一个预先商定的函数 f(,…,)=y。如此一来，所有的参与方都能获得最终的 y 值，但无法获知其他参与方输入的具体数据。这样，在本地数据不被归集、隐私不被泄露的前提下，各方仍然能够通过执行既定逻辑的运算得到一个共同想要的结果。

隐私计算为数字世界拓展巨大商业前景

比特币开创性地将密码货币与点对点支付系统结合在一起，打开了去中心化大门。以太坊引入智能合约功能，极大地提高了区块链的可扩展性，各类应用可以在区块链上部署。正是基于这些特点，比特币和以太坊等早期公共区块链网络得以发展壮大，吸引了全球大量区块链和密码爱好者，许多传统机构也不断入局区块链领域，不断探索去中心化的各种可能。

隐私计算和区块链的结合，有望把数据所有权重新掌控在数据产生者手里，意味着海量的数据可以被投入计算，而不影响其隐私和所有权，所有者可以因此获利，数据也可以迸发出更大的价值。因此，基于隐私计算、区块链、人工智能的隐私 AI 计算网络天然地适用于金融、医疗、科研、政务、物流等隐私保护需求强烈领域的商用实践。

区块链数据的「运营商」——PlatON

目前在隐私计算与区块链相结合的代表性网络是 PlatON，PlatON 是基于区块链的基本属性，以隐私计算网络为支撑，提供以「计算互操作」为核心特点的下一代互联网基础协议。PlatON 的愿景是成为新一代隐私 AI 计算网络，将隐私计算算法通过合约进行发布，并由隐私保护需求的数据提供方和计算节点配合执行 MPC 协议，以实现数据的协同计算。PlatON 的设计，实现为数据流动定价，一切都是围绕着计算和数据展开，而这正是未来人类生产生活的最基础部分。PlatON 能够实现大规模的应用落地和商用场景实现，如：

一、搭建更大范围的征信网络。隐私 AI 计算网络可以为用户提供可自定义的计算逻辑模板，及多方接入方式，实现在接入方数据无需归集共享情况下，只向需求方输出征信查询结果，并能支持将原始数据加密存放在区块链系统中，满足各类审计需求。

二、供应链金融基础设施。隐私 AI 计算网络基于区块链技术和密码学算法，可以为供应链金融提供资产可数字化确认、处理、流转的平台解决方案。构建一个供应链上下游企业信息对称共享、核心企业信用价值可传递、商票可拆分流程、风险可控的新型供应链金融融资模式，并为监管提供数据追溯便利，提升行业整体服务效率。

三、研究机构联合数据分析。基于隐私 AI 计算网络搭建基础的联合数据分析平台，使研究机构在数据不离开本地的前提下，与另一机构进行安全多方计算，并得到满足科研所需的分析计算结果。

这个联合数据分析平台将能够运用于医疗数据分析、军事性体格检查等领域，保护个体数据隐私安全的同时完成协同计算。另外生物研究机构也可以通过联合数据分析平台与其他区域的生物机构完成安全多方计算，而且无需获取原始数据。

四、高精尖外包产品质量可信追溯。传统的外包产品质量管理和追溯，高度依赖于制度，从设计、元器件原材料、流程、设备、制度、环境各个环节。而高精尖产业对于外包产品的质量要求是必须做到万无一失，产品按照既定设计和流程，严格执行和实施、所有环节都认真负责，才能生产出合格的产品，百密而无一疏漏。

基于隐私 AI 计算网络构建的产品全周期溯源平台，通过从设计输入、元器件材料、生产环节、实验数据、验收结论等各个环节，将所有的数据上链，保障产品研制全周期信息不可篡改以及可追溯，从而解决产品可信化质量溯源的问题。再通过隐私计算的方式对这些数据的使用加以保护，以确保相关累积数据在进行大数据分析的时候，数据的隐私安全得以保障。

为打造全数字时代公共基础设施，PlatON 不断优化技术，迭代底层基础设施，目前，在相同测试条件下使用原生 Token 转账性能测试方法与 EOS 做对比测试，PlatON 已实现在拟真环境下的性能全面领跑，将继续着眼于数据领域，加速数据市场的建设。