2023年初，ChatGPT橫空出世，標志著生成式人工智能崛起。

作為一種新興的數據安全技術范式，隱私計算借此契機，再次成為焦點。

近日，召開的2023中國人工智能大會共有8個平行專題論壇，其中就包含聚焦隱私計算的 “隱私計算與人工智能發展專題論壇”。 無獨有偶，?今年7月初舉辦的2023世界人工智能大會上，同樣針對隱私計算技術開設了 “數據要素與隱私計算高峰論壇” 。

2023年，被視為隱私計算“融合應用之年”，是隱私計算在多個行業場景大規模應用的關鍵年份，在人工智能加速落地的時代，這一“數據安全技術基座”將迎來更多的爆發機遇。

隱私計算是在保護數據本身不對外泄露的前提下實現數據分析計算的技術集合，達到對數據“可用、不可見”的目的；在充分保護數據和隱私安全的前提下，實現數據價值的轉化和釋放。基于這一特性，隱私計算可以確保在不泄露數據內容的情況下，幫助人工智能獲取更多、更廣、更深的數據資源。

從1949年香農開創現代密碼學時代起，安全多方計算、零知識證明被陸續提出，多種新的技術路線和隱私計算方案（例如混淆電路、基于秘密分享的MPC、半同態加密等協議和算法等）也陸續出現，七十余年間，隱私計算的技術體系逐步發展和壯大，并開始有大規模的項目落地。

2019年后，隱私計算進入應用期，在數據要素市場建設和數據價值發揮的時代背景下，產業需求快速增長，隱私計算走出學院派與實驗室，廣泛與行業應用場景相結合。各類隱私計算廠商也如雨后春筍一般涌現出來，激發了隱私計算技術可用性的快速提升。

時間來到2023年。數字 經濟 建設提檔加速，人工智能方興未艾，人們開始了對 區塊鏈 、元宇宙等概念的探索。新技術崛起，為隱私計算帶來了全新的挑戰與機遇。

融合發展：人工智能帶來挑戰與機遇

2023中國人工智能大會期間，上海交通大學講席教授、博導、日本工程院外籍院士李頡在演講中指出， 人工智能的三大基礎是算法、數據、算力。 聚焦數據層面，如何在合規尊重用戶隱私的條件下充分發揮數據價值，如何打破壁壘、連接數據孤島、提高可用數據的數量和質量?，已成為人工智能發展需要解決的關鍵問題，而隱私計恰恰就是打破數據孤島、拓展數據疆界的關鍵技術。

人工智能技術革命背后意味著巨大的隱私挑戰。

在以深度學習為主導的人工智能浪潮中，基于大數據的深度學習技術最開始在 互聯網 領域成功落地，并廣泛運用于搜索、推薦、語音識別、機器翻譯等各個方面。 隨著人工智能超級模型工作的推進，算法訓練模型所使用的數據規模越大，模型參數規模越大，模型在使用時候識別精度就越高。至此，AI進入大模型時代 ，并有望在醫療、 金融 、教育等數據豐富的行業首先落地。

AIGC的出現標志著人工智能發展史走到了“奇點”。 數字技術迎來顛覆性的變局，也將會帶來新的沖擊和挑戰。尤其是AIGC的訓練過程基于大量數據集，這一屬性也會使數據收集、使用、流通和計算面臨更多合規要求。因此，在展望AIGC未來的同時，仍需要增強隱私計算技術的應用，并通過建立監管機制、增強相關立法，確保AIGC合規發展。

未來方向：乘時乘勢，帶入千行百業

AIGC崛起，有望成為隱私計算迎來“原爆點”的契機。

在技術層面，隱私計算不同技術路線正在走向融合，實現“1+1>2”的效果。與此同時，隱私計算與區塊鏈、人工智能、工業互聯網也逐步融合，尤其是隱私計算與硬件的結合已產生多款一體機等軟硬件結合產品，預計將會越來越豐富。聚焦AIGC，當前業內均在嘗試使用各種方式保護用戶數據隱私。除了較為直接的方法，如向用戶提供警告信息之外， 隱私計算也已成為AIGC中隱私保護的重要工具，聯邦學習和可信執行環境是其中較有代表性的技術路線。

在AIGC服務的生命周期中，用于訓練的大規模數據集和用戶的私人信息需要得到保護，可以利用聯邦學習來解決訓練數據的安全問題。由于AIGC應用與互聯網高度集成，用于AIGC模型訓練的數據發生在邊緣服務器和移動設備上，它們對各種威脅隱私的攻擊的防御能力較弱。 最近，研究人員已經提出幾個分布式學習框架用于隱私保護，利用聯邦學習技術，可以實現在邊緣服務器和移動設備上進行模型微調和推理，聯邦學習在訓練期間不傳輸原始數據，從而確保AIGC模型訓練過程的安全性。

在此基礎上，將可信執行環境（TEE）和聯邦學習技術結合，可以為大語言模型提供更完善的隱私和數據保護。借助基于TEE的聯邦學習解決方案，在訓練階段，TEE中的數據處理都處于加密狀態，在推理階段TEE能夠保護用戶輸入和模型結果的隱私；同時，TEE的硬件隔離和安全驗證機制可以防止未經授權的訪問和攻擊，增強模型運行時的安全性。

伴隨著技術的不斷成熟，國內外隱私計算產業化的步伐明顯加快。未來幾年，將是隱私計算技術產品加速迭代、應用場景快速拓展、產業生態逐步成熟的重要階段。

以AIGC的“奇點”為契機，隱私計算有望迎來“原爆點”，被帶入千行百業。 聯邦學習、TEE等多種技術體系間也將實現更深刻的融合。

在不遠的將來，這項技術將如同移動互聯網、水、電網一般，成為數字時代的底層基礎設施。