隨著新一輪科技革命和產業變革的深入發展，數字化轉型已經成為時代趨勢。在此進程中，全球數據保護法律法規愈加成熟，機構面臨數據合規監管的壓力遠超以往。而從應用層面來說，面對需要用數智化方法解決困境的訴求日益增加，企業亟需引入新的AI解決方案，但如何驗證是否真正解決，并且用最科學、公平的方式選出優秀模型，是眾多企業都面臨的難題。不少企業開始通過AI大賽的方式來鼓勵對某些場景的AI開發，并從中找到優秀且合適的解決方案團隊，拋出“橄欖枝”，這一方法或將成為遴選AI解決方案的高效方式。
而隱私安全計算加速這一模式的成功實踐。該技術近日入選由全球知名市場研究機構IDC發布的《IDC TechScape：全球行業生態使能技術，2022》“變革型”技術曲線。入選“變革型”技術曲線，是該技術被認為從根本上改變了當前困境的最佳實踐，并且將徹底重塑市場和投資策略，可能創造新的商業及市場機會，并帶來新的企業和消費者能力。
近日，在由聯合利華舉辦的2022黑客馬拉松中，是融合了以隱私安全計算技術模式的一次成功實踐。為了更好地保護參賽者模型安全和主辦方及數據提供方的數據安全，并通過更加科學、公正的方法篩選出優秀模型，聯合利華引入了翼方健數的隱私安全計算技術和“AI Validation”解決方案護航本次大賽。
隱私安全計算賦能AI優秀模型鑒別
何為隱私安全計算？聯合利華又是如何借助隱私安全計算技術，在確保數據安全的同時，賦能AI優秀模型鑒別的呢？
隱私安全計算，通常是指在保證數據提供方不泄露原始數據的前提下，對數據進行處理和計算，最終只輸出數據的計算結果。它可以保障數據在流通和融合過程中的“可用不可見”，實現數據所有權和數據使用權之間的分離，從而最大程度上避免了原始數據的泄露。
此次在聯合利華主辦的黑客馬拉松大賽中，結合翼方健數“AI Validation”解決方案，在比賽中建立數據使用黑箱機制，基于主辦方提供的基礎數據以授權審批的方式，通過智能算法進行計算，既保護參賽者模型IP，同時保護主辦方提供的數據隱私安全，能夠讓參賽者使用未經傳統刪減式的脫敏處理而更貼近真實場景的數據對模型進行訓練和測試。通過隱私安全計算讓數據提供方和模型提供方在安全、隱私問題上沒有后顧之憂，從而實現真正AI價值能力輸出。
同時在此項目過程中，針對計算環境比較一般或者經費有限的情況，而沒辦法在一定時間內完成數據到模型的高校學生參賽者，翼方健數可提供平臺服務，基于隱私安全計算的信任假設，提供高質量、可流通的數據共享，為AI Baseline模型提供預訓練數據集，為參賽者提供可信的數據流通調試環境。
不僅是大賽，“AI Validation”解決方案也可以應用在AI需求方的招標選擇上。當前，越來越多企業采購項目中也會涉及對AI模型應用的選型和采購。在大部分采購流程中，通常的做法是要求各AI供應廠商描述算法原理，或者視頻展示，無法量化地驗證各AI廠商技術上的優劣。
對于沒有AI的背景和經驗的招采主體來說，很難從算法描述上評估不同算法的優劣。這對參與投標的中小企業而言尤其不利，在技術上即使有好的算法和模型，也很難獲得基于模型本身的公平競爭機會。并且在實際操作過程中，AI供應商的模型往往也需要在企業的私有數據上做進一步訓練才能達到最好效果，但這會導致一些企業數據安全風險。如果利用上述提及的“AIValidation”解決方案，無論是從比賽場景中評選出更優秀的參賽作品還是在AI需求方實際招標過程中，都可以公平公正選出合適的供應商，同時保護了數據和模型的安全，從而也確保模型的優劣有可量化指標作為參照，增加其公正性。此外，AI Validation在不同細分的AI場景中，基于統一標準的數據集，來驗證AI供應商的算法模型，最終將測評結果作為選擇優質AI供應商的重要技術參數。
在大賽或者招采的過程中，這一模式也有助于提升參與度。由于在AI Validation方案中，數據和模型均不可見，除了驗證結果外，所有的中間結果都被銷毀掉，因此可以避免測試數據或者參與機構模型的任何泄漏，測試數據和模型的隱秘性及測試公正性得以保證。安全和公正的對待，提升了參與方的意愿度。
此前，翼方健數的AI Validation已為某地衛生醫療管理部門、智慧園區完成AI供應商遴選。通過隱私安全計算的方式，既保護了園區需求方的數據，也保護了AI企業的模型，并最終得到了雙方都滿意的結果。這在以前是做不到的，但現在通過隱私安全計算可以實現，可以說是一種具有里程碑意義的模式。
隱私安全計算為企業數據資產保護及合規使用提供技術支持
伴隨大數據時代的來臨，數據已經成為重要生產要素，數據創新、數據驅動業務發展的模式正成為主流，企業普遍處于數據饑渴的狀態，大量收集存儲數據。但另一方面，全球數據黑產的成熟運作正極大地威脅到企業的數據安全，如何防止數據泄漏，成為企業無法回避的問題。
放眼國際，多國已通過立法保護數據和隱私，如1996年美國頒布實施的《健康保險可攜性和責任法案》（HIPAA）要求建立國家標準，以保護敏感的病人健康信息在未經病人同意或知情的情況下被披露；2018年5月25日歐盟正式實施了《通用數據保護條例》(簡稱《GDPR》)，同年6月美國通過《加州消費者隱私法案》（簡稱《CCPA》）。此后，印度、新加坡、加拿大、日本等國家也相繼出臺數據合規方面的相關法案。
立足國內，我國自1984年《憲法》便規定公民的通信自由和通信秘密受法律的保護，開始了對個人信息保護的規制；2016年《網絡安全法》出臺，為網絡數據安全的保護提供了立法制度的支撐；2021年1月1日起正式實施的《民法典》也明確了隱私和個人信息保護相關規定；2021年《數據安全法》、《個人信息安全保護法》相繼施行，標志著我國向完善和深化個人數據保護方面邁出了重要一步。
聯合利華作為世界領先的美妝及個人護理用品、家庭護理用品、食品飲料和冰淇淋的提供商之一，對數據合規建設及隱私保護領域十分重視。此次在2022黑客馬拉松項目中選擇攜手翼方健數，也是看重了其在大數據和隱私安全計算領域的創新技術能力及成功建設數據平臺的經驗，能夠為企業提供有關數據資產保護、數據合規使用的技術支持。
翼方健數基于隱私安全計算技術，為某科學園區打造的生物醫學信息平臺。其中，隱私安全計算滿足了企業數據使用的合規訴求，以分享數據價值而非明文數據本身為前提，通過技術確保共享安全性以及訪問靈活性，讓企業從一開始就在理論上與合規性風險絕緣。上述平臺根據國際數據安全及治理標準而建，包括美國的《健康保險私隱和責任法案》（HIPAA 1996）中所要求的創建標準，以確保病人的敏感健康數據不會在未經其同意或知悉下披露。通過這樣的形式，合法合規地發揮數據作為資產的價值，實現了更為高效的國際間數據供需對接和交流合作。
就本次技術和模式上的創新合作，聯合利華相關負責人指出：“引入隱私安全計算技術是今年的一個重要決定，翼方健數在隱私安全計算和人工智能驗證領域的豐富經驗和成功案例，讓我們對本次賽事的成功舉辦更有信心，同時也為聯合利華在數據合規使用上打下良好的技術基礎。”
翼方健數首席科學家張霖濤表示：“與聯合利華此次合作，無疑是打開了隱私計算與人工智能應用的新局面。翼方健數希望通過技術和產品服務，幫助客戶真正收獲數據作為資產帶來的收益。我們也將發揮自身對于數字化轉型的認知和核心技術優勢，幫助客戶設計并落實好數字化轉型的每一步。”
