构建安全开放的数据要素市场，可以有效解决智能分析和决策场景中的数据碎片化、数据安全、系统孤岛等痛点。在数字时代，数据无疑是最基本的要素。同盾科技合伙人、人工智能研究院院长李小林近日在接受《国际金融报》记者专访时表示，数据要素不同于传统生产要素，具有边际成本低、规模效应大、流动性高等特点，并且复用性强。这些新特点正在成为引领中国高质量发展的新引擎。但李小林发现，数据孤岛已经成为制约AI（人工智能）发展的严重障碍，数据相关产业的发展面临着数据安全、数据确权、隐私保护等一系列问题。在数字经济时代，如何在保护用户隐私的同时保证数据的可用性、创造价值，是一个值得思考和亟待解决的问题。李小林建议，着力提升数字技术创新能力，进一步突破人工智能等技术的基础理论研究和商业应用，注重新兴技术与传统产业的交叉融合；二是建立数字经济时代监管治理体系，加强隐私保护，引导和监管数据安全，建立健全法律制度和行业标准。加速数据产业数据价值逐渐凸显。2019年10月，中央政府明确将数据列为与劳动力、资本和技术并列的生产要素。2020年4月，《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置的体制机制的意见》强调要加快培育数据元市场。进入“十四五”开局之年，多地政府和企业瞄准数字经济发展的巨大机遇，加快政策出台和产业布局。当前，我国社会经济已全面进入数字生产力快速发展的新阶段。数据要素以其有别于传统生产要素的边际成本低、规模效应大、流动性强、可复用性强等新特点，正在成为中国的主导要素。高质量发展的新引擎。李小林表示，疫情倒逼各行各业加快数字化进程，也加速了5G、物联网、人工智能等新技术在生产、流通、消费等领域的应用。国民经济。以办公等一系列新业态新模式为代表的数字经济正在快速发展。“数据的深入应用，对于推动金融、政务等领域数字化发展的重要性不言而喻，其数字化、智能化发展也是对数据不断挖掘和利用的过程。”李小林指出，不同行业数字化转型的基础不同企业的数字化转型节奏和步调不同。“数据和技术密集型基础较好的行业会率先转型，比如金融、医疗、政务等领域。一方面，这些行业是数据密集型行业，数字化转型就是要用好这些数据；另一方面，他们对用户的追求和数据挖掘已经达到了一定的程度，比如金融行业的数字化服务就越来越好。”李小林说。从全球范围看，李小林认为，中国发展数字经济有自己的优势，中国在数字经济领域与发达国家的差距较小，产业配套能力强。比较强，在5G产业和部分AI领域甚至处于领先地位，另外中国有14亿人口形成的庞大内需市场，在应用上容易形成规模效应在网络基础设施、移动互联网、互联网经济、信息化广度和深度、相关人才储备等方面打下坚实基础。平衡数据孤岛面对发展数字经济的优势，李小林也看到了挑战。他指出数字经济时代，如何平衡数据孤岛和数据安全问题备受关注。ny部门之间的数据壁垒，不同机构之间的壁垒更甚。数据孤岛已成为制约人工智能发展的严重障碍。同时，数据确权、数据安全、隐私保护也是我们现在面临的重要问题。如何在保护用户隐私的同时，确保数据可用并创造价值，是一个值得思考和亟待解决的问题。此外，李小林还指出，数字资产保护是一项系统工程，关键在于如何统筹监管、行业从业者、企业等生态各方。方建立数据安全管理机制，建立数据应用审核、安全风险熔断、违规追溯等制度，加强对数据应用伦理、个人隐私保护等方面的综合研判，重视研发大数据安全关键技术，引领数据安全产业创新布局。李小林建议：“我们要从技术创新、法律制度、行业规范和行业自律等方面协同推进，合理平衡数据安全与数字化、智能化发展需求和发展阶段，建立健全数据治理体系，推动数据安全。相关产业健康、合规、可持续发展。”“要继续努力消除数据孤岛，实现数据资源互通共享；通过数字技术创新，推动新产业、新业态、新模式，更好地实现数字产业化的经济效益和社会效益；提高产业数字化转型升级服务能力，激发企业数字化转型内生动力，释放数字化对实体经济发展的乘数效应，从而促进融合发展t数字经济与实体经济。”李小林说。对于如何打造数字经济新优势，李小林建议，要着力提升数字技术创新能力，进一步突破人工智能等技术的基础理论研究和商业应用，注重交叉融合。新兴技术和传统产业；二是构建数字经济时代加强对隐私保护和数据安全的引导和规范，建立健全法律、制度和行业标准。构建数据安全那么，具体有哪些技术可以解决数据认证、数据安全、隐私保护等问题呢？记者了解到，在当前数据安全技术水平下，各种以隐私和安全计算为整体解决方案的前沿技术百花齐放。隐私计算涉及安全多方计算、联邦学习、差分隐私、可信执行环境等多种技术。各项技术在各自领域独立发展的过程中，逐渐呈现出融合统一的趋势。李小林介绍，近年来，同盾科技在数据安全领域不断加大技术创新力度，提出了国际领先、国产的“知识联邦”理论框架体系。层，基于知识联邦的算法逻辑，让参与方无需集中拥有所有数据，也无需任何人拥有所有模型。他们通过安全的数据交换协议共享开放的数据而不共享数据，可以最大限度地保护数据安全和数据隐私。李小林表示，知识联盟的提出对于数据驱动的科学研究和商业活动具有积极意义。通过安全的数据交换实现知识的共创和共享，是打破部门数据分割，同时保证数据安全和隐私保护的关键。等行业，具有广阔的应用前景。以智能金融行业为例。为振兴地方中小微经济，不少地方政府组织了多个产业链或供应链配套平台。这种中小微金融支持平台跨越智慧金融和智慧政务场景。需要打通政务、税务、银行、企业、个人等具有不同安全和隐私需求的异构数据，采用知识联邦的方式来保障信息/流程的安全。在系列中。知识联邦可以提供强大的支撑平台和监管等安全监管标准工具，满足复杂的多层次需求。以智慧政务为例，政务数据通常分散在各个部门，各机构数据独立存储和维护，相互隔离。现在各地政府都在建设大数据中心，希望解决数据碎片化的问题。但在实践中，横向数据共享和交互仍存在困难。税务、民航、通信管理等垂直管理部门系统相对独立，数据无法与地方政府对接。共享平台。李小林指出，目前，人工智能已经初步解决了数据驱动的模式识别和决策规则的认知能力。下一代人工智能将数据、知识与自学习深度融合，知识表示、自学习、演绎、归纳、抽象融合、推理决策将是突破的重点。“知识联邦”作为一个统一的、层次化的框架体系，支持安全多方检索、安全多方计算、安全多方学习（联邦学习）、安全多方推理等技术方案。它是构建数据安全的人工智能生态系统的基础，也是未来通往下一代人工智能的必由之路。据悉，为更好地发挥数据元的倍增作用，同盾科技基于知识联邦技术构建安全可信的AI开放操作系统，构建安全开放的数据元市场，可有效解决数据碎片化问题在智能分析和决策场景中。数据安全、系统孤岛等痛点，实现安全可靠的知识提取和共享，赋能其他行业发展，为下一代人工智能打下坚实基础。
