星云Clustar副总裁许振

6月9日，首届 CTIS 2021消费者科技及创新展览会在上海新国际博览中心正式开幕。在钛媒体联合CTiS共同打造的“AI·创新数字生活主题论坛”上，星云Clustar副总裁许振进行了以“隐私计算构建AI基础设施，释放数据价值”为主题的分享。

机器学习是人工智能的一个细分领域，它是在海量数据的基础上去挖掘数据的价值，如果我们抽象来看，它总结下来就是算法、算力和大数据共同工作的产物，它最革命性的东西就是能够用算法和机器去代替人，去总结数据中的洞察。

“可是当我们面对产业时，我们发现数据并不大，大部分都是小数据，孤岛，烟囱。我们在自己所拥有的这些数据上能够做的挖掘，基本上已经达到了极致，我们再用更多的算法、更强大的算力，也只能去提升一两个百分点，已经很难引起质变了。”许振说，“所以我们在许多场景中不得不需要引入外部新的数据，以对消费者进行画像，预测和洞察消费者行为”。

由此就产生了一个矛盾，企业要提高自己人工智能的水平，必须引入外部数据，但引入外部数据又会受到数据保护法的限制，这一矛盾该如何解决成为了一个重要的问题。

而隐私计算就是回答这一问题的答案。许振介绍说，通过隐私计算技术，两个机构进行联合建模为需求方提供服务，但数据都依旧保持在本地，不用出数据库。这就是隐私计算所解决的问题。

有机构曾预测，到2025年，有50%的企业都是隐私计算的用户，不仅限于金融行业，还包括医疗、生物、政务、零售等行业，都会是隐私计算的潜在客户。

“隐私计算这个赛道是刚刚起步，应用方兴未艾。”许振说，“星云Clustar会坚持在隐私计算领域贡献自己的科技力量。”

感谢主办方的邀请，我是来自星云Clustar的许振。今天我所讲的话题可能距离消费者端有点远，它更加贴近产业端。

我今天所演讲的话题，分享的内容主要是有两个关键词：一个是隐私计算，另一个则是基础设施。

机器学习是人工智能的一个细分领域，它是在海量数据的基础上去挖掘数据的价值，如果我们抽象来看，它总结下来就是算法、算力和大数据共同工作的产物，它最革命性的东西就是能够用算法和机器去代替人，去总结数据中的洞察，这是它最大的突破。

最近几年为什么机器学习这么火，也是因为五六年之前，谷歌的AlphaGo，还有李飞飞的猫，这两个事件推进了深度学习，还有其他比较高效的算法，这些算法使得我们可以将数据的挖掘交由机器，这才进一步导致了后面行业的爆发。包括自动语音识别，视觉识别技术，大部分也都是用机器学习和深度学习去实现。抽象来说，就是让机器在算法的驱动下，在数据中去寻找规律。

可是当我们面对产业时，我们发现数据并不大，大部分都是小数据，孤岛，烟囱。我们在自己所拥有的这些数据上能够做的挖掘，基本上已经达到了极致，我们再用更多的算法、更强大的算力，也只能去提升一两个百分点，已经很难引起质变了。所以我们在许多场景中不得不需要引入外部新的数据，以对消费者进行画像，预测和洞察消费者行为。

举个例子，在金融行业，我们要对消费者信用等级进行评估，这个评估仅仅依靠金融行业内部、银行内部的数据是不够的，因为银行内部可能只有消费者自己提交的家庭住址、学历、收入水平，并没有他的消费习惯、互联网记录。如果加入这些数据，银行对去申请贷款的消费者的洞察会更加全面，银行风控能力会更强。

但这涉及到了隐私问题，用消费者的数据去建立机器学习模型的过程中，是不是会侵犯隐私？

在欧洲和美国，对于隐私的保护是非常严厉的，比如CCPA和GDPR，他们很严苛，收集个人隐私数据的公司不能将这些数据共享出去，一旦发现隐私泄露，罚款额度是非常高的，大约占这个公司整体营业收入的2%，谷歌、Facebook都被罚过。

而在中国，个人隐私保护法也马上就要上线了，去年《民法典》也已经明确规定了：隐私数据，特别是消费者的隐私数据，是不能外泄的。

由此就产生了一个矛盾，企业要提高自己人工智能的水平，必须引入外部数据，但引入外部数据又会受到数据保护法的限制，这一矛盾该如何解决成为了一个重要的问题。

其实，隐私计算就是能让企业在引入外部数据时，保护消费者隐私的一种方法。