唐林垚

一、问题的提出

数据泄露泛滥成灾，推动隐私保护法律密集出台，但过度监管令可合法使用的有效数字资源日益稀缺。以“赋能科技”面目出现的隐私计算(Privacy-Preserving Computation)技术，在打通应用通道、破除行业壁垒、化解信息孤岛方面有着得天独厚的优势，成为世界各国竞相追逐的技术高地。隐私计算也称隐私增强技术，是“面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息所有权、管理权和使用权三权分离时，隐私度量、隐私泄露代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统”。(1)国家工业信息安全发展研究中心：《中国隐私计算产业发展报告(2020-2021)》，https://www.sohu.com/a/472290299_121124365, 2021-05-20。虽有广阔的应用前景，隐私计算的潜在风险也不可忽视，作为与其他人工智能技术深度融合的底层技术，隐私计算具备颠覆重构算法应用流程的潜力。如果说，对数据共享击穿隐私保护底线的担忧尚属庸人自扰，那么，隐私计算引发转译偏误、放大数据瑕疵、加剧算法歧视等近忧则不应被置若罔闻。

近年来，科技界、监管层和立法者均已意识到问题的紧迫性，发改委、网信办、工信部和能源局《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》《加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等政策文件，与中国支付清算协会《多方安全计算金融应用评估规范》以及刚颁布不久的《数据安全法》《个人信息保护法》等形成联动，规定了信息转委托、信息共同处理规则，明确了处理者的数据安全保护义务，但在规制隐私计算方面尚存在火候不足、体系不全和应对不利的问题。……