央行前行長周小川：隱私計算助力數據跨境貿易
前言：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。
4月21日，博鰲亞洲論壇副理事長、中方首席代表、中國金融學會會長周小川出席博鰲亞洲論壇2022年年會。在“數字經濟：讓所有人獲益”分論壇上，他就數據跨境流動與交易分享自己的見解。
2021年9月16日，中國正式提出申請加入《全面與進步跨太平洋伙伴關系協定》（CPTPP）。在這一背景下，周小川提出，當前的規則和國際協作中，一大難點就在于數據跨境流動和自由交易面臨安全、隱私和定價等方面的阻礙。
首先是國家對安全的考慮，數據挖掘的結果是否會危及安全難以預測。其次是隱私，各國現行隱私保護的法規和標準不同，數據貿易難以順利通行。再則是定價，一組數據在挖掘前或許毫無價值，因此定價低廉，但隨之從中挖出的“大金礦”或使其價值百倍，數據挖掘的未知性一定程度上造成定價的困難。
如何應對這些挑戰？周小川認為，基于許多國家對數據跨境流動的顧慮，可以考慮不對數據本身進行買賣，而是對數據應用的任務進行貿易。而多項技術的發展為這一設想的實現提供了充分的可能性。
周小川指出，各國在大規模的云存儲、云計算技術的發展上并不平衡，但基本可以預見數據分散存儲在未來的通行。“數據分散存儲就是不用把人家的數據搬走，只要你有合適的理由并得到允許，支付應付的價錢，就可以進行數據挖掘。”
此外，僅對數據應用的任務進行貿易也能夠降低隱私顧慮。周小川談到安全“隱私計算”的概念，即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，達到數據可用但不可見。“最初始的做法是數據脫敏，然后就是多方安全計算。多方安全計算使用了密碼和數據分布存儲技術，你把任務拿來，不影響安全，我就給你做，做完你把結果拿走。但是數據沒有拿走，你不知道具體敏感的部分。”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。
同時，周小川提到目前科技界普遍重視的一種新技術——“聯邦學習”算法。“聯邦學習”算法的特征就是數據不動模型動：“如果哪個國家需要另外一個國家的數據，可以把模型委托給聯邦學習，讓數據保有國的云計算能力進行處理，直接給出最終結果。”
“從治理的角度，不管未來的規則定成什么樣，都需要有共識。”周小川最后補充道，數據跨境貿易并不簡單，但通過大家的努力形成共識，情況能夠變得樂觀。
