从互联网奴隶到互联网公民，隐私计算将如何改变互联网的工作方式？

如果所有的网络服务提供商都遵循隐私计算的范式，网络世界的参与者就可以真正成为拥有基本权利的网络公民。

原题：隐私计算给你我带来的技术变革

自2016年以来，隐私保护自计算概念提出以来，经过五年的发展，在各国数据隐私保护相关法律法规的推动下，加上全球流行病导致人类社会数字化的深化，数据元素日益成为推动经济发展的主要能源，这也使得隐私计算逐渐成为信息技术中最基本、最重要的底层。

隐私计算是在隐私信息的所有权、管理和使用分离的情况下，对隐私度量、隐私泄露成本、隐私保护和隐私分析的复杂性进行的一种可计算模和公理体系。隐私计算允许数据或计算方法相互协作，同时保持“加密”且不会泄露给其他合作伙伴。

这种数据能够在密集状态下进行计算，充分发挥其价值的方式，是并将彻底改变互联网乃至人类社会的运行模式。

明文数据到密文数据

数据作为信息网络的基本组成部分，忠实地记录着数字化状态下人类生产生活的所有信息和轨迹。随着云计算、大数据、人工智能等新兴技术的广泛应用，数据被挖矿出大量的价值，不断改善甚至改变人类生活。

依靠数据产生价值是互联网巨头的基本商业模式，其前提是收集用户信息。从本质上讲，用户信息数据是用户个人权利的重要组成部分。用户个人数据的隐私权越来越受到各国的重视和法律保护。

因此，受到广泛关注的数据安全问题已逐渐从传统的黑客防范、灾难恢复与备份、数据恢复等领域，转向关注如何在挖矿数据价值的同时保护用户隐私。

目前，在几乎所有的应用场景中，数据都是以明文形式共享和使用的。因为数据是以数字形式而不是实体形式存在的，所以没有排他性的特征，所以“所见即所得”的特征使得数据的“使用”和“占有”几乎无法区分。

事实上，这种明文数据存储形式导致了数据共享和隐私保护之间的天然矛盾。即使采用先删除敏感信息再发布的方式，也可以通过准身份识别的方式对用户进行身份识别。

这一矛盾的存在，是阻碍具有大量数据应用需求的行业发展的主要障碍。比如，在人工智能行业，一方面需要大量的数据来喂养和训练人工智能，使其变得更智能、更强大；另一方面，由于数据隐私保护的严格要求，可用于合规的数据量非常稀缺。

隐私计算的提出为解决这一矛盾提供了两全其美的解决方案。

通过隐私计算，数据可以在密文状态下流通和共享，用于计算。数据的“使用”和“拥有”两种状态可以完全分开。数据是“看不见但可用”的，因此数据隐私可以得到充分保护，但数据的价值仍然可以发挥。

因此，可以预见，在未来，当隐私计算技术成为底层信息技术时，存储在社会各个角落的数据，除非得到数据拥有者的授权，否则将以完全无法读取的密文状态共享和使用，从而从根本上解决数据隐私保护问题。

从信息网络到计算网络

在数据从“明文”变成“密文”之后，事实上，我们现在非常熟悉的互联网将从基于数据交换的信息网络转向基于计算互操作性的计算网络。

如今，互联网巨头们掌握着大量的用户数据，并不断通过数据挖矿从中攫取价值，以实现业务收入。这种状态在未来将被彻底颠覆。

在隐私计算技术的支持下，新的协作模式将会出现。

传统的互联网可以被定义为一个直接进行数据处理的基于信息的网络。本地数据由各种应用程序收集（在许多情况下，未经其所有者许可而进行静默收集），然后发送到云端，在云端进行处理和挖矿，从而产生商业价值。但是数据的所有者在整个过程中没有权限，更不用说从它创造的业务价值中得到相应的回报了。

更为严重的是，这些明文数据被收集后直接出售，导致大量私人数据被泄露，造成极其恶劣的社会影响和经济损失。

隐私计算将使用户能够将自己的数据保存在本地，以加密状态参与计算，输出计算结果并上传到云上，供计算发起人使用。数据明文的整个过程没有被公开，数据隐私得到了根本性的保护。同时，数据创造的价值可以通过合理的机制来衡量，数据拥有者可以得到合理的回报。

互联网演进的最终方向是从信息网络形式的数据传输端到云计算，再到面向数据共享的协同计算的计算网络。

正如一个分布式隐私人工智能网络Platon所宣称的，“一切都是可计算的”。

从单向计算到多路计算

作为计算对象的“数据”本身具有不同于传统生产要素的独特性质。除了你所看到的是你在明文中得到的，它还有一些“自然的”公共属性。

具体来说，单一来源数据的可信度和价值是不够的。能够持续创造价值的数据应该具有多源、多维、多方连续运行的特点。

因此，在以数据为基本生产要素的数字社会，面向数据的分析计算将不再局限于单一的供给来源。

例如，自动驾驶的人工智能，对于它的训练，“喂入”数据必须覆盖整个场景下的各种来源、所有路况和所有规则。可以简单地理解，从a区的开放道路驾驶数据中训练出来的人工智能不适用于B区的自动驾驶，B区的自动驾驶主要是在复杂的道路条件下进行的。

如果“a区”和“B区”拥有的数据存在数据所有权控制问题，那么要么是由单一数据源训练的自动驾驶人工智能由于自身的数据供应有限，根本无法使用，或者有必要想办法让“a区”和“B区”共享同一个数据B”，这是一种不公开数据的联合训练方式。

在数据的核心本质具有公共属性的情况下，数据的价值也需要通过多方的合作来实现。因此，面向数据的计算不能像以前那样通过中心化式的单向计算来实现。相反，它应该在不离开本地数据的情况下，以密集状态通过多方计算输出计算结果。

从网络奴隶到网络公民

在现实中，公民作为国家的基本单位，享有国家法律保护和国家政府保障的基本权利。依法参与公共社会生活也是公民的权利。例如，公民的民事权利包括财产所有权、人身权、隐私权等。

公民部分权利的转移构成了国家权力。

但在网络世界中，用户使用网络服务提供商（如网络巨头）提供的公共数字产品，并不由自主地向这些数字产品提供个人数据。网络服务提供商拥有完全和**的权力来处理用户的数据。

例如，您可以不经许可删除用户的帐户。

例如，挖矿用户数据以获取业务利益，但无需向用户回报。

所以从根本上说，网络服务提供者和现实世界中的国家一样，掌握着国家一级的权力，但获取权力的方式是强制性的，并不是以服务使用者的权利转移为前提的。

换句话说，在网络世界里，我们每个人都没有权利。无论我们如何利用互联网来服务，我们都会失去我们的价值。

只有当隐私计算真正成为互联网的基础技术时，所有的网络服务提供商才会遵循隐私计算的范式为我们提供服务，将我们的数据保存在密文中，将数据的“所有权”和“使用权”分开，按照我们的意愿参与计算，网络世界的参与者能否真正成为所有权的基础这是网络公民的权利。

作为一种新兴的信息技术，隐私计算不会带来简单的新应用，而是会从根本上改变互联网的基本运行模式，让网络参与者以新的身份使用各种网络服务，提高生活水平，提高工作效率，保护数据权利，构建网络世界。

总部设在新加坡的LetTeX基金会的目标是建立一个完全去中心化的计算互操作网络，在保护数据**和隐私的前提下促进数据使用权的交易，并通过建立复杂的计算来实现数据**的交换，以实现数据**的交换。保护数据隐私愿景支持各类学术研究，培育和管理各类应用，为高质量项目提供资金支持。LATICEX基金会是分布式隐私AI网络柏拉图和金融网络Alaya的主要支持者和推动者。