随着全球人工智能规模化建设和应用加速发展，人工智能治理问题近年来引发社会关注，数据安全、算法伦理、技术合规等话题成为我国人工智能产业的发展方向，保证技术“安全、可靠、可信”，平衡AI创新发展与监管治理也成为人工智能未来发展最重要的趋势。

《个人信息保护法》即将于11月1日正式实施，该法也标志着中国人工智能领域逐步进入高质量发展阶段。其中“安全可控”成为企业一项必要的基础能力，解决算法公平透明、安全可靠等瓶颈，保证应用合规、隐私数据安全等也成为行业共同关注的焦点。

算法和数据是人工智能基础设施平台的关键要素。在算法方面，全球AI行业正在积极推动可解释、可推理、无监督的新一代人工智能；在数据方面，借助多方计算、联邦学习、匿踪查询等人工智能基础设施技术，行业正在建立数据安全共享基础平台和隐私保护计算平台。

“隐私计算是当前数字经济时代下最受关注的科技领域之一，数字经济时代的核心生产要素是数据，只有构建起保障数据安全高效流通的基础设施，才能够充分发挥数据应有价值。”中金公司投资银行部执行总经理曹剑表示，“培育数据要素市场是前提，搭建数据流通基础设施是未来。”

“数据使用可控可计量能力是管控数据使用的目的和方式的最有效手段，是数据使用合规与监管的基础设施，是践行《数据安全法》和《个人信息保护法》的有效保障。”华控清交董事长张旭东近期接受第一财经记者采访时说道。

张旭东强调，数据不仅是资源，更是责任。“数据需要妥善地用于造福人民，防止因滥用而导致巨大的负外部性。数据巨大价值的另一面往往是少为人知的脆弱性和风险。”他表示。

在数据要素流通的大趋势下，数据使用安全是新数据安全观的核心。张旭东向第一财经记者解释称，传统数据安全的关注点主要在于保护对数据的控制权，避免数据被他人复制和使用；因此以往对数据的分级分类和相关风险评估与管控往往只注重单个数据本身的泄漏风险。

不过在数据要素流通时代，多方、多种数据的融合计算如同开设“数据化工厂”，多种原料（数据）在一定的配方和条件下（算法）进行“化合反应”（融合计算）的结果，可能会对他人、社会和国家造成伤害或产生重大风险。

张旭东称，“数据可用不可见”只防止数据在流通过程中泄露信息，“使用可控可计量”并且“可监管”才能有效管控数据融合计算结果的负外部性风险，才能够保障数据安全、合法、合规地融合使用。此外，他还呼吁建立评估和管控“数据化合反应”结果的机制和要求，厘清数据流通使用的“责、权、利”。

达泰资本合伙人姚承对第一财经记者表示：“人工智能经历了近十年来的发展，跨越了科学与应用之间的技术鸿沟，从实验室逐步走向产业。但在享受科技便利的同时，人工智能的潜在风险也被迅速放大。”

受到企业对安全解决方案需求的提振以及资本市场的追捧，近日包括华控清交、瑞莱智慧在内的安全方案提供商纷纷宣布数亿元规模融资，相关企业估值达数十亿人民币。

瑞莱智慧方面表示，已经通过匿踪查询实现了各家中小银行间的黑名单安全共享，并通过横向联邦学习技术帮助银行实现欺诈样本的安全共享与模型共建，使银行在数据不出库、客户隐私不泄露的情况下，拓展数据样本规模与维度，提升整体风控水平。