大规模数据流转及AI应用中怎样捍卫用户隐私和数据安全

“AI 的大规模商业化运用，亟需解决安全可信、协作共识、复杂关联分析、存储计算大规模爆炸、降低耗能等问题，需要在隐私计算、区块链、图计算、分布式数据库及计算基础设施、绿色计算等AI大规模应用的“根技术”上深耕探索。”

数据的安全问题也影响着人工智能的发展。蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官韦韬认为，人工智能在产业的大规模应用落地，亟需解决安全可信、协作共识、复杂关联分析、存储计算大规模爆炸、降低耗能等问题，需要在隐私计算、区块链、图计算、分布式数据库及计算基础设施、绿色计算等AI大规模应用的“根技术”上深耕探索。

隐私计算正在向规模化落地的阶段迈进。张英表示，未来将继续在城市数字化转型实践探索中形成可信隐私计算的上海方案：

1、完善技术创新体系，依托核心创新科研平台，带动高校、科研院所、科技企业共同发力，加强关键信息安全的技术攻关，加快形成高质量可信、开放隐私计算的区块链行业创新策源技术体系。

2、建立测评测试体系，加快构建完善可信AI的相关标准，研发创新测试测评技术，推动可信AI测评和产业落地。

3、完善制度规范，加快研究与探索，制定生物信息安全、数据安全，各类隐私安全的法律法规，界定法律边界，明确各主体、各环节的责任和义务。同时，建立健全相关部门协同配合机制，形成工作合力，共同推进生物信息安全保护工作。

（编辑：银川站长网）

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