专访锘崴科技董事长王爽教授：隐私计算，可信AI的技术底座和安全基石 | 爱分析访谈

调研 | 黄勇

撰写 | 孟晨静 兰壹凡

前言：

随着人工智能的广泛应用，各种问题也频频出现，如大数据杀熟、AI换脸诈骗、自动驾驶事故等，可信已经成为人工智能规模化发展的瓶颈。2022世界人工智能大会中设有可信AI论坛，邀请多位产学研界专家，交流人工智能技术安全与发展，探讨可信AI的挑战和未来。

隐私计算技术能实现全链路数据安全、隐私保护，并支持稳定性、公平性，是可信AI的技术底座和安全基石。为探讨隐私计算对可信AI的价值、隐私计算技术特点以及未来的发展趋势。 近 期，爱分析专访了锘崴科技创始人、董事长王爽教授，专访中王爽教授对隐私计算在发展可信AI中的价值、《数据安全法》《个人信息保护法》对数据共享流通的实际影响、隐私计算落地中面临的挑战、隐私计算厂商能力应如何提升等问题进行深度分析，并介绍了锘崴科技如何通过隐私计算技术和服务能力持续迭代，不断提升场景落地能力，以及锘崴科技业务优势、进展及未来规划。

锘崴科技是一家专注隐私保护计算技术的服务提供商，具备联邦学习、多方安全计算、同态加密、可信执行环境等多种隐私计算技术，能同时满足客户安全性、性能、精度等需求，并持续迭代研发，引领前沿，广泛赋能医疗、金融、保险、政务、安防等行业及场景。创始团队来自加州大学圣地亚哥分校（UCSD）等高校，团队成员多来自IBM、Google、Thermo Fisher等世界五百强企业。

王爽教授认为， 隐私计算能从算法歧视、算法安全、隐私泄露、算法应用四方面帮助实现AI可信。 未来隐私计算技术持续迭代，技术路线更加细分，将带来隐私计算平台产品安全性、性能、精度等多方面大幅提升；将构建形成规模化的隐私计算节点网络，隐私计算网络效应逐渐显现，将充分满足数据需求；隐私计算开放应用生态更加丰富，将覆盖更多行业更细分应用场景，实现数据价值自由流通。