作者 | 王融 騰訊研究院資深專家

讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項目有：空間域名、虛擬主機、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、尚義網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。

前 言

信任在社會財富創(chuàng)造和經(jīng)濟增長中扮演重要角色，在網(wǎng)絡(luò)連接的數(shù)字社會中更是如此。騰訊研究院文章《經(jīng)濟增長的信任基捶結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展，探討了塑造社會信任的正式制度（法律、監(jiān)管、司法），以及非正式機制（社會風(fēng)俗，倫理、技術(shù)）之間的相互關(guān)系。文章提出：科技應(yīng)當(dāng)與其他信任機制相互結(jié)合，用科技增強傳統(tǒng)信任，才能走向更廣闊天地。

本文將在此基礎(chǔ)上繼續(xù)討論數(shù)字社會最重要的信任話題之一隱私保護，該領(lǐng)域不僅再次驗證了上述觀點，還呈現(xiàn)了更為緊密的互動關(guān)系：隱私權(quán)邁向個人信息保護，是制度在回應(yīng)信息技術(shù)帶來的信任新風(fēng)險，但制度不可避免具有滯后性。為減少規(guī)制慣性帶來的負(fù)面效用，制度應(yīng)保持適度彈性，以使制度與技術(shù)進行更包容的雙向互動，彼此調(diào)整完善。在下一代人工智能新興技術(shù)領(lǐng)域中，我們也欣喜地看到這種良性互動，以聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning）為代表的AI技術(shù)方向，在保障隱私和數(shù)據(jù)安全的前提下，為進一步挖掘數(shù)據(jù)價值、創(chuàng)造社會福祉帶來新的解決方案。

一、 制度對技術(shù)的回應(yīng)：隱私權(quán)向個人信息保護擴展

回顧過去一百多年，在面對科技對個人安寧、自主性可能造成威脅時，制度均作出了積極的回應(yīng)，并據(jù)此搭建監(jiān)管框架，試圖重建信任基石。

1890年，快速發(fā)展的八卦新聞業(yè)以及攝影技術(shù)應(yīng)用對個人生活帶來侵?jǐn)_，美國學(xué)者由此提出了現(xiàn)代隱私權(quán)利理論[]，“個人獨處的安寧”逐步被司法實踐認(rèn)可并成為法律原則。

到19世紀(jì)六七十年代，計算機大規(guī)模應(yīng)用普及，防御性的、事后救濟性的“隱私權(quán)”難以解決個人信息非法收集和利用問題，私法領(lǐng)域的“隱私權(quán)”逐步發(fā)展為公法領(lǐng)域的個人信息保護制度。即在未發(fā)生隱私侵害后果之前，就明確個人信息處理的方式，包括知情同意，最小化，目的特定、保障安全與可問責(zé)等。歐美發(fā)達(dá)國家率先完成個人信息保護立法。

進入21世紀(jì)，在應(yīng)對云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等帶來的個人信息保護挑戰(zhàn)中，歐盟扮演了領(lǐng)導(dǎo)者角色。《歐盟通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）細(xì)致規(guī)定了數(shù)據(jù)處理的合法性基礎(chǔ)，并通過高額的違規(guī)處罰，促進了各行各業(yè)在數(shù)據(jù)保護方面的關(guān)注與投入，其在全球范圍內(nèi)形成立法示范效應(yīng)，更是將數(shù)據(jù)保護推向了前所未有的重要性。

二、 制度的天然缺陷：滯后與規(guī)制慣性

如同其他領(lǐng)域的法律制度一樣，隱私與個人信息保護立法過程，就是回應(yīng)滯后再回應(yīng)再滯后的循環(huán)遞進過程。

首先，個人信息保護制度的基石“個人信息”定義一直處于被挑戰(zhàn)狀態(tài)。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)模糊了個人信息與非個人信息的邊界。大量數(shù)據(jù)更易被關(guān)聯(lián)和聚合，大大增強了將非個人信息轉(zhuǎn)化為個人信息的能力。如果法律固守傳統(tǒng)，適用于嚴(yán)格界定的“直接可識別身份的信息”，那么在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)利用的安全風(fēng)險又如何被規(guī)制？如果擴張個人信息的邊界，那么又將擴張到何種程度，而不至于超出法律體系運行本身可負(fù)擔(dān)的合理邊界？這是實務(wù)中不斷圍繞cookie記錄、搜索記錄、動靜態(tài)IP地址、設(shè)備編碼是否屬于個人信息爭議的根源。隨著物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市，甚至產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的加速部署，將帶來更多類似爭議。網(wǎng)絡(luò)上的信息日夜不分地緊密結(jié)合在一起，匯合成支撐社會運轉(zhuǎn)的巨大信息流。在此情形下，將某一主體所提出的原信息從信息束的整體中獨立拆分、收回（撤回）、取消或刪除的難度日益加大，甚至在某種程度上，在原信息主體完全未知的情況下，它會自動在網(wǎng)絡(luò)世界中互相進行聯(lián)系、融合和更新[]。

其次，個人信息保護基本原則難以應(yīng)對新型的信息實踐。各國現(xiàn)行的個人數(shù)據(jù)保護原則主要基于1980年《OECD個人數(shù)據(jù)保護指南》，而該指南形成的背景主要是針對六七十年代政府和大公司使用計算機收集和處理個人數(shù)據(jù)，因此確立了目的特定，知情同意，最小化等原則。但在當(dāng)前以數(shù)據(jù)驅(qū)動的經(jīng)濟發(fā)展中，以上原則的適用已顯得力不從心。過去：數(shù)據(jù)的收集往往在事前即可明確目的，當(dāng)前：數(shù)據(jù)價值和創(chuàng)新依賴于后續(xù)的挖掘利用；過去：數(shù)據(jù)收集通過單個采集，知情同意機制尚可運轉(zhuǎn)；當(dāng)前：數(shù)據(jù)收集大多通過機器被動同步完成，圍繞知情同意有效性的質(zhì)疑不斷增多；過去：政策監(jiān)管框架聚焦于如何減少用戶所面臨的風(fēng)險；當(dāng)前：政策更多聚焦于如何在保護與促進創(chuàng)新、經(jīng)濟增長之間保持平衡。個人信息的使用與否不再取決于個人與與社會整體的交往、融入意愿，而是一種在多數(shù)情況下無須進行選擇的生活方式、交往方式，這體現(xiàn)了社會運轉(zhuǎn)方式的全局性、整體化變革[]。

再次，區(qū)塊鏈技術(shù)對現(xiàn)有個人信息保護實踐帶來了根本性的挑戰(zhàn)。如果說移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)是對個人信息保護機制如何落地執(zhí)行的挑戰(zhàn)，GDPR尚可在體系內(nèi)部進行修補，然而區(qū)塊鏈的橫空出世，則對個人信息保護規(guī)制范式帶來根本性沖擊。區(qū)塊鏈創(chuàng)建了一種全新的信任機制，通過共識算法，去中心化分布式存儲使參與者達(dá)成共識。這與個人信息保護機制建構(gòu)的中心化規(guī)范范式不相適應(yīng)[]。傳統(tǒng)個人信息保護制度體系重點指向的是現(xiàn)實世界里，中心化的數(shù)據(jù)控制者，例如：政府機構(gòu)、銀行、醫(yī)院，以及各類互聯(lián)網(wǎng)中心化平臺。而在去中心化的區(qū)塊鏈邏輯中，讓分散在全球各節(jié)點（背后是個人或者機構(gòu)）的參與者遵循統(tǒng)一的數(shù)據(jù)保護框架，對任何一家監(jiān)管機構(gòu)都充滿挑戰(zhàn)。更進一步，在區(qū)塊鏈防止篡改的信任邏輯中，也很難支持?jǐn)?shù)據(jù)保護制度中的更正權(quán)、刪除權(quán)甚至是被遺忘權(quán)等權(quán)利訴求；單點記入、全網(wǎng)同步功能也與GDPR中的數(shù)據(jù)最小化原則格格不入。

盡管區(qū)塊鏈與數(shù)據(jù)保護法律原則在底層邏輯上存在沖突，但不可否認(rèn)，區(qū)塊鏈的功能目標(biāo)卻與制度目標(biāo)是兼容的。區(qū)塊鏈有利于提升人們對個人數(shù)據(jù)的控制權(quán)，用戶掌握著唯一的公鑰和私鑰，可以更為自由地選擇將個人數(shù)據(jù)在何時披露給何人，相比之下，目前中心化的數(shù)據(jù)管理范式，如身份證號，醫(yī)療記錄則有更多的被非授權(quán)披露的風(fēng)險。

總之，當(dāng)現(xiàn)有制度在嘗試解決技術(shù)帶來的問題時，往往會陷入規(guī)制的路徑依賴，如在個人信息保護機制中，繼續(xù)加強知情同意，繼續(xù)加強個體權(quán)利，然而這些應(yīng)對對于實際問題的解決似乎效果有限。正如歐盟GDPR在2016年甫一問世，制度規(guī)范就已走向固化。相比之下，技術(shù)發(fā)展卻仍在以驚人的速度高歌猛進。在區(qū)塊鏈之外，無人駕駛、面部識別、可穿戴設(shè)備、智能家居、醫(yī)療監(jiān)測器械、行為生物數(shù)據(jù)、無人機等一個又一個技術(shù)應(yīng)用，不斷點燃數(shù)據(jù)驅(qū)動的新領(lǐng)域。對于這些新技術(shù)，是嚴(yán)格套用GDPR予以規(guī)范，還是適度平衡隱私保護與創(chuàng)新發(fā)展，是政策制定者無法回避的現(xiàn)實問題。

綜上所述，現(xiàn)有的個人信息保護制度帶有一定的缺陷。如果從區(qū)塊鏈技術(shù)等新興技術(shù)的發(fā)端開始，就將其完全套用在規(guī)制范圍內(nèi)，甚至視之為違法技術(shù)，那么無疑會扼殺實現(xiàn)數(shù)據(jù)保護目標(biāo)和技術(shù)發(fā)展的一種可能。反之，更多采取寬容態(tài)度，將制度與技術(shù)進行更雙向的包容互動，彼此調(diào)整和完善，將會是一個多贏的結(jié)果。正如歐盟理事會在GDPR實施一周年的評估報告中寫道：“我們也應(yīng)該看到技術(shù)在某些領(lǐng)域的應(yīng)用也可能擁有巨大的優(yōu)勢，并有可能加強歐洲公民的隱私保護。”例如：基于區(qū)塊鏈的“零知識證明技術(shù)”能夠?qū)崿F(xiàn)使用盡可能少的個人信息，同時驗證某一特定主體的身份；[]差異隱私技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)集中而帶來的價值，但同時保持特定自然人身份不被識別。[]法律的適用應(yīng)當(dāng)為技術(shù)發(fā)展留有“一定空間”，而不是對技術(shù)的完全規(guī)訓(xùn)。這也許是歐盟數(shù)據(jù)保護委員會EDPB遲遲未就區(qū)塊鏈出臺合規(guī)指南的重要原因之一。

三、 制度也塑造和促進了隱私安全技術(shù)的發(fā)展

以歐盟GDPR為代表的個人數(shù)據(jù)保護制度促進了合規(guī)與隱私文化的發(fā)展，并推動業(yè)界用技術(shù)來解決隱私、安全問題。近年來，這個話題在學(xué)術(shù)界和和行業(yè)實踐中都經(jīng)歷了爆炸性增長，包括：多方安全計算(Secure multi-Party Computation, MPC)，同態(tài)加密（Homomorphic Encryption），差分隱私（Differential Privacy）等安全技術(shù)加速從理論走向?qū)嵺`，相關(guān)應(yīng)用實踐在金融、醫(yī)療、政務(wù)等領(lǐng)域漸次展開[]。

基于大數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)既推動了AI蓬勃發(fā)展，也讓AI在隱私安全這個方向上形成了新的分支面向隱私保護的機器學(xué)習(xí)（Privacy-Preserving Machine Learning），其中又以聯(lián)邦學(xué)習(xí)為代表。聯(lián)邦學(xué)習(xí)正在廣泛的跨學(xué)科領(lǐng)域獲得吸引力:從機器學(xué)習(xí)到優(yōu)化、信息理論和統(tǒng)計，再到密碼學(xué)、公平性和隱私[]。

(一) 隱私安全計算的新興領(lǐng)域聯(lián)邦學(xué)習(xí)

盡管“數(shù)據(jù)是人工智能時代的石油”已經(jīng)被作為廣泛共識，然而現(xiàn)實中出于數(shù)據(jù)安全的擔(dān)憂和隱私合規(guī)要求，各個機構(gòu)主體掌握的數(shù)據(jù)是分散而碎片化的，數(shù)據(jù)往往難以在規(guī)模化基礎(chǔ)上實現(xiàn)價值利用。在這種背景下，聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種行之有效的解決方案越來越引起更多關(guān)注。聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以使得各方在不披露原始數(shù)據(jù)的情況下達(dá)到共建模型的目的。即在不違反數(shù)據(jù)隱私保護法規(guī)的前提下，連接數(shù)據(jù)孤島，通過算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值利用。聯(lián)邦的含義，是指各個數(shù)據(jù)的擁有體，大家之間是平等的，因此，聯(lián)邦學(xué)習(xí)不僅著眼隱私保護，同時還致力于解決數(shù)據(jù)權(quán)屬帶來的數(shù)據(jù)利用激勵問題。

“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”核心包括兩個過程，分別是模型訓(xùn)練和模型推理[]。在模型訓(xùn)練階段，模型信息可以在各方交換，但數(shù)據(jù)不能交換。因此各方的數(shù)據(jù)安全以及基于權(quán)屬的數(shù)據(jù)權(quán)益都可以得到保障；而在模型推理階段，訓(xùn)練好的聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型可以放置于系統(tǒng)的各參與方，供多方共享。

用聯(lián)邦學(xué)習(xí)的布道者楊強教授提出的“羊吃草”例子來解釋：在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，模型效果的提升依賴于數(shù)據(jù)訓(xùn)練，所以機器學(xué)習(xí)模型就像一只小羊，而數(shù)據(jù)是草。在傳統(tǒng)方法中，要建立機器學(xué)習(xí)模型，需要到各個草場（數(shù)據(jù)供應(yīng)商）收購數(shù)據(jù)。但現(xiàn)實是：隱私和數(shù)據(jù)安全保護的要求使得獲取數(shù)據(jù)成為障礙，草不能直接運出本地，這也就是我們常見的“數(shù)據(jù)孤島”困境。

在此情況下，聯(lián)邦學(xué)習(xí)提供了新的思路：讓羊群在各地移動，而草不出本地。也就是機器學(xué)習(xí)模型以分布式的方式構(gòu)建，而不需要數(shù)據(jù)在本地區(qū)域之外移動。這種“數(shù)據(jù)不動，模型動”的優(yōu)勢在于：對于每只羊的所有者而言，并不知道羊吃到肚子里的草到底是什么樣，實現(xiàn)了在隱私保護和數(shù)據(jù)安全的前提下，機器學(xué)習(xí)模型不斷完善。除了隱私保護和數(shù)據(jù)安全這一動機外，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的另一發(fā)展動力來自于化利用云系統(tǒng)下的終端設(shè)備的計算能力。

(二) 聯(lián)邦學(xué)習(xí)在保護用戶隱私的前提下，讓數(shù)據(jù)價值惠及個人

圖片來源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/141118286

2019年，谷歌在GoogleI/O 大會上展示G-Board應(yīng)用，在TO C(消費者場景)中應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)在隱私保護的前提下，更新迭代手機輸入法預(yù)測模型[]。在以往，由于手機本地輸入會包含大量的用戶隱私信息，因此無法將這些信息上傳用于預(yù)測用戶輸入的智能輸入法的模型訓(xùn)練。而通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)，每部安卓手機可以在本地訓(xùn)練模型，隨后將模型參數(shù)上傳匯總，從而幫助更快提升輸入法的準(zhǔn)確性。自2017年以來，蘋果也一直利用差分隱私技術(shù)來發(fā)現(xiàn)最受歡迎的emoji表情，以及Safari 中的媒體播放項，并將其與聯(lián)邦學(xué)習(xí)相結(jié)合，這兩種技術(shù)都有助于改進蘋果 Siri智能助理響應(yīng)的準(zhǔn)確性。

在TO C場景之外，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在B2B(企業(yè)到企業(yè)場景)中也大有可為。越是受到數(shù)據(jù)隱私和孤島效應(yīng)困擾的領(lǐng)域，越是聯(lián)邦學(xué)習(xí)落地的場景。典型包括：醫(yī)療、金融、教育、智慧城市等領(lǐng)域，在這些領(lǐng)域，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以讓數(shù)據(jù)價值真正惠及個人。例如[]：

在醫(yī)療領(lǐng)域，英國國王學(xué)院組建“人工智能中心”，在英國國民醫(yī)療系統(tǒng)NHS的四家信托機構(gòu)之間進行聯(lián)合學(xué)習(xí)部署，使用這些超大型學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練得以應(yīng)用；英偉達(dá)醫(yī)療和MELLODDY合作，實現(xiàn)了在歐洲10家不同制藥公司之間提供聯(lián)合學(xué)習(xí)系統(tǒng)；騰訊天衍實驗室聯(lián)合微眾銀行研發(fā)的醫(yī)療聯(lián)邦學(xué)習(xí)，在腦卒中預(yù)測的應(yīng)用上，準(zhǔn)確率在相關(guān)數(shù)據(jù)集中高達(dá)80%。通過應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)福祉正在被探索開發(fā)。借助人工智能的數(shù)據(jù)分析，可以用來挽救生命，而且不必以犧牲個體隱私為代價。

在金融領(lǐng)域，平安科技公司正在研發(fā)建立全球首個面向金融行業(yè)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺“蜂巢”。“蜂巢”能夠應(yīng)用于多方信息的安全協(xié)作計算，滿足銀行和金融機構(gòu)的風(fēng)險評估、反洗錢、監(jiān)管等多場景應(yīng)用需求；微眾銀行通過多維度聯(lián)邦數(shù)據(jù)建模，風(fēng)控模型效果約可提升12%，相關(guān)企業(yè)機構(gòu)有效節(jié)約了信貸審核成本，整體成本預(yù)計下降5%-10%，并因數(shù)據(jù)樣本量的提升和豐富，風(fēng)控能力進一步增強。

四、 技術(shù)與制度，如何形成互動式進步？

如何形成技術(shù)與制度之間的互動增強? 隱私與個人信息保護領(lǐng)域似乎正在形成一種參考：制度對待技術(shù)發(fā)展需要具有包容性，同時，技術(shù)本身在價值目標(biāo)上也應(yīng)與制度保持一致。

制度的包容性被證明很重要。人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)都受到了GDPR的影響，但這并不意味著與制度互不兼容。在2018年5月GDPR生效之際，《終極算法》作者華盛頓大學(xué)教授 Pedro Domingos曾稱：歐盟將會要求所有算法解釋其輸出原理，這意味著深度學(xué)習(xí)即將非法。對此，我們認(rèn)為：GDPR確實對技術(shù)發(fā)展帶來重大影響，但我們也無須將這種影響過分夸大，實際上歐盟29條工作組在2017年10月專門就此問題發(fā)布了指南明確澄清，關(guān)于自動決策，數(shù)據(jù)控制者并不必然要解釋復(fù)雜的算法，對于用戶來說，只需要用盡可能簡單的方法告知其背后的基本邏輯或者標(biāo)準(zhǔn)即可。即使在最嚴(yán)格的歐盟，對包括區(qū)塊鏈、人臉識別等人工智能應(yīng)用，也并沒有予以否定性評價。

而在另一面，技術(shù)也需與制度堅守同樣的價值目標(biāo)。正如聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)所展現(xiàn)的那樣：在保障數(shù)據(jù)安全與隱私的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，促進多源（元）數(shù)據(jù)的碰撞、融合，限度地釋放數(shù)據(jù)價值[]。

以聯(lián)邦學(xué)習(xí)為代表的隱私安全技術(shù)與GDPR等數(shù)據(jù)保護制度所堅守的價值目標(biāo)是一致的，甚至是后者推動了前者的發(fā)展。聯(lián)邦學(xué)習(xí)需要滿足數(shù)據(jù)保護制度要求，其完整的合規(guī)性框架至少應(yīng)包括兩個方面：

1）數(shù)據(jù)處理目的合法性。正如即使是合法的手段也不應(yīng)當(dāng)應(yīng)用于非法目的一樣，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景本身應(yīng)是正當(dāng)性的，例如在醫(yī)療領(lǐng)域的疾病分析與診斷，金融領(lǐng)域的信貸風(fēng)險評估等。特別在醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)據(jù)匯聚分析對于人類福祉更有著極大價值。在TO C的其他應(yīng)用場景中，如聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案最終應(yīng)用于面向用戶提供的個性化服務(wù)，也應(yīng)向用戶呈現(xiàn)相關(guān)邏輯，以保障用戶知情權(quán)。

2）處理過程的合法性。其中包括模型（算法）隱私，以確保惡意行為者無法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行反向工程；輸入隱私，確保參與各方輸入的算法參數(shù)不會被其他方觀測到；輸出隱私，保證除了應(yīng)用最終結(jié)果的用戶外，其他各方都看不到算法的最終輸出。正如在TO C場景中，蘋果應(yīng)用差分隱私和聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)來對眾多用戶的個人數(shù)據(jù)進行了優(yōu)化分析，并最終應(yīng)用與用戶有關(guān)個性化服務(wù)，整個過程中個體用戶的數(shù)據(jù)不會被其他方觀察到，但最終每位用戶都享受到了數(shù)據(jù)匯聚分析后的便利和效率提升。在通過數(shù)據(jù)實現(xiàn)“我為人人，人人為我”的價值創(chuàng)造過程中，不以犧牲個人隱私為代價。

當(dāng)然，沒有任何技術(shù)是沒有缺陷的，聯(lián)邦學(xué)習(xí)同樣需要在實踐中不斷完善，并推進隱私保護各技術(shù)領(lǐng)域的進步，只要其始終與制度價值目標(biāo)保持一致。

結(jié) 語

在邁向數(shù)字社會的轉(zhuǎn)型過程中，我們比任何時刻都更加渴望信任。過去一百年的信息技術(shù)進步與制度回應(yīng)的實踐，讓我們更加清晰地看到：構(gòu)建數(shù)字社會的信任基石，需要在正式與非正式的信任機制之間形成凝聚互動，而不是僅僅依靠其中一種。單一強調(diào)倫理，則無法避免殺熟現(xiàn)象；完全依賴法規(guī)監(jiān)管，便要承受抑制創(chuàng)新發(fā)展結(jié)果；技術(shù)萬能論更是早已破滅的神話。數(shù)字社會的信任構(gòu)建，需要學(xué)術(shù)（理論和工程）、商業(yè)實踐、社會治理擰麻花般的協(xié)作共建。

正如美國政府2014年關(guān)于大數(shù)據(jù)的第一份白皮書《抓住機遇、堅守價值》中指出：大數(shù)據(jù)分析所擁有的潛力，將逐步侵蝕長久以來在公民權(quán)利保護方面的形成的價值基石，但大數(shù)據(jù)本身也蘊藏著解決信任、隱私、公民權(quán)利保護等方面的潛力。如果運用得當(dāng)，大數(shù)據(jù)將成為推動社會進步歷史性的助推器。因此，公民與數(shù)據(jù)的關(guān)系應(yīng)當(dāng)擴展，而不是壓縮，以抓住這一歷史性機遇和潛能。擁抱大數(shù)據(jù)，同時程度地保護人們在隱私、公平、自覺方面的價值基矗

參考文獻(xiàn)：

[] Samuel D. Warren & Louis D. Brandeis, The Right to Privacy, 4 HARV. L. REV.193 (1890). It defines the right to privacy as the “right to be let alone,” in areaction to the development of journalism and gossip columns.

[]民法典工作項目組 與民法典同行，《大數(shù)據(jù)時代下個人信息保護的立法模式變革》，2018年2018-03-07

[]引用同上。

[] Michèle Finck，Blockchains and Data Protection in the European Union，Max Planck Institute for Innovation and Competition Research Paper No. 18-01

[]零知識證明技術(shù)指的是證明者能夠在盡可能少向驗證者提供甚至不提供任何有用的信息的情況下，使驗證者相信某個論斷是正確的。AHN Gail-Joon, “Zero-knowledge proofs of retrievability”, Science China (Information Sciences), Vol.10(8), 2011, pp.1608-1617.

[]差異隱私技術(shù)指的是從統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫查詢時，化數(shù)據(jù)查詢的準(zhǔn)確性，同時限度減少識別其記錄的機會，這種機制的核心是給查詢的結(jié)果增加一定的噪點。Mannhardt, Felix, “Privacy-Preserving Process Mining”, Business & information systems engineering, Vol.61(5), 2019, pp.595-614.

[]中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所，《多方安全計算技術(shù)與應(yīng)用研究報告》，2019年12月

[] Peter Kairouz and H. Brendan McMahan conceived, coordinated, and edited this work. Correspondence to kairouz@

google.com and mcmahan@google.com.，Advances and Open Problems in Federated Learning,

[]楊強，劉洋等著，《聯(lián)邦學(xué)習(xí)》，中國工信出版社，2020年4月出版，第4頁。

[] https://www.businessinsider.com/google-io-live-blog-all-announcements-coverage-updates-2019-5

[]王健宗：數(shù)據(jù)隱私保護新曙光聯(lián)邦學(xué)習(xí)的機遇，挑戰(zhàn)與未來，《聯(lián)數(shù)》，第1卷，第8期，2019年7月22日。

[]梅宏，在《聯(lián)邦學(xué)習(xí)》一書中的推薦語，中國工信出版社，2020年4月出版。

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