從姚氏百萬富翁難題説起，真實的數據到底屬於誰？_風聞

造就第450位講者 季昕華

優刻得科技股份有限公司創始人兼CEO

非常感謝造就邀請我來參加這個大會。昨天晚上，我去見了我的大學同學。非常有意思啊，1999年他離開上海去美國深造的時候，我跟他之間有個小的賭約。

我説20年後我們比比誰更有錢，看看到底是中國學生畢業後賺的錢多，還是美國學生畢業後賺的錢多。更有錢的那個，要回同濟大學，我們的母校，請吃一塊同濟的炸豬排。

所以昨晚我們在浦東一個地方相聚，喝酒聊天，回想起當年這個有趣的約定。

但是我們發現這個問題解決起來並沒有那麼容易，因為我們兩個人都不願意把自己的身家告訴對方。

我想説：“哎，那能不能請餐館的服務員幫我們看一下我們雙方賬户上的存款數字”——也很難實現，因為我們也都不願意把自己卡上的數額告訴服務員，儘管他是第三者。

這問題怎麼解決呢？

其實，這就是著名的姚氏百萬富翁問題——當兩個人要比較到底誰更有錢的時候，那必須把彼此的所有收入，包括各種資產都公開給對方。但這個時候問題出現了，大家都不願意公開自己收入情況，有多少存款、多少股票、多少房子……

在現實生活中這種情況更多，比如説人工智能領域裏的醫療行業，它需要有大量的臨牀影像數據去做AI的分析，但不管是個人還是醫院都不會輕易把這些數據交給人工智能公司。分析工作就會很難推進，非常非常痛苦，因為找各個地方都拿不到數據。

數據流通的痛點和訴求

信息和數據是社會的重要生產資料，但在目前的環境下，數據很難被流通，很難被共享，為什麼呢？

因為數據和其他商品有個非常不一樣的地方，其他商品一旦給人家了，商品的所有權就發生了轉移，別人拿走之後很難再被複制。

但是數據具有非常好的可複製性，我把數據給了A，A拿完之後馬上告訴B，B又告訴了C，數據就這麼被無限複製，氾濫傳播，所有權很難釐清。

所以，保障數據在安全的情況下被使用，併發揮出它的價值，是一個亟需解決的問題。 比如剛剛提到的人工智能公司，它非常需要數據，但是，第一，它獲取不到數據，第二它沒法判斷這個數據的質量是不是好，第三個數據存在於每個單位內部，沒法形成連通性。

數據有連接才有價值，而且連接的數據量越多越有價值。但在目前情況下，數據的需求者拿不到數據，也沒法對數據質量進行判斷，就形成了一個一個的數據孤島。

同時，數據的擁有者對數據開放也有訴求。

**第一，他希望數據能夠安全可控地開放。**如果數據被拿走、被泄露了，那數據擁有者將面臨很大的安全和法律風險。

**第二，數據要和應用場景有深度的結合。**因為數據和產品密切相關，只有對應數據的場景才能獲得價值。

**第三，數據的價值問題。**一個商品能流通是因為它有價值，而且很容易被衡量出來，但是數據對於不同人的價值是不一樣的，比如病人的數據對醫藥公司很有價值，但那對普通人沒有價值，那如何對這個數據進行定價？這是當前難度非常大的地方。

另外，技術儲備不足、環境不允許，在面對多樣化的數據需求時，心有餘而力不足，以上四點就是當前面臨的一些難題。

數據共享的現有模式

那麼，怎麼樣能實現數據安全可靠地共享呢？目前全球有五個方案：

第一個就是我們現在常見的API方案。

它其實已經在全世界範圍內大量應用了，比如説大家在網上要註冊賬號的時候，都需要你把身份證信息發過去，這時候API（Application Programming Interface，應用程序接口又稱為應用編程接口，是一組定義、程序及協議的集合，通過 API接口實現計算機軟件之間的相互通信，提供通用功能集。它同時也是一種中間件，為各種不同平台提供數據共享）就發生作用了，它會把你的身份證信息，和姓名信息通過API方式發送到公安部的認證中心，檢測身份證號碼和姓名是否匹配。

它的好處是簡單，但這個公司有可能把你的數據存下來再次利用，同時，它要做複雜的計算的時候就發生問題了，它沒法比較你和另外一個人的關係，沒法解決説你的信用問題，沒法分析你的個人興趣愛好，所以API方式有它非常大的侷限性。

第二就是原始數據的線下模式。

數據只屬於所有者，然後讓別人進你的系統內進行分析，分析完之後在物理上做隔離，比如説因為醫院不敢把數據拿到外面去，就讓人工智能公司在醫院裏進行分析處理，最後只拿走結果模型，但這種方法的效率非常低，沒法實現多方的數據融合。

**第三種就是安全屋模式。**能夠把數據放到一個公共的安全屋裏，然後在安全屋裏進行分析處理，能夠比較好地解決問題之後把模型拿走。

第四種也是現在非常流行的，在國際上我們叫多方隱私計算。就是用區塊鏈技術以去中心化的模式，通過區塊鏈的智能合約，把算法下發到每個數據的擁有者手中，然後實現分佈式的確定計算。

最後一種，也是前幾年很流行的，我們叫數據的私下買賣方式，這種模式是違法的，已經被國家大量地限制和禁止。

前四種是當前的主流模式，第一種模式簡單但是拓展方向有限；第二種模式效率低且沒法融合多方。

安全屋模式能解決數據彙總分析處理的問題，但是還是要數據彙總，它會有個心理壓力，數據的第三方看到數據之後會不會泄漏出去，這是非常令人擔憂的事情，就像我和我到同學不願意告訴服務員我們的存款一樣。

第四種就是區塊鏈模式，通過去中心化，通過區塊鏈模式能夠讓數據真正地保留在本地，然後讓算法執行流動。

這幾種模式到底有哪些應用場景呢？

數據開放的應用場景

第一種場景是企業內部的跨部門的業務數據。

比如説一個做汽車的公司，同時有保險業務，保險公司非常希望集團內的汽車公司，把數據給到保險公司，但汽車公司不願意把數據交出去。

因此，我們可以通過安全屋或區塊鏈的模式，把汽車的使用數據讓保險公司去分析，最後把結果拿走，數據不會有任何流動，確保了數據的安全。

第二種場景是不同組織間的數據共享。

比如説某個監管機構，它要求各個公司把數據交給監管機構，如果在原始模式下，這些公司會非常擔憂把數據交給監管機構後，數據的所有權發生轉移了。現在通過安全屋和區塊鏈模式，可以實現不同組織之間的整個數據共享，可以保證數據被很好地使用，但不會被拿走。

第三個場景是跨組織的數據彙總和交換。

比如很多公司會通過獲取用户訪問網頁時留下的cookie來進行廣告定向投放，但為了保障數據安全和隱私，現在各個公司和組織之間的cookie越來越被限制了，那麼如何在保證隱私的情況下實現數據的彙集呢？

還有更重要的場景就是數據的對外開放。  

你知道我們的數據都存在哪些地方嗎？

第一個是大家所熟悉的各種大的互聯網公司，第二是我們常見的政府部門，這裏面存了我們從出生、上學，到工作的所有數據。第三就是各種央企、國企， 第四種就是各種中小互聯網公司。

以政府為例，其實上海政府推行的一網通辦非常好，它打通了不同部門之間的數據，讓老百姓不再需要跑多個部門去證明我爸是我爸，現在你要辦一件事，最多跑一次就能解決問題。

此外，除了BAT這樣的大型互聯網公司，很多擁有數據的中小型公司本身並不具備很好的數據分析能力，這時候就需要專門的大數據和人工智能的公司來做這樣的工作，所以説人工智能將會是未來新一輪的社會驅動力。

如何讓數據創造更多價值？

但是我們要知道，人工智能如果能有大的成就，核心在於要有足夠的數據，並且在數據的使用、處理和分析中，很好地保護數據隱私。

去年歐洲頒佈了《通用數據保護條例》，簡稱GDPR，這個法案很好地保護了數據隱私。但也有報告指出，GDPR對使用數據的嚴格限定給整個行業、社會和科技帶來非常大的阻礙。

那在隱私安全和科技進步之間，如何能找到一個好的解決方案呢？

我們認為通過技術手段，通過區塊鏈，通過多方隱私計算，能夠實現數據的安全流通和使用，同時確保隱私，這會是一個非常重要的發展方向。

並且隨着5G的快速發展，社會各方各面的信息都會被快速地記錄、存儲和分析，那麼數據體量會更大，結合多方隱私計算，各種區塊鏈技術，使得整個數據可以在安全的情況下被使用起來，整個技術會更加成熟，人工智能的發展也會更為快速。

最後，還有一個非常重要的話題，數據到底屬於誰？

當我們使用互聯網服務時，互聯網企業會記錄下我們的數據，那這個數據的所有權，是屬於這些互聯網公司的呢？還是屬於我們？

現在有一些觀點認為這些數據應該屬於每個用户，也就是説，當Facebook使用用户數據的時候，它應該向用户付錢。

如果這個事情真的能實現的話，那未來每個人都是數據生產者，我們可以通過製造數據產生價值。

可能你在玩遊戲、買東西的時候，每一次鍵盤的輸入、每一次鼠標的點擊、你的攝像頭對你的記錄，都在為這個社會創造價值。使用這些數據的公司都要為你的每一次行動來付費，真正實現數據生產者和數據所有者的統一，同時也能打破數據的壟斷，保護好用户的隱私。

總而言之，數據作為新時代的生產資料，它的核心價值在於通過安全的流通，為社會創造更大的價值。