清华数据大讲堂丨破解“不敢、不愿、不会”难题 AI如何保障数据“可用不可见”？
来源：光明网 2025-09-25 13:27 X编者按：
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2025年《政府工作报告》提出，要“加快完善数据基础制度，深化数据资源开发利用，促进和规范数据跨境流动”。近日，由清华大学计算社会科学与国家治理实验室、清华中国电子数据治理工程研究院主办，中国电子信息行业联合会数据与治理专业委员会、光明网共同协办的“数据大讲堂”在清华大学举办，众多专家学者受邀参会并分享数据实践、探讨理论创新，促进数据向新质生产力转化，助力全面高质量发展。
光明网讯（记者 刘晗旭）近日，清华数据大讲堂第11讲成功举办，安恒信息技术股份有限公司董事长、杭州市高新区（滨江）工商联主席范渊担任主讲嘉宾。范渊以“AI时代下数据既要保护又要利用的思考与实践”为题发表主旨演讲，系统阐释了人工智能浪潮下数据安全与流通的新范式、新路径。
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安恒信息技术股份有限公司董事长、杭州市高新区（滨江）工商联主席 范渊
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范渊从人工智能正重塑网络与数据安全攻防平衡的角度切入，提出AI将重构安全运营及安全防御，大模型与智能体结合正重塑网络安全格局——安全平台由“信息聚合”升级为“自主思考”的安全大脑。同时，面对数据要素化带来的大规模、高通量流通需求，范渊强调安全必须从静态防护走向动态、场景化管控。他用“数据冷链”类比涉敏数据的可信流通：通过隐私计算、可信数据空间等技术，让数据“可用不可见、可控可计量”，实现普惠体验。针对“不敢共享、不愿共享、不会流通”三大痛点，范渊给出“三位一体”解题方案：技术上以可信执行环境（TEE）、多方安全计算（MPC）、联邦学习构建可信底座；制度上通过数据分类分级、合规审计建立信任；市场上以场景化应用牵引高价值流通。
范渊指出，集中式的隐私计算性能接近明文计算，但需要可信第三方；分布式的隐私计算则不需要第三方，但性能消耗较大。可信执行环境作为集中式隐私计算的代表，范渊将其比喻为“CPU中的国中国”，通过硬件级隔离保障安全。他分享了一个典型案例：数字农业服务商通过可信执行环境，利用多个农场的种植数据训练最佳生长模型，既保护了各农场的数据隐私，又实现了数据价值共享。
此外，范渊还着重探讨了大模型的风险挑战与安全威胁，面对大模型生命周期风险，提出“四横（技术-管理-流程-组织）×四纵（战略-标准-审计-改进）”治理框架，覆盖数据准备、训练部署、运行应用全环节。“‘以AI治理AI、以AI对抗AI’是安全新阶段的必由之路，AI的发展必须锚定安全坐标、恪守向善准则，唯有如此，才能凝聚合力、共赢未来。”
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