文章摘要：12月18日，清华大学交叉信息研究院院长,图灵奖获得者姚期智教授在清华大学举行的人工智能合作与治理国际论坛上表示，数据加密技术可以在数据治理中发挥重要作用。姚期智说，在人工智能和大数据时代，我们必须有高质量和可信的数据。数据不可靠的问题在媒体报道中经常可以看到。也会对AI经济构成威胁。例如，出现了许多数据欺诈、数据滥用和数据泄露的问题。“我相信数据加密密码学可以用来设计可信的算法，并给出两个例子来
12月18日，清华大学交叉信息研究院院长,图灵奖获得者姚期智教授在清华大学举行的人工智能合作与治理国际论坛上表示，数据加密技术可以在数据治理中发挥重要作用。
姚期智说，在人工智能和大数据时代，我们必须有高质量和可信的数据。数据不可靠的问题在媒体报道中经常可以看到。也会对AI经济构成威胁。例如，出现了许多数据欺诈、数据滥用和数据泄露的问题。
“我相信数据加密密码学可以用来设计可信的算法，并给出两个例子来说明这一点。不仅如此，如果系统地将可信算法与相关机构结合起来，就可以形成实现可信数据治理的基础。”
“给大家举一个例子。这是我们经常遇到的情况，也就是网页的认证，”姚期智举例说。“例如，爱丽丝是一个成功的实体经济商人，她决定建立一个网页来销售她的产品。现在，客户或查看者如何确认这个网页是爱丽丝的网页？爱丽丝在虚拟世界里是有身份的，我们必须把真实的爱丽丝和虚拟的爱丽丝联系起来。首先看加密算法部分，叫做算法权限，让爱丽丝在网页上附加一个数字指纹。数字指纹和真实指纹一样，都是由一系列数字组成，由现代加密数据设计，很难伪造或更改。一旦你有了数据加密指纹，客户就可以在虚拟世界中检查指纹号码是否与爱丽丝匹配。”
“问题是，可能有一个坏人把指纹贴在假网页上，说自己是爱丽丝。客户如何辨别两个网站的区别？解决办法是有一个机构，我们称之为认证机构，在现实世界中调查爱丽丝的身份，满意后会给爱丽丝颁发数字证书，验证她的数字指纹。该组织使用加密技术来确保该证书是可信的、唯一的和不可更改的。数字证书就是一个例子，已经被网络上成千上万的企业使用。”
第二个例子是多方安全计算，由姚期智于1982年首次提出。使用这项技术使我们能够对加密数据进行计算，也就是说，数据可以使用，但不能看到。
“通过使用多方计算(MPC)，我们可以在保护隐私的同时整合许多数据库，从而实现高质量的人工智能学习。MPC平台的开发是当今大数据的热门话题，可以进一步支持可信数据治理。”
最后，姚期智教授建议将一系列可信加密算法与相关现实机构相结合，通过合作建立可信数据治理的基础。74岁的计算机科学家姚期智，出生于上海，，他在2000年获得了图灵奖，也是唯一一位获得该奖的中国学者。2011年，姚期智担任清华大学跨学科信息研究所所长。
清华大学人工智能合作与治理国际论坛由清华大学人工智能国际治理研究所主办，并得到联合国开发署作为国际机构的支持。论坛结合线上线下讨论人工智能合作治理的机遇与挑战。
