区块链:数字经济时代下如何实现数据安全与开放共享？_人工智能

2021年6月，《中华人民共和国数据安全法》经会议表决通过，从数据风险评估、监测预警、安全审查等方面确立了基本制度。这是我国在数据领域出台基础性法律的重大成果，随着数字经济时代的进程加快，在保障数据安全的前提下，实现数据共享已成为各国政府不可忽视的存在。

数据是数字化时代的重要生产要素

2020年4月9日，中国出台第一份关于要素市场化配置的文件《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确将数据作为一种新型生产要素纳入到要素领域改革中，加快推进数据要素市场化建设。

福建省发布205项数字经济应用场景??涵盖区块链等领域:4月26日，福建省数字办发布了205项数字经济应用场景，涵盖人工智能、大数据、5G、区块链、VR/AR(虚拟现实/增强现实）、卫星应用等领域，涉及到人们工作、生活的方方面面。（人民网）[2021/4/27 21:01:47]

数据具有生产力与生产关系的双重属性，当数据作为生产力时，能通过加工、存储、流通、分析等环节，增强价值和使用价值；当数据作为生产关系时，能与其它产业融合应用，提质增效，促进生产力的发展。

保障数据安全，实现数据共享，是发挥数据价值的前提条件，也是数字经济向纵深发展的必然选择。

2019年国内数字经济产业化业务量达7万亿元 包含区块链等五大环节:在2020上海静安大数据论坛上，中国金融四十人论坛学术顾问、复旦大学特聘教授黄奇帆透露，国家统计局数据显示，去年，包括5G、大数据、云计算、人工智能、区块链五个环节在内的数字经济，给中国带来的产业化业务量已经达到7万亿元。在去年的GDP中，数字经济占比总计约为30%，而对传统产业的数字化赋能，使得传统产业增长约23万亿元。（新浪财经）[2020/10/22]

全球数据池化步伐进程加快

当前数字经济时代，信息数据的增长是爆炸性的。据IDC《数据时代2025》白皮书显示，到2025年，全球数据圈将扩展至163ZB，相当于2016年所产生16.1ZB数据的十倍。

北京市聚焦区块链等领域新技术应用 加快培育数字经济新生态:北京市发布加快新场景建设培育数字经济新生态行动方案，聚焦人工智能、5G、大数据、区块链等领域新技术应用。方案重点任务中提出：面向智慧医疗，加快推进互联网医院建设，引入人工智能、5G、区块链等技术；面向政务服务，运用区块链等技术赋能效率提升，推动区块链、人工智能、大数据等技术创新应用，探索运用区块链等技术提升数据共享和业务协同能力；面向央企服务，探索数字融合发展新模式，围绕在京中央金融机构供应链金融、跨境支付等行业技术需求，推动区块链、大数据、人工智能等领域科技型企业参与相关应用场景建设；建立健全数据开放共享机制，深化以目录区块链为核心的政务信息资源共享，探索建设基于区块链的数据市场，加快数据交易，保障流通安全。（北京日报）[2020/6/10]

加拿大统计局推出数字经济新调查 调查范围涵盖比特币等数字货币:据newswire报道，加拿大统计局开展一项新的调查，用以填补数字经济领域中缺乏重要参考数据的缺陷，用于理解个人消费和购买模式在日益数字化的世界中如何变化的情况。该调查将涵盖各种数字产品的使用和购买，其中包括比特币等数字货币。[2018/6/15]

和美国、欧洲等发达国家相比，中国的数据池化步伐位居世界第一，预计到2022年中国将拥有全球最大的数据圈。

据前瞻产业研究院数据统计，从2016-2019年，我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到5386.2亿元，连续四年增速保持在20%以上，预计到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。

数字经济已成为中国经济增长的新引擎，挖掘数据价值，是提升国家核心竞争力的关键。

制约数据流通共享的因素

有效的数据共享，本质上就是要实现数据主体、数据采集者和数据使用者三者间的利益平衡，处理好隐私保护、数据安全和数据价值挖掘、实现的关系。

当前数据市场由于数据总量规模小、数据质量较差、可利用率不高等原因，无法保证数据的一致性与准确性，数据共享与流通协作受阻，“数据孤岛”现象普遍存在。

其次，过于集中的数据存储及管理，也在一定程度上造成了数据共享的垄断化，加剧了信任鸿沟的产生。

合理保护个人隐私，建立安全可信的数据共享环境，区块链和隐私计算提供了行之有效的解决方案。

区块链与隐私计算，实现数据共享的有力武器

随着在政务、工业、医疗、文创等领域大量应用场景的落地，区块链的实用性得到充分验证。

区块链本质上是一个多中心化的分布式账本数据库，以P2P组网结构、链式账本结构、共识算法、密码算法和智能合约五大要素为技术内核，将数据进行分布式存储，减轻集中化存储带来的风险，确保数据传输和访问的安全，从物理世界到网络世界，建立资产与数据一对一的映射关系，为数据共享提供安全可控的基础保障，解决交易信任问题。

为解决互不信任的多个机构间数据共享和数据价值挖掘问题，国际上开发出了在不共享原始数据前提下实现数据价值挖掘和流转的技术手段，即隐私计算。它是隐私保护前提下数据共享的技术实现路径，一般通过联邦学习、安全多方计算、差分隐私、同态加密、零知识证明五个环节保证数据和模型隐私，实现数据“可用不可见”、“可算不可识”和“可用不可拥”。

目前国内正积极开展基于区块链和隐私计算平衡数据安全和共享流转的应用场景。如腾讯与广东顺德区政府基于联邦学习合作建立的普惠金融平台，融合政务、企业、银行三方数据,进行实时进件分析和风险控制。截止2020年底，该平台已为7家金融机构发放共计433笔小微企业贷款，总金额超3.4亿，初步解决了疫情后顺德区中小微企业的融资难题。

随着社会数字化转型的要求，通过数据共享与上下游产业链之间进行深度合作已是大势所趋，隐私计算与区块链的结合，能有效带动数据跨领域多维度的融合发展，完成数据流通向“价值”的升级。

但同时，我们也该看到实践过程中面临的新技术挑战，比如如何提升效率瓶颈、如何研发自主可控、安全可靠的硬件设备等，平衡实用性、安全性与隐私性等，都是未来数据共享领域需要突破的技术难点。

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