数据要素市场化：破解信任危机，蚂蚁密算能否突围？

数据要素市场化：理想丰满，现实骨感？

数字经济的“新石油”与无法回避的信任危机

数字经济被吹捧为驱动未来增长的新引擎，数据则被誉为“新石油”。然而，与石油开采面临环境污染风险类似，数据要素的市场化之路同样荆棘丛生。问题的核心在于：如何在释放数据价值的同时，避免数据滥用、隐私泄露等风险？

不可否认，数据蕴藏着巨大的商业潜力。企业可以通过分析用户行为数据，优化产品设计、精准营销；政府可以利用城市运行数据，提升公共服务效率、优化城市管理。但这一切的前提是，建立在用户知情同意的基础之上，并确保数据安全可控。现实情况却往往是，用户在不知情的情况下被收集数据，个人隐私被肆意滥用，数据安全漏洞频发，给个人和社会带来巨大的潜在风险。这种信任的缺失，严重制约了数据要素市场的健康发展。在数据采集、传输、存储、使用等各个环节，都存在着潜在的安全隐患。例如，某些App过度索取用户权限，非法收集个人信息；数据传输过程中缺乏加密措施，容易被黑客截获；数据存储缺乏安全防护，容易遭到恶意攻击。这些安全事件的频发，不仅损害了用户的利益，也加剧了用户对数据流通的担忧。

可信数据空间：国家队的入场与蚂蚁的突围

为了解决数据要素市场面临的信任危机，国家层面开始大力推动“可信数据空间”的建设。2024年11月，国家数据局发布《可信数据空间发展行动计划(2024—2028年)》，试图通过构建安全可信的数据流通环境，打通数据孤岛，释放数据价值。这无疑给市场打了一剂强心针，也吸引了各路玩家纷纷入场。

在众多参与者中，蚂蚁密算无疑是备受瞩目的一家。作为一家脱胎于蚂蚁集团的数据要素技术服务商，蚂蚁密算拥有强大的技术实力和丰富的应用场景。此次发布的“密态可信数据空间”产品，正是其在数据安全领域的一次重要尝试。蚂蚁集团副总裁韦韬高调宣称，要彻底颠覆基于主体信任的数据安全体系，解决数据供给与流通利用的安全风险。这番豪言壮语，能否真正落地，还有待市场的检验。国家队入场无疑是对数据安全提出了更高的要求，但同时也带来了更多的资源和支持。这对于像蚂蚁密算这样的企业来说，既是机遇，也是挑战。如何在激烈的市场竞争中脱颖而出，成为可信数据空间领域的领头羊，将是蚂蚁密算面临的重要课题。

“密态可信数据空间”：技术方案还是概念炒作？

全栈自研的底气与“数据可用不可见”的悖论

蚂蚁密算此次发布的“密态可信数据空间”产品，最大的亮点莫过于其“全栈自研”的技术体系。从芯片级安全隔离环境到星绽可信系统软件栈，再到隐语隐私计算框架，每一个环节都号称自主研发。这种“all in one”的策略，一方面展示了蚂蚁密算的技术实力，另一方面也引发了人们的质疑：真的有必要所有环节都自己做吗？是否会陷入重复造轮子的陷阱？

更值得关注的是，蚂蚁密算提出的“数据可用不可见”的理念。这听起来很美好，既能让数据参与方共享数据价值，又能保护各自的数据隐私。但仔细推敲，却发现其中存在着难以回避的悖论：如果数据完全不可见，如何保证其可用性？如果数据必须在某种程度上可见，又如何保证其绝对安全？这种“既要马儿跑，又要马儿不吃草”的想法，是否过于理想化？隐私计算本身就存在技术上的局限性，例如，差分隐私虽然可以保护数据隐私，但同时也可能降低数据的可用性；同态加密虽然可以实现数据在加密状态下的计算，但计算效率相对较低。如何在这些技术之间取得平衡，实现数据可用性和隐私保护的最佳结合，仍然是一个巨大的挑战。

成本、效率与安全：不可能三角的解法？

数据要素市场化面临的另一个难题是，如何在成本、效率和安全之间取得平衡。传统的数据流通方式虽然效率高、成本低，但安全性难以保障。而采用隐私计算等技术，虽然可以提高数据安全性，但同时也可能带来成本上升和效率下降。蚂蚁密算声称，通过技术创新，已经将密态计算的成本降低到接近明文计算的水平。但这种说法是否属实，还需要进一步的验证。毕竟，隐私计算技术的复杂性决定了其成本很难与传统计算方式相媲美。即使蚂蚁密算能够将密态计算的成本降低到一定程度，但对于一些对成本极其敏感的企业来说，仍然可能难以接受。更重要的是，数据要素市场化的最终目的是实现数据价值的释放。如果数据流通的成本过高，导致数据价值无法覆盖成本，那么这种流通也就失去了意义。因此，如何在成本、效率和安全之间找到一个平衡点，是数据要素市场化面临的关键挑战。

数据要素流通的未来：技术至上还是监管先行？

数据孤岛的打破与算法黑箱的风险

可信数据空间的一个重要目标是打破数据孤岛，实现跨主体、跨行业、跨区域的数据融合。这无疑将为人工智能等前沿技术的发展提供强大的数据支撑。然而，在欢呼雀跃的同时，我们也必须保持警惕：数据融合是否会带来新的风险？尤其是在算法模型越来越复杂的今天，我们是否会陷入“算法黑箱”的困境？

一方面，数据融合可能导致数据泄露和滥用的风险进一步增加。当来自不同渠道的数据汇集在一起时，攻击者可能会更容易找到突破口，窃取敏感信息。另一方面，算法模型可能会因为训练数据的偏差而产生歧视性的结果。例如，如果一个信用评分模型使用的数据主要来自城市居民，那么它可能会对农村居民产生偏见。更令人担忧的是，一些算法模型过于复杂，以至于连开发者也无法解释其决策过程。这种“算法黑箱”不仅会损害用户的权益，也可能对社会公平造成威胁。因此，在推动数据融合的同时，我们必须加强对算法模型的监管，确保其透明、公正和可解释。

中国实践的想象与全球竞争的格局

中国正在积极探索数据要素市场化的路径，试图在全球数据竞争中占据领先地位。蚂蚁密算的“密态可信数据空间”产品，正是这种探索的一部分。然而，我们必须清醒地认识到，数据要素市场化是一项复杂的系统工程，涉及技术、法律、伦理等多个层面。仅仅依靠技术创新是远远不够的，还需要完善的法律法规、有效的监管机制以及全社会的共同参与。

在国际层面，数据跨境流动已经成为一个备受关注的问题。各国对于数据主权和数据安全的重视程度不断提高，纷纷出台相关政策法规，限制数据的跨境传输。在这种背景下，中国如何在全球数据竞争中找到自己的位置？如何在保护数据安全的同时，促进数据的跨境流动？这些都是我们需要认真思考的问题。此外，我们还应该加强与国际社会的合作，共同制定数据治理规则，推动构建一个开放、安全、可信的全球数据生态系统。只有这样，我们才能在全球数据竞争中赢得主动，实现可持续发展。