9月19日至20日，主题为“下一站，Web3.0”的第九届区块链全球峰会于上海外滩W酒店举行。浙江大学区块链与数据安全全国重点实验室副主任、杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院院长杨小虎教授受邀出席，并于峰会上进行了关于《“区块链+隐私计算”赋能数据要素流通》的精彩分享。
数据已经成为越来越多关注的话题，成为土地、劳动、资本、技术之后的第五大生产要素，中国也已经成为全球最大的数据体。从最近几年的经济形势来看，数字经济已经成为了我们国家主要的经济形态，今后还会占据更主要的作用，发挥更大的价值。但是要让数据充分流转和发挥作用目前面临着以下三难：一是数据的确权和定价难；二是数据的流转和交易难；三是数据安全保障和隐私泄露防范难。而区块链技术在解决数据安全问题上具有得天独厚的优势，因为它天生具有数据透明、不可篡改、可追溯等特性，在数据的采集、治理、定价和流转这一系列环节中可实现全方位数字身份、任务协同、确权、授权、建权、追溯、溯源。它和隐私计算结合起来，可以实现数据的安全流转，保障市场化的要求。
当然在具体的应用场景中，区块链和隐私计算的解决方案并不相同。在明文流转场景下，现在国内常见的解决方案为通过区块链进行线上目录管理和确权，整个流转过程在链上会留痕，做到可追溯。在密文流转场景下，它的实现可以运用以下三种技术：一是多方计算和区块链进行结合，数据可以通过区块链确权，也可以经过授权，通过链上任务的协调、线下任务的高效可信执行，实现数据的可用不可见；二是技术是可信的计算环境，通过建立一个可信数据沙箱和可信数据流通通道，从而实现可用不可见；三是联邦学习，通过联邦学习可将分布在各个地方的数据的真实性、原始性和确权，进行模型可信保护；同时用区块链进行模型参数的加密聚合，可以实现多方可信训练。最后通过可信的数据和模型实现分润。
目前，区块链与隐私计算的结合已经在跨省域的政务数据共享、外贸行业、金融行业中得到成熟的应用。那未来的机会在哪里呢？经过进一步分析，可以发现在AIGC的时代，数据的真实性、原始性是个很大的问题。如果数据的真实性、原始性有问题，训练出的数据可信吗？得到的大模型可信吗？大模型告诉你的答案可信吗？因此今后对于区块链最大的应用场景就是AIGC面临的数据问题。假设如果这些都实现可信了，那么数据还面临资产化、收益化等更多的要求，所以我们感觉到未来的空间非常巨大。
