健康医疗数据的共享开放与隐私安全，是一组难解的矛盾。
如果说医疗数据是一个人人眼热的金矿，那么如何保证其开放共享的安全性，则是各方合作和利益共享的首要条件。
据统计，医疗保健组织已经连续第9年蝉联数据泄露损失排行榜冠军，平均成本接近650万美元，高出其他行业总体平均的60%，发生数据泄露事件最多的十大行业中，医疗行业居首。
所以，2021年，我国连续出台《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列关于数据安全和网络安全的法律法规，规范数据的管理和使用。
一边是数据推动业务创新，一边是隐私信息泄露，如何在中间找到平衡点，事关伦理、也值得技术人施展拳脚。
早在上世纪80年代，姚期智先生提出“百万富翁问题”。当时并没有引起很大关注，更多只是学术界的一篇论文，从影响来看甚至还是问题大于解决方法。
而在人工智能时代，算力和数据的井喷，让学界和科技界重拾“百万富翁问题”。
2019年，隐私计算被Gartner列为处于启动期的关键技术;2020年，隐私计算又被列为2021年企业机构九大重要战略科技之一。并且，Gartner还预测，到2025年隐私计算的应用范围将覆盖全球一半的大型企业机构。
今年3月，阿里达摩院也总结了2022年最值得关注的十大前沿科技，全域隐私计算在列。
那么，隐私计算目前的进展如何？
这一方面，隐私计算技术复杂且常常呈现“黑盒化”现象，导致大部分用户对隐私技术难以理解和信任；
另一方面，对技术理解得不够全面，会使用户对技术应用的效果产生过度预期。
隐私计算是不是花拳绣腿，叫好不叫座？用户想要的产品是什么样？
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