随着大数据、边缘计算、深度学习等各相关领域的巨大进步，极大地推动了人工智能发展，为人工智能产业的应用带来了新的机遇。
然而，在人工智能技术飞速发展、应用极大丰富的同时，数据的价值也逐渐增加。技术的进步往往是一把“双刃剑”。人工智能算法的准确率高度依赖于海量用户数据的训练分析，尤其需要獲取大量用户个人信息，以便提供个性化、定制化服务，这些都加大了用户个人信息泄露的风险。人工智能时代，数据的收集、传输等各个环节都面临着新的风险。
如何找寻A1时代隐私保护、政府监管、商业诉求的平衡点将是业界迫切需要探讨的问题。
全球关注保护数据安全
日前，在召开的2019中国互联网AI隐私保护论坛上中国信息通信研究院副院长、中国互联网协会副秘书长何桂立指出：“以人工智能、大数据为代表的新型数据安全风险日益凸显，特别是侵害消费者隐私和侵害消费者利益的事件以及网络诈骗、网络黑产出现了新的情况，给人们的财产和信息安全带来了严重威胁。因此，保护数据安全特别是隐私的安全正成为全球关注的重要课题。”
中国网络安全审查技术与认证中心体系与服务认证部主任张剑认为，要解决好数据安全问题，不管是哪一类数据，首先必须分类分级。目前数据基本上分为三类：个人信息、重要数据和加工数据。个人信息包括个人基本信息和个人敏感信息，所谓敏感信息，是可以定位到某一个人的身份信息，除了这些敏感信息之外，个人信息属于基本信息。
如果要做到精细，关键在于分类，而做好分类之前，先要落实每一项具体的分类。张剑拿医疗来举例，比如一个人的医疗数据。一个人到医院去看病，会形成个人的基本信息、个人健康信息、个人医疗信息、公共卫生信息、费用信息、医药信息等数据，这些数据必须分类分级。健康信息是一个人身体表征的信息，医疗信息是医院诊断的信息，这些信息的使用人群是不同的，保护的方式也应不一样。比如国家为了提供良好的公共卫生服务，必须掌握大家的基本健康信息，这一类信息就要归类到公共卫生信息之中，要单独列出来。
要保证使用安全，对数据进行分级，确定拥有者对数据的控制能力。为了解决大数据人工智能环境下个人信息保护设备标识滥用等问题，应在终端与互联网领域积极保护个人信息。通常按敏感度、重要性、可控度来对数据进行分级。张剑认为，至少要分到数据元这一级。所谓的数据元，就是数据库的字段。对于精细的管理来讲，分到字段级还是不够的，要分到数据值这一级。例如，诊断结果是数据元，说患者得了感冒或癌症，这两个结果是完全不同的，癌症和感冒就是两个数据，这两个数据的保护范围是完全不同的。
中国保密协会隐私保护专委会副主任杜跃进表示，由于产品和服务是全球化的，企业不仅需要遵从与用户数据隐私相关的各国的法律法规，还将面临着技术架构、本地化运营等多项挑战。
保护隐私和商业化，企业如何平衡？
据悉，在此次论坛上，中国信息通信研究院联合中国互联网协会、电信终端产业协会、小米、OPPO、vivo、华为、联想、中兴、魅族、努比亚、三星等，在来自终端厂商、互联网企业、安全企业、科研院所共400余人的见证下共同发布了移动智能设备标识公共服务平台，旨在解决移动互联网环境下涉及个人隐私的设备标识滥用问题，在商业价值和隐私保护合规中找到平衡。
何桂立指出，九大手机主流厂商来发布移动智能设备标识公共服务平台，统一设备ID，就是为了解决大数据人工智能环境下个人信息保护设备标识滥用的问题，它也是个人信息保护在终端与互联网领域的重要实践。下一步，中国信通院将推进更多的设备生产厂商支持移动智能终端补充设备标识体系，移动安全联盟将每个设备厂商的商业化标识接口进行统一集成，开放给互联网公司进行技术输出，确保互联网商业营销正常有序。
正如设备标识的使用在监管层面还是在商业化层面均是不可或缺的部分一样，对于绝大多数从事人工智能的企业来说，许多问题都游离于进退两难的边缘。一边是用户对AI的发展要以牺牲自身隐私为代价的担心；一边又是企业由隐私监管高压下带来的商业化受挫和技术创新方面的冲击。
何桂立对个人信息保护领域的工作提出了三点要求：一是深耕终端设备领域，在5G+AI的大背景下，面向泛智能终端，集中攻关突破技术难点，推进隐私保护安全防护能力；二是建设服务平台，促进新一代人工智能产业发展，平衡隐私保护和商业化的冲突，为中小企业发展提供更多的公共服务；三是促进产业交流，积极推动国内外政产学研用各界的交流合作，提升我国隐私保护在学术、政策、产业等方面的全球影响力。
构建可信AI推进健康发展
此前，德勤与中国信息通信研究院共同编写了《悬而未决的AI竞赛——全球企业人工智能发展现状》报告。报告指出，随着企业领袖逐渐将人工智能视为下一轮经济大扩张的重要推动力量，一种担忧错失良机的情绪在全球范围内日益蔓延。许多国家纷纷制定人工智能战略，通过资金投入、政策激励、人才发展和风险管理推进技术能力的发展。人工智能对于下一代技术的重要性与日俱增，许多企业领袖担心会落后于时代发展，无法分享技术发展的成果。
事实上，许多国家政府已经制定了正式的人工智能发展框架，以助力刺激经济增长和技术发展。这包括美国推动人工智能领导地位的行政令、中国“新一代人工智能发展规划”“人工智能德国制造”以及“泛加拿大人工智能战略”。这些国家战略专注于人才和教育、政府投资、研究及协同合作。然而，政府面临的挑战远不止于技术和经济层面。许多国家已经着手评估如何在扩大创新和潜在经济利益的同时，确保隐私、安全、透明、责任和对人工智能系统的掌控。
德勤中国科技风险及网络安全领导合伙人薛梓源分析指出，尽管国家以及企业之间的竞争日趋激烈，但人工智能不应被视为一场“零和博弈”。所有应用者均可相互学习和借鉴，先期成功的关键很可能在于有效执行——从选择最佳应用方案，到助力员工做好准备，再到管控风险和应对挑战。
报告显示，有迹象表明，人工智能差异化竞争的窗口正在迅速关闭。随着人工智能在消费层面迅速普及，且内置人工智能的产品和服务数量日益增长，先行企业所具有的优势将被迅速削弱。多数受访者（57%）认为人工智能技术将在未来3年内从本质上转变他们的企业。然而，仅38%的受访者认为人工智能将在同一时期内改变其所在的行业。这种预期相对迟缓的行业变革可能意味着短暂的机遇。早期应用者切勿低估竞争对手的能力。
大部分企业面临着人工智能技能差距的困境，并正在积极寻找具备专长的人才以增强自身的能力。全球有68%的受访者表示企业存在中等到极其严重的技能差距，而填补这些差距所需要的三大类型人才包括人工智能研究人员、软件开发人员以及数据科学家。