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链新访谈︱莫晓康:隐私计算将成为区块链技术的标配

链新(ID:ChinaBlockchainNews)原创
作者 | 王晟宇



区块链与隐私计算均是这个时代前沿技术的代名词,区块链技术以去中心化、公开透明、不可篡改的特征构建新的信任体系。但目前仍处于应用的初期,存在隐私保护不足,计算与存储能力薄弱等问题。隐私计算技术被认为是解决区块链以上问题的最佳解决方案之一。


区块链与隐私计算的结合,被行业内作为技术突破的重要方向。


近日,《链新》专访了北京大数据研究院区块链与隐私计算研究中心主任莫晓康教授,探讨当下区块链和隐私计算的发展现状。


北京大数据研究院成立于2015年,是在北京市委市政府的指导与支持下,由中关村管委会、海淀区政府、北京大学、北京工业大学四方共同支持建立的,是国内首个整合了政府、大学和市场三方面资源的大数据研究机构。


区块链与隐私计算研究中心成立于2021年3月后,作为中心主任,莫晓康还承担着为研究中心组建团队的职责。



作为美国斯坦福大学的数学博士,莫晓康回国后曾任清华大学丘成桐数学科学中心访问教授,北京雁栖湖应用数学研究院特聘教授。


莫晓康致力于推动隐私计算技术,特别是零知识证明相关技术的应用研究,近年来专注于区块链与隐私计算的产业化应用研究。


莫晓康认为,在21世纪科技创新的洪流当中,区块链与隐私计算技术具有最大的革命性与颠覆性,它正在引发第二次互联网革命,其冲击力可能超过1994年开始的第一次互联网革命。


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隐私计算影响整个商业社会的核心机制


链新:您此前是做应用数学的,怎么进入区块链和隐私计算领域的?


莫晓康:几年前,我从事的是金融科技工作,在一次涉及金融交易人员身份认证的问题中,接触到区块链技术,从那时候展开了对区块链领域的研究。


其中,零知识证明的概念,给我留下了很深的印象。它运用独特的数学算法,解决了人类互动过程中,一些貌似绝对不可能解决的问题。它从一种全新的角度,展示了数学的实用价值。这给人一种非常神奇的感觉,这一点是吸引我进入这个领域的最初动力。


我认为,在21世纪科技创新的洪流当中,区块链与隐私计算技术具有最大的革命性与颠覆性,它正在引发第二次互联网革命,其冲击力可能超过1994年开始的第一次互联网革命。


这种感觉是我转向区块链与隐私计算领域的原因。


链新:如何定义隐私计算?


莫晓康:就我个人理解,隐私计算最核心的功能,是构建信任的桥梁。所以在我看来,隐私计算其实应该叫做“信任计算”。


信任是人类社会正常运行的基石,在社会经济活动中,除了最直接的劳动以外,剩下的大部分活动(也就是人们所说的商业),基本上都是在做一件事:由某个第三方权威机构,为其他参与者提供信任。


第三方提供信任的基础,一部分是基于对人的道德信任,另一部分则是基于多方利益的相互制衡。如果这个提供信任的第三方有失信行为,它可能会因此遭受经济损失。但是我们也都知道,这样的信任机制有其非常脆弱的一面。


为了防范各种可能的失信行为,人们不得不建立层层设防、交叉监督的复杂体系,从而导致极高的社会成本。


链新:我们为什么需要隐私计算?它具体能够解决哪些社会问题?


莫晓康:隐私计算的出现,为人类社会构建信任机制,提供全新的办法。借助一系列独特的数学算法,它能够在互联网上构建一个全球信任基础设施,使得任何两个远隔天涯的陌生人,能够像村里的熟人一样互动,或发生商业行为。重点是,不再需要第三方“中人作保”了。


链新:这是否意味着未来像支付宝这样的中心化平台会消失?


莫晓康:技术平台还是会有的。区块链也需要编程,这件事得有人做。未来的平台可能会更像一个纯技术提供者,但它不再占据主导地位。因为平台在信息透明的意义上,对所有参与者是平等的。


链新:隐私计算对哪个行业的影响最大?


莫晓康:隐私计算的出现,影响的不是一个特定行业,而是整个商业社会的核心机制。它为整个人类社会可能带来的红利,目前还很难估量。我们只能说,未来是值得期待的。


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隐私计算目前是区块链技术创新最强有力的武器


链新:区块链与隐私计算的关系是怎样的?


莫晓康:2008年,中本聪提出了区块链技术,在一个特定领域(货币与支付领域),解决了信任桥梁问题,使得“可信第三方”成为多余。比特币的运行历史,为这项技术提供了大规模的技术验证。但是这个技术也有一个致命弱点,那就是为了信任,牺牲了隐私。所以严格说来,区块链是一锅没有完全做熟的饭。


1980年前后出现的隐私计算理论(那时没有隐私计算这个叫法),比区块链早了30年,而且在概念上远远超过了区块链。因为它从理论上给出了替代“可信第三方”的完整解决方案,而区块链则只是给出了一个不完整的初级方案。


从纯科研的角度上说,隐私计算的技术含金量可能是区块链的百倍以上。


隐私计算目前也是区块链技术创新最强有力的武器。隐私计算与区块链技术的有机结合,是当今最有潜力的一个发展方向。我个人感觉,也许10年后,隐私计算会成为整个区块链技术的标配。


没有隐私能力的原始区块链技术,不具备承载实质性多边商业逻辑的能力,两个商家不可能把自己重要的隐私数据放在透明的链上。


链新:隐私计算发源更早,为什么现在好像并不如区块链应用的更广泛?


莫晓康:隐私计算进入应用的第一大障碍,是计算的成本非常的高。即便以今天计算机硬件所达到的性能来衡量,完成大规模的隐私计算任务,仍然会感到很吃力。


举例来说,2009年全同态加密刚出来的时候,其计算速度是普通计算的10的13次方倍。经过十年科研的努力,目前已经提高到普通计算的1000倍到1万倍左右。


不过,隐私计算的速度还在不断优化,加之计算机硬件本身一直在以摩尔定律的速度提升,隐私计算技术已经初步具备了产业化落地的条件,未来10年应该会有很重要的商业应用得以实现。


隐私计算进入应用的第二大障碍,在于其核心理念“可用不可见”不是很容易理解。而且它根本价值的体现,往往涉及到商业模式的重大改变。它意味着在多方合作中,合作各方要把各自具有隐私性的数据,那些本来不愿意上系统共享的数据拿出来共享。


这里所说的“共享”并不是要让指其他人看见你的数据,而要让这些数据能以某种安全的形式进入商业逻辑的处理中。这样的创新需要技术方与应用方非常深度的合作才能完成。只有当隐私计算被充分使用时,区块链才能真正开始商业落地。


链新:国内目前的隐私计算研究处于什么样的阶段?


莫晓康:由于历史的原因,隐私计算理的科研的主流,目前主要还是集中在欧美与以色列等地。国内有少量学者做了不错的工作,但是总体来说,差距还是比较大的。我们期待未来10年,中国学者们与行业实践者们共同努力,能够逐步赶上来。


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真假区块链之辨


链新:关于公链和联盟链,您如何看待这两种未来的主流生态?


莫晓康:这是一个非常值得探讨的问题,可以分为技术层面与应用层面来看。

从纯技术层面来看的话,公链环境提出了一个完整的核心技术问题,即在互不信任的多方之间,通过数学算法,构建起完全的信任。


公链是一个尖端技术的理想试验场,因为公链这个环境最严苛,没有任何可以弄虚作假的空间。首先,所有代码都是开源的,全世界都可以看到;其次,公链是一个完全开放的环境,任何人都可以随时加入。所以你得考虑一定会有很多的“坏人”,他们随时准备用一切可能的手段攻击你的程序,这种攻击有可能给他们带来巨大的经济利益。如果你的算法有任何弱点或漏洞的话,他们是绝对不会放过你的。


联盟链的环境,则可以做成高度“可控”的环境。比如说,节点的数量可以很少,所有节点可以放在同一个速度极快,通信100%可靠的局域网上,可以让所有节点都是好人,没有坏人。


从应用角度,来看公链与联盟链,重点不在于它是公链还是联盟链,而在于它是真区块链,还是假区块链。


链新:这个真假区块链的区别体现在哪些方面?


莫晓康:有几个可以观察的点。第一,是否在一些重要的商业(或者行政)环节上,把对人(包括机构)的信任,替换成对算法与程序的信任?


第二,如果用到了隐私计算,是否体现了“可用不可见”的特点?


第三,这件事是不是一定需要区块链(或隐私计算)才能完成?如果不用区块链也照样能做得很好,那就很可能不是一个真实的区块链应用。


链新:你怎么看待真假区块链之争?


莫晓康:从短期来看,无论是真区块链,还是假区块链,都各有其价值。毕竟区块链技术还处在其产业化发展的早期。即便是有些“假”的项目,也能起到普及知识与理念,锻炼相关技术团队的作用。而且整个行业也需要一个逐步摸索的过程,逐步找到真实的应用。


当然,从长远来看,只有那些真正体现区块链(或隐私计算)技术特点的应用,才会有大的未来。那些仅有区块链之名,而实际区块链技术特点极弱的项目,会在产业日渐成熟的进程中,被逐步淘汰。


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没必要“万物上链”


链新:你认为目前区块链产业发展当中存在哪些问题?


莫晓康:创新性和产业的结合,这是一个比较难的问题,它需要综合能力的体现。在我们目前看到大部分项目中,区块链真正的创新性并没有得到很强的体现。区块链常常被当成常规IT技术的改进版来使用。


技术世界与应用世界还有很大的的隔阂。一般来说,从事技术的人通常不熟悉应用场景,而熟悉应用场景的人,对技术的了解也不太多。


我们需要构建一个沟通的桥梁,让两边能够有效对话,建立相互的理解,并进一步发生化学反应,产生出有价值的结果。目前这个领域还处在早期,所以需要更多的耐心。


链新:如何看待“万物上链”这个命题?


莫晓康:区块链有一个核心的逻辑,在没有第三方的条件下,把不信任变成信任,而且是构建直接的信任。如果一个应用体现了这个特点,那它就是真正的区块链应用,也是有长远发展价值的;如果这个特点缺失了,那它可能是不需要区块链的。从这个意义上说,没有必要万物上链。



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