《麻省理工科技评论》中国发起“隐私计算科技创新人物”提名征集

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2018 年与 2020 年，“零知识证明”与“差分隐私”以隐私保护与数据利用双重价值，分别入选《麻省理工科技评论》当年十大突破性技术。
自上世纪 80 年代起，研究者不断探求各类隐私计算技术，为数据确权、数据定价、数据隐私等多维应用诉求提供解决方案。以求充分发挥技术能力，为守护数据价值提供新利器，使得数据之流由此能广开源头、生产价值。
数据价值变革作为人类“将来之事”，正在渗透延展、无远弗届。守卫数据价值的技术研究者和产业技术人士不断耕耘探索，他们不仅目睹了理论创新、科技创新几十年的变迁与沉淀，更见证了科研迈向产业的进程。
早在 1980 年代，时年三十余岁的计算机科学家、图灵奖得主姚期智教授便提出“百万富翁问题”，指向多个数据协同计算情况下，既能利用数据又能保障数源安全的难题。由此安全多方计算开启，后续影响深远，研究持续至今。
随着人工智能蓬勃发展，2016 年由谷歌 H. Brendan McMahan 等青年技术研究者开启的联邦学习技术路径，开创性地完成原始数据不出库的分布式、多层级模型训练架构，在保障数据隐私前提下利用数据价值。
近年来，中国产业界涌现的技术研究者扛起科研大旗，纷纷推进技术发展，开发多个隐私计算学习框架。据统计，中国的隐私计算专利截至 2021 年 4 月共有近 5000 项。在所有机构中，拔得头筹的蚂蚁集团占据了 400 项，名列前茅的不乏武汉大学等知名院校与科技企业，由此可见科研界与业界的协同研究态势已蔚然成风。
在数据价值变革背后的每一步，都离不开关键人物的付出和推动。
他们或是孜孜不倦的科研人，或是不断创新的产业界技术人士，但无疑他们都是怀揣“实用主义”前行的革新者。
他们不断提出全新创想与解决路径，推进了安全多方计算、同态加密、差分隐私、零知识证明及联邦学习等技术成型落地。隐私计算技术理论与方案路径日渐兴盛，消弭了数据链条上下游广泛存在的价值流通阻隔。
如今，数字化渗透进产业各个角落，数据利用深入产业底层，数据流动量蔚为壮观。站在数据价值变革潮头，《麻省理工科技评论》中国正式发起“隐私计算科技创新人物”评选。
这是《麻省理工科技评论》中国首次针对细分行业人物的评选，本次评选延续了《麻省理工科技评论》与科技创新人物共同推进技术变革、技术产业化的决心，它不仅代表了我们对数据价值的重视、对技术带来福祉（Tech for good）的珍视，更希望挖掘出将技术商业化并带来产业实用价值的人。
他们或许为理论研究倾注心力、奋楫笃行，为隐私计算行业打下坚实根基；或许为技术难题精研求索、格物致知，突破一个又一个瓶颈；再或许躬耕产业，竭尽所能拓展隐私计算应用边界。
《麻省理工科技评论》中国正式开启“隐私计算科技创新人物”提名征集，挖掘、遴选带来技术创新、实现技术落地、产生实用价值背后的人物，让这些青年学者、产业领袖从幕后走到台前，是时代赋予这份评选的意义，也是《麻省理工科技评论》中国关注创新人物力量的初衷。
参评资格

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年龄：本次评选致力于发掘隐私计算领域的青年创新力量，参选者须在 2022 年 1 月 1 日时不满 45 岁（即出生日期不早于 1977 年 1 月 1 日，以身份证或护照文件上的年龄为准）。
学历：本次评选对学历不作特别要求。

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