Page 20 - 基于人工智能的图像识别技术研究
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基于人工智能的图像识别技术研究
Research on Image Recognition Technology Based on Artificial Intelligence
重要手段。
图 1-5 2016—2025 年全球数据量的爆发式增长
1.“数据可用不可见”是保障人工智能数据利用合规性的重要方式
保障人工智能数据利用合规性需要系统化的方式，人工智能数据利用与数据
要素、数据产权等基础制度建设都密切相关。以数据产权为例，目前对于数据产
权界定尚无统一方法，场景化界定是未来的趋势，但依然难以清晰区分数据之上
各权利人享有权益的种类和多寡。在这样的背景下，在特定领域通过特定手段提
升数据合规水平就是更为科学和可行的选择。
“数据可用不可见”可一定程度上暂时越过对数据产权争执的泥淖，从增加
数据处理合法性事由的角度对数据处理规则进行探索，这对于打通数据使用通
道、破除数据流动壁垒、化解数据孤岛以及提高沉淀数据的利用效率方面具有重
要意义。以沉淀数据为例，因为一方面识别沉淀数据的主体并进行告知的难度极
大、经济成本极高；另一方面数据处理者在很多情况下已丧失了沉淀数据主体
的联系方式，客观上无法实现告知。对这类数据的合法使用尤其需要创新制度安
排，通过技术手段在保证数据可用性的前提下，以数据不可见的手段获得数据处
理的合规性，提高数据利用效率。目前，对于“数据可用不可见”已有了诸如联
邦学习、受控的安全计算环境等实现方式，也具备一定行业实践基础。
2.“数据可用不可见”对数据合规的价值在政策层面不断得到确认
“数据可用不可见”作为一种通过技术方式实施数据合规的手段，总体上
看，这类数据合规技术一直面临通信开销大、性能效率低、传输复杂度高、与主
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