还记得两年前的“谷歌天价罚单”和“史上最严隐私保护法案”吗？
2018 年 5 月，欧盟通过了新的《通用数据保护条例要求》，也就是大名鼎鼎的 GDPR。严苛的法规要求，加上一上来就拿谷歌“祭刀”，消息传到国内自然惊起了不少风浪。
一时间，无数媒体都在发声讨论一件事：如此严格的隐私保护法案之下，中国科技企业，尤其是互联网和 AI 这些跟个人数据息息相关的行业，很可能沦为 GDPR 重灾区。
两年时间就快过去，GDPR 之下中国科技公司的真实生存状况如何？这座隐私保护的大山真的无从翻越吗？
踟蹰：GDPR 面前的科技企业
与国内媒体的“预言”不同，中国科技公司似乎并没有遭受 GDPR 多少“实质性打击”。唯独抖音海外版 TikTok 去年 7 月被爆出因违反 GDPR，可能面对高达 2260 万美元的罚单。
与之相对，Facebook、推特、微软、苹果、谷歌等美国科技巨头却无一幸免，全都或多或少违反了 GDPR，遭遇不同程度的“罚刀”。据不完全统计，在近两年时间内因违反 GDPR 而被开出的罚单已经达到了 1.26 亿美元，美国科技公司在其中做出了主要贡献。
然而触雷者较少并不值得欣慰，实际上中国科技公司仅有极少数通过了 GDPR 认证，偶见手机、无人机等国产硬件通过 GDPR，在持续打开欧洲市场。但互联网、数据服务、AI 相关的软件类业务，却很难在 GDPR 认证列表里找到身影。
或许可以这么说，中国科技公司选择了绕开 GDPR，GDPR 整体上看成为了中国科技公司去往欧洲市场的休止符。
在中国科技公司选择避开欧洲市场的日子里，我们还要回到问题的起源：GDPR 为什么让他们如此头疼？
丈山：GDPR 怎么它就那么难
这个“史上最严”究竟有几斤几两？
从规则而言，GDPR 把隐私数据的相关权力全部归于最终用户，把问责目标完全锁定在收集、存储和使用数据的软件平台上。
这个逻辑让个人用户听来欢欣鼓舞，但极致化的规范在执行中却要面对一系列问题。
比如说 GDPR 扩大了“隐私”定义的范畴。一些常规数据，比如地理位置、Cookie 数据、医疗保健和生物遗传数据等等都被纳入保护范畴，这让很多与智能推荐相关的应用无从谈起。
再有，GDPR 主张用户拥有一系列的个人数据主权，比如能够进行数据访问、数据整改、数据可移植和可删除等等，平台需要确保用户能够随时行使自己的数据主权。而改变带来的企业成本增加，则不在 GDPR 的考虑范畴，尤其是 GDPR 要求保存、使用数据的历史都要有书面记录，并将信息提供给数据保护机构，由此带来繁琐的工作可想而知。
用户权利和平台责任的无限放大，导致 GDPR 成为了一种细则众多，稍不留神就会触犯的法规体系。并会导致众多企业在隐私合规领域的成本过多，这既包括技术、法务、管理流程成本，也包括采购和供应商的监管成本。对于初创型的公司来说，可能根本无法聘用到足够支撑 GDPR 合规的团队。
结果就是，GDPR 面前，一大批创业公司倒闭，美国公司交罚款，中国公司望而却步。
攀者：GDPR 的中国式突围
纵然有千般不易，科技全球化的车轮始终没有停下过转动。
GDPR 虽把欧盟市场隔离为数据隐私保护的高山，但依旧有不少公司成功攀越。两年过去，翻山越岭的案例，也在渐渐给中国科技产业趟出路的痕迹。可以从几个案例里，看到中国公司想要通过 GDPR 需要具备的条件。
1、去年 9 月华为 EMUI10 关键特性获得了 ePrivacySeal 证书，通过了 GDPR 隐私合规认证。所谓 ePrivacySeal，是一家德国个人数据保护法律和技术专家检测机构 ePrivacy 提供的认证，被广泛用于 GDPR 所需的第三方机构认证。
EMUI10 的关键特性改变，在于构建了安全隔离系统 TEE OS，从而将用户的指纹、人脸等生物信息置放到安全系统中进行加密、验证、存储等处理，决不上传云端。终端系统隔离+云端数据脱敏，成为符合 GDPR 的主要逻辑方案之一。
2、就在今年 2 月初，国内著名 AI 独角兽公司第四范式旗下的先知(4paradigm Sage)企业级 AI 平台完成了 ePrivacySeal 认证工作程序，通过 GDPR 认证。从而成为了国内第一款通过 GDPR 认证的 AI 软件类产品。
第四范式能够在众多 AI 公司中率先过关，与其本身服务金融等高敏行业的管理服务经验，以及全球化的出海经验有关。但 AI 技术的差异化也构成了其通过 GDPR 的主要原因。
在第四范式通过 GDPR 涉及到的众多 AI 技术中，差分隐私算法扮演了关键角色。所谓差分隐私，是指在数据查询、分析的过程中，对数据操作中的某些步骤注入噪声、混淆，使得数据结果与数据源之间实现脱敏，获得差分隐私保证。
差分隐私、联邦学习等隐私保护技术，近年已经成为了 AI 行业关注的重点。这些技术的基础逻辑，类似于人类经常会记住某件事，但忘记了到底是谁做的这件事。AI 基于数据得出的一些结论被应用，是可以被大家接受的方式，因为这些结论并没有记录个人具体的数据。而第四范式的差分隐私算法，与其它差分隐私工作相比，在获得相同隐私保护强度的情况下，能得到更有效的分析结论。这在注重隐私数据保护的市场上，就成为了 AI 平台新的竞争差异化手段。
3、阿里云分享的 GDPR 应对经验中，则注重强调“多模块搭建”的重要性。阿里云看来，GDPR 合规的主要难点在于应对 GDPR 带来的繁琐细则和动态责任。这种情况下，必须让企业每一个流程和业务板块都变成“安全部门”，这样拼接起来，才能够铸成整体应对 GDPR 的方案。
各式各样的“中国突围”，逐渐总结出了技术和管理上的 GDPR 应对方法。同时，这些“壮举”又有另一重含义：如果某一天，中国有了自己的 GDPR，中国的科技公司准备好了吗？
回眺：从 GDPR 照见中国科技的隐私保护之路
去年 12 月，全国人大常委会法工委发言人岳仲明表示，今年中国将制定个人信息保护法、数据安全法等。
这意味着 2020 年中国积压已久的个人数据隐私保护问题将再次成为社会重点。新的法规环境之下，科技产业将迎来全新变化。AI 技术能够提升企业品质和经营效率，这已经是不争的事实。但在这一过程中如何确保企业和行业数据安全合规应用，避免出现移动互联网发展初期骤然增加的数据隐私问题，是摆在中国社会面前的一道新题目。
从 GDPR 实行以来的这两年，结合上述几家中国科技企业在 GDPR 环境下的探索，可以总结出相对契合中国隐私保护之路的几条经验：
1、数据责权的木桶原则。
就在刚刚，5.38 亿条微博用户信息被爆出泄露之后，微博安全总监罗诗尧的回复是“2019 年通过通讯录上传接口被暴力匹配的，其余公开信息都是网上抓来的，大家洗洗睡吧，别乱分析了”。
我们可以对照一下 GDPR 的无差别问责原则：因为是“通讯录上传接口暴力匹配”，被泄露信息的用户就只能洗洗睡吗？至少在 GDPR 环境下绝不仅仅如此。
在数据外泄的原因中，不乏暴力匹配、撞库、第三方数据库泄露与非技术流程泄露等，而 GDPR 对此的判定是平台全责，平台在被质询时必须拿出数据记录和解决方案。而不是表示泄露不是由于技术原因，你们洗洗睡吧。
数据可能在木桶最短的地方被泄露，如何挡住这种可能，大概是我们需要从 GDPR 强大且完备的体系中最迫切学习的内容。数据平台是安保公司，而不是一座金库，只有明确了这件事，才能避免出现“天天说安全，天天都泄露”。
2、技术为径。
如果深究一下第四范式这家公司翻过 GDPR 大山的原因，还可以发现另一个趋势正在冉冉兴起：隐私数据保护与 AI 技术发展之间，并非不可调和的矛盾。第四范式通过差分隐私保护、自动多方机器学习、联邦学习等方案，可以兼得“保护用户隐私”及“基于数据得出更优的分析结论”。AI 技术公司也并没有被 GDPR 彻底将死，反而帮助其服务的众多企业用户解决了 GDPR 过于繁琐的问题——GDPR 的细则繁冗且全面，经常缺乏可实施性，然而在 AI 算法工程师来看，其中众多细则无非关于数据的存储和调用，而用新的 AI 算法说不定就彻底规避了这些问题，达成“四两拨千斤”的效果。
借助中国 AI 产业突飞猛进的优势，或许中国科技产业可以用更智能、更高技术探索性的方案来确保用户隐私，实现隐私保护领域的“中国突围”。
3、平衡点。
从目前国内的数据安全法来看，短期内它像 GDPR 一样精细和严苛的概率微乎其微。因为 GDPR 在执行的两年过程中，确实成为了众多初创科技公司的杀手，甚至技术发展的阻碍。
在进一步推动数据隐私严格化的过程里，要警惕一刀切式管理带给企业的无限负担。而是尽量以政策引导为主，在隐私保护与企业创造性保护之间求得平衡。客观来说，中国的科技环境更加鼓励企业先行尝试，欧洲则一定要优先确立边界。中国的科技环境虽然暴露了很多问题，但也提供了高速发展的必要条件。
过去的两年中国科技公司和 GDPR 之间并没有发生太多故事。但这本身也是一段故事。比如说仅有的成功翻山者，也证明了中国企业适配 GDPR 的可行性，展示出智能技术在解决隐私问题方面的“中国突围”。
归根结底，隐私数据保护虽然必须根据社会形态发展来调整，但中国终将会走到 GDPR 那一步，甚至更严格更具体。数据和智能，最终会让每个人都觉得舒服和安全，而不是二选其一。
我们要为那一天做好准备，枕戈待旦，而不是没事的时候就洗洗睡了。（文章来源：脑极体）
