圖靈獎得主：計算機是數學好的女性的完美學科

“我個人也喜歡看西部片，但現在機器學習的發展就像西部大開發一樣‘野’。”美國加州大學伯克利分校理論計算所主任莎菲·戈德瓦瑟(Shafi Goldwasser)在世界頂尖科學家論壇(上海·滴水湖)上發表題為《密碼學和機器學習》的演講，提醒大數據時代的隱私安全問題。

這位最年輕的圖靈獎得主觀察到，機器學習和大數據促成了世界范圍內的權力轉移。“看看2001年市值最高的公司，都是通用電氣和埃克森美孚之類的能源企業;2016年都是大數據公司。難怪他們說現在數據就是石油，數據就是貨幣。”

那么，普通人在大數據時代會面臨什么樣的安全威脅呢?“我覺得什么都是威脅。”戈德瓦瑟在10月31日接受澎湃新聞(www.thepaper.cn)專訪時笑道。“不過我覺得最大的一點還是如何在保護數據隱私的情況下計算數據。”

女性的“完美學科”

這位1959年出生于美國紐約的計算機科學家戴著一副綠色支架的無框眼鏡，深褐色頭發隨意地垂到肩膀。1979年，戈德瓦瑟從卡內基梅隆大學應用數學系畢業。卡內基梅隆的計算機科學在當時已經很強勢，進入伯克利繼續攻讀碩士和博士學位時，她毫不猶豫地選擇了計算機科學：“我覺得這對具有數學天賦的人來說是一種很自然的選擇。”

莎菲·戈德瓦瑟(Shafi Goldwasser)澎湃新聞記者 孫懿赟 圖

1983年，戈德瓦瑟進入麻省理工學院(MIT)工作，并在1993年獲得教授職位。她的研究領域為計算復雜性理論、密碼學和計算數論。她和MIT同事Silvio Micali共同發明的概率加密為在線交易安全制訂了黃金標準。

他們憑此成就共同獲得了2012年的圖靈獎。這是計算機學術領域的最高獎項，而戈德瓦瑟是歷史上第三名女性得主。

“我覺得對數學好的女性來說，計算機是個絕妙的學科!這個領域相對年輕，十分開放，并無成規限制。絕大多數高校的計算機系都有很強的女性，正如我在卡內基梅隆、MIT和伯克利遇見了一些密碼學領域的頂尖女性科學家。”她說道。

戈德瓦瑟吐字清晰但語速極快，回答問題時顯出十足的自信與理性。她經常會在敘說到一半時切換到另一種表述方式更佳的語法，中間不作停頓，暗示著思維甚至比語速還快。

在戈德瓦瑟看來，無論是在學術界還是產業界，計算機科學都是“完美的領域”，只要具備強有力的分析和技術能力，編程經驗并非必需：“關鍵還是數學。女性也許編程起步要晚一些，但數學一點都不比男性差。”

量子計算威脅不到密碼學

一些人會擔心量子計算機會挑戰現有的密碼體系。戈德瓦瑟對這一科技熱點持有相當謹慎的態度。

她認為量子計算機是一種很美妙的理論，然而，人們尚不知道怎么去制造一臺成規模、糾錯強的量子計算機，量子算法也無從在量子計算機上跑起來。

就現在主流的公開密鑰密碼體制RSA而言，破解密碼的難度取決于對極大整數做因數分解的能力。“據我所知，目前量子計算機最大能對143進行因數分解，即11乘以13。所以距離量子計算機真的能跑因數分解算法還很遙遠，不清楚有生之年能否親見。”她說道。

正因如此，在前一天的論壇環節，當中國科學技術大學常務副校長、世界首顆量子通信試驗衛星“墨子號”之父潘建偉院士提到理論上所有密碼都可以被經典計算機甚至量子計算機破解，戈德瓦瑟提出了疑問。

“謝謝您精彩的演講。您開頭提到沒有計算機解決不了的計算問題，我覺得不對。”她站起來說道。

戈德瓦瑟對澎湃新聞記者解釋道：“如果理論上你能獲得世界上所有的計算時間，那理論上它們都會被破解。但事實上是有計算時間的限制的。如果用漸進語句產生足夠的密碼數，目前尚無有效的經典算法可以破解。還有四種基于幾何學和格問題的新加密系統，即使是量子計算機也沒有相對應的破解算法。

總的來說，就目前所知的量子計算機而言，我們有安全的加密系統。”

針對另一大科技熱點人工智能，戈德瓦瑟從個人經歷過的美國頂級高校出發，為中國高校的發展提出了建議。卡內基梅隆一向被譽為“全球AI大本營”，是李開復、沈向洋、洪小文、陸奇等眾多華人AI專家的母校;MIT則早在1959年就建立了世界上第一個人工智能實驗室。

戈德瓦瑟認為很重要的一點是：大學不僅要有強大的人工智能團隊，也需兼顧理論科學和硬件系統。“人工智能現在是很重要、很成功，但人工智能需要用硬件、需要保護數據、需要驗證算法安全可行、需要聰明的算法和系統。方方面面都專業，才能做出好科學。我想這是中國的高校可以學習的一點經驗。”

“我亦不能免俗”

像計算機領域的許多“鼎鼎大名”一樣，戈德瓦瑟也涉足產業界，聯合創始了初創企業二元技術(Duality Technology)，提供協同計算服務。這是一種針對隱私數據的分布式計算，能在不同機構間分享信息而又不泄漏信息，避免本文開頭提到的隱患。

她舉了兩個例子，一是把數據上傳到云端時，如何確保云既計算正確又沒泄漏數據。二是如果某人在醫院里留下電子病歷，在基因測序公司留下基因數據，如何讓這兩個數據庫在不互相交出數據的情況下實現融合。

她從密碼學領域出發，為數據的多個來源方之間建立一種安全的協同計算服務。這樣的計算可以在各個國家不互相知曉衛星的情況下避免衛星相互碰撞;可以在公司不透露個人工資的情況下了解薪酬結構是否實現了性別平等;也可以在不暴露患者隱私的情況下收集大量DNA樣本尋找與精神分裂有關的基因。

當最后被問及普通互聯網用戶該如何最大化地維護自己的數據隱私，戈德瓦瑟認為這是一個很重要的問題：“普通個體目前得不到很好的建議。每天大家都在面對賬號密碼、隱私協議，只要你想用某個軟件，你就得同意那個跳出來的用戶隱私協議。”

戈德瓦瑟認為個體應該盡力爭取多樣化的系統，選擇那些無需獲取用戶隱私的軟件。“我知道這不容易，權力現在不在個體手里，而在企業手里。他們拿出一個服務，你愛要不要。”

“使用新技術的誘惑太大了，大家都顧不上去想實際會損失什么。”她說道，“我亦不能免俗。”

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