安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）是一种密码学协议，允许多个参与方在不泄露各自私有输入数据的前提下，协作执行计算任务并获得共享结果。在这一机制中，每个参与方仅贡献其输入，计算过程通过加密技术确保数据隐私，最终输出对所有方可见，但任何一方都无法推断其他方的具体输入细节，从而在分布式环境中实现高效且安全的计算。
在AI产品开发的实际落地中，SMPC扮演着关键角色，尤其是在隐私保护和数据合规领域。例如，联邦学习（Federated Learning）框架利用SMPC使多个设备或组织协作训练机器学习模型，而无需集中共享敏感数据，这不仅提升模型泛化能力，还满足GDPR等严格法规要求；此外，SMPC还应用于安全的数据聚合、隐私保护的预测服务等场景，帮助AI产品经理设计出既高效又符合伦理的智能系统。
如需延伸阅读，Andrew Yao于1982年发表的论文《Protocols for Secure Computations》是该领域的奠基之作，提供了深入的理论基础。
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