通信信息报|“人脸识别”是一柄双刃剑,如何趋利避害？
本报采访人员 李玲
人脸识别作为人工智能的一项标志性技术 ， 已经开始大规模落地 。
从面部解锁、身份认证、面部支付、门禁、通行到安防等领域 ， 可以说是无处不在 。 不过 ， 技术迎来普及 ， 存在的诟病也不少 。
12月4日 ， 据人民网报道 ， 东莞一些公厕为了防止一些人蹭走更多的卫生纸 ， 安装了人脸识别供纸机 。 此举虽然方便了管理服务 ， 但就该场景的人脸识别运用是否有必要 ， 引起的争议却极大 。 除此之外 ， 另外一个不合理的场景也被曝光 。 近期 ， 有网友为了应对人脸识别 ， 戴着头盔去看房 。 据了解 ， 目前有80%以上售楼处安装有人脸识别系统 ， 有些开发商把人脸识别系统用于判客 ， 以此识别购房者的类型 。
这些“无感人脸识别”或“被人脸识别”场景 ， 让人脸信息被滥用、被盗用风险加大 。
【通信信息报|“人脸识别”是一柄双刃剑,如何趋利避害？】据新华热点报道 ， 前不久 ， 一些网络黑产从业者利用电商平台 ， 以“人脸信息0.5元一份”倒卖 。 再比如 ， 平时我们用于支付交易的人脸识别流程 ， 包括眨眼、张嘴、摇头、点头等一系列验证方式 ， 实际上已经被一些恶意人士破解 ， 甚至用于借贷、套现等不法行为 ， 而当事人却对此一无所知 。
对于人脸识别存在的安全隐患 ， 业内人士认为 ， 一是人脸识别未经用户许可擅自采集用户人脸数据 ， 并用作商业用途；二是人脸数据被采集后 ， 通常有很长的生态链 ， 商家不仅拥有了用户的人脸数据 ， 还拥有了用户的消费习惯、财务状况等其他信息 ， 这些信息一旦泄露 ， 将对用户的隐私造成巨大的损害 。
近几年 ， AI被提升到国家战略高度 ， 人脸识别作为人工智能重点细分领域 ， 迎来了发展的窗口期 。 自2015年以来 ， 我国密集出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见（征求意见稿）》《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》等政策文件 ， 为人脸识别技术在安防、金融等领域的应用拓展奠定了坚实基础 。
人脸识别政策红利的持续释放 ， 也助推着产业高速发展 。 今年面对疫情突袭 ， 中国企业积极投入疫情防控阻击战 ， 研发和应用了大量先进的技术和解决方案 ， 其中就包括人脸识别技术 。 期间 ， 各地上线人脸识别测温通行系统 ， 运用AI人脸识别系统进行信息认证 ， 就能彻底摸排是否为重点地区人员 ， 且减轻进出小区重复登记、询问的工作负担 ， 大大简化了居民在防疫期间进出社区的流程；腾讯官方称 ， 其人脸识别技术既能对戴口罩者实现人脸识别 ， 又能发现口罩佩戴错误人员 ， 口罩佩戴识别准确率超过 99%……
如今 ， AI人脸识别技术的应用场景已经广泛应用到面部解锁、身份认证、面部支付、门禁、通行、安防等领域 ， 从公共安防领域向商业领域拓展 。
前瞻产业数据显示 ， 到2022年 ， 全球人脸识别市场规模将达75.95亿美元 。 预计至2022年 ， 我国人脸市场规模将达到66.73亿元 。 企查查数据显示 ， 在中国 ， 人脸识别的相关企业已突破1万家 。 作为新兴的身份认证手段 ， 便捷高效的人脸识别应用范围越来越广 。
正如上述案例所看到的 ， 人脸识别就像一柄双刃剑 ， 在某些场景中甚至弊大于利 。 自然 ， 我们不能因噎废食地放弃AI人脸识别技术用于社会生产生活之中 。
利弊之间 ， 如何权衡？
今年10月发布的《人脸识别应用公众调研报告（2020）》 ， 总结了六类人脸识别技术应用争议场景 ， 结果显示 ， 受访者最无法接受的场景包括：商城用人脸识别技术收集顾客行为和购买手段 ， 高校用人脸识别技术收集学生的抬头率、微表情、上课的姿态 ， 基于人脸图像分析的换脸、美妆、性格判断等 。
人脸识别是一项技术 ， 技术本无原罪 ， 而“滥用”的本质在于场景的使用是否合理 。 针对人脸识别技术处于滥用边缘的现象 ， 近日 ， 天津、南京、杭州多地规范人脸识别 ， 禁止非法采集人脸信息、禁止强制进行人脸识别 。
需要注意的是 ， 禁或不禁并不能简单地“一刀切” 。 更进一步地理解 ， 是针对一些场景 ， 应为人脸识别的被使用设置“边界” 。 例如 ， 当人脸识别被用于一些非必要场景 ， 应减少对人脸这种高敏感信息的采集和使用 ， 积极使用替代方案等 。 更重要的是 ， 人脸识别的法规需要不断完善 。 在推动行业发展的同时 ， 把隐私和安全放在首位 。
人脸识别是我国人工智能发展的一个缩影 。 如今 ， 人脸识别技术落地的大趋势已不可改变 。 就像任何新技术一样 ， 趋其利、避其害 ， 扬其长、避其短 ， 方能避免可能发生的伤害 。
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