前段時間，美國白人警察跪壓執(zhí)法造成黑人公民弗洛伊德死亡的事件，引起歐美多個國家和地區(qū)“反種族歧視”大規(guī)模游行的蔓延。而隨著“反種族歧視”情緒的高漲，人臉識別技術因涉嫌種族歧視和隱私侵犯又被推到了風口浪尖，科技巨頭IBM、亞馬遜以及微軟在6月中旬相繼宣布將暫停向執(zhí)法機構提供人臉識別技術服務，集體對人臉識別技術喊停。

　　其中，IBM方面表示，堅決反對也不會容忍任何技術來監(jiān)視大眾、種族定性、侵犯人權和自由、以及從事任何和透明度價值觀和原則不一致的目的，包括向其他公司提供此項技術。對此，IBM表示將退出人臉識別業(yè)務且今后也不會繼續(xù)研發(fā)相關技術。

　　隨后，亞馬遜和微軟也相繼宣布將暫停為警察提供面部識別技術，以呼吁對有爭議的技術進行聯(lián)邦監(jiān)管。不過，亞馬遜公司也表示，將繼續(xù)允許打擊販賣人口的組織使用其人臉識別技術。

　　科技巨頭對人臉識別喊停的主要理由在于，不想讓人臉識別技術淪為種族歧視的幫兇。

　　為什么人臉識別會涉及到種族歧視？

　　人臉識別涉嫌種族歧視的觀點在歐美國家頗為顯性，美國國家標準與技術研究院(NIST)還專門對此做了研究。NIST研究顯示，世界上許多頂尖的面部識別算法都存在年齡、種族和民族偏見。在某些情況下，亞裔和非裔美國人被錯誤識別的概率是白人的 100 倍。

　　今年4月初， NIST發(fā)布了新報告“人臉識別供應商測試”，特別分析了人臉識別種族歧視產(chǎn)生的原因，其中即包括圖像質(zhì)量的影響、攝影標準及年齡和老齡化幾大因素。報告表示人臉識別之所以會觸及種族歧視，主要還是因為人臉樣本采集的偏差性。

　　同時，NIST報告也指出，這些算法中的偏差其實可以通過使用更多樣化的訓練數(shù)據(jù)來減少。報告提到亞洲國家開發(fā)的人臉識別算法表現(xiàn)更好，在亞洲人和白人之間的錯誤率差別很小。然而，即使解決了算法偏見，也不能解決面部識別的所有問題，因為這項技術的使用方式?jīng)]有尊重人們的安全和隱私。

　　確實，從當下全球人臉識別技術的應用情況來看，人臉識別在海外國家的原罪是涉嫌種族歧視和隱私侵犯無疑。在國內(nèi)，盡管人臉識別正大行其道，但是關于人臉識別的爭議也間或不斷，其中最主要的是便是隱私問題。

　　就在幾大科技巨頭相繼喊停人臉識別的同時，國內(nèi)“人臉識別”第一案正式開庭。一位大學教授，以“保護隱私”為由把一家使用了人臉識別認證系統(tǒng)的動物園告上了法庭。這一案件也再次將大眾的目光聚焦到了人臉識別隱私侵犯的問題上。

　　人臉識別的隱私漏洞

　　縱觀人臉識別在國內(nèi)的使用情況，不無夸張的說，人臉識別已經(jīng)滲透到了大眾生活的方方面面。從日常小區(qū)出入口的人臉門禁到商業(yè)消費的人臉支付再到金融、政務等各項業(yè)務辦理過程中的人臉身份認證環(huán)節(jié)。不知不覺中，人臉識別似乎已經(jīng)成了大眾生活慣用的一部分，而這些還只是人臉識別技術在生活場景中的應用。在安防領域，人臉識別的應用范圍更為深入和廣泛。

　　人臉識別之所以得以快速推廣普及，很大一部分原因在于人臉識別帶來的超便捷個人身份認證體驗。相較于傳統(tǒng)的密碼、指紋或卡式介質(zhì)，人臉識別無感知、天然生物密碼等特性使得其在身份認證環(huán)節(jié)具有更高的安全性和便捷性。經(jīng)過新冠疫情“非接觸式”思維的渲染，更加推進了人臉識別應用的普及。

　　而人臉識別和個人隱私問題息息相關，則主要表現(xiàn)在目前階段商用場所人臉識別數(shù)據(jù)采集的方式、人臉算法訓練過程中人臉數(shù)據(jù)來源以及人臉數(shù)據(jù)的安全保護等方面。

　　清華大學勞東燕教授就曾對目前人臉識別數(shù)據(jù)收集的方式發(fā)表過看法，勞教授指出：盡管生物學數(shù)據(jù)的收集按規(guī)定需要征得被收集人的同意，但在實踐中，由于收集過程非接觸性、隱蔽性等特點(即可能通過AI等技術直接進行識別，而無需被收集人主動提供)，信息收集者可能會主觀上忽略或者客觀上無法達到法律要求的“知情同意”要求。

　　另外一個和人臉隱私相關的環(huán)節(jié)往往被大眾所忽視，即人臉算法的訓練環(huán)節(jié)。現(xiàn)階段人臉識別技術的進步很大程度上依賴于人臉樣本采集的多樣性。由于人臉識別應用的場景環(huán)境各異，識別分析的目標人群跨年齡、跨性別、跨種族等原因，要保障人臉識別整體的識別準確率，在算法訓練時就得保障有豐富多樣的人臉樣本數(shù)據(jù)，而這個人臉數(shù)據(jù)源從何而來也是爭議所在。

　　最后在人臉數(shù)據(jù)的安全保護方面，由于現(xiàn)階段市場的野蠻生長，業(yè)內(nèi)還尚未形成較為完善的風控制度和技術措施，來有效防止存儲的用戶敏感信息被泄露。

　　如何平衡隱私和安全便捷?

　　按理來說，一項技術本身其實并無好壞之分，關鍵是如何使用這項技術?人臉識別技術供應商瑞為科技曾對媒體表示：“其實隱私被侵犯，主要是指線上服務和交易系統(tǒng)中對敏感數(shù)據(jù)采集、存儲、使用以及共享等環(huán)節(jié)出現(xiàn)的問題。這與人臉識別以及其他生物識別技術無關，屬于應用系統(tǒng)問題?！?/p>

　　當下，人臉識別作為人工智能的主流技術方向，正在陸續(xù)實現(xiàn)在眾多實用場景的應用落地，如果因為種族歧視和隱私問題被徹底叫停未免有些因噎廢食。而面對人臉識別的種種爭議，如何在隱私和安全便捷之間找到平衡則是人臉識別技術需要直面和突破的問題。

　　在這個問題上，歐美等國家也相繼出臺了一些預防措施，比如歐盟擬發(fā)布草案在未來五年內(nèi)禁止公共場所使用人臉識別技術。通過該項立法，防止該人臉識別技術被不當使用、侵犯個人的隱私權利，以便找到解決辦法和規(guī)范該技術的使用行為。抑或是歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條例》GDPR的推出，希望借此最大限度保障公民個人信息安全。再到幾大科技巨頭相繼對人臉識別“喊?！保瑪M呼吁對人臉識別技術加強聯(lián)邦管制。

　　而國內(nèi)在人臉識別的技術應用規(guī)范方面，盡管措施不及歐美國家強硬和武斷，但近年來也在不斷的加強和完善。

　　2020年4月28日，由公安部檢測中心具體承擔的GB/T38671-2020《信息安全技術遠程人臉識別系統(tǒng)技術要求》正式批準發(fā)布。該標準由全國信息安全標準化技術委員會(SAC/TC260)歸口管理，將于2020年11月1日正式實施。

　　該標準是全國首個使用人臉識別技術進行身份鑒別的網(wǎng)絡安全國家標準。從滿足個人信息安全保護與信息安全總體要求出發(fā)，充分考慮當前人臉識別系統(tǒng)創(chuàng)新發(fā)展需求、用戶接受度和技術成熟度現(xiàn)狀，結(jié)合我國當前的信息安全技術發(fā)展水平，深入分析ISO、ITU、NIST、FIDO等國外標準化組織制定的生物特征識別相關技術標準內(nèi)容，使得利用人臉識別系統(tǒng)進行身份驗證有標準可循。

　　今年“全國兩會”期間，全國政協(xié)委員、致公黨上海市委專職副主委、秘書長馬進提交的提案也專門建議我國制定人臉識別技術應用管理辦法，提議從6大方面對人臉識別技術應用制定相關的管理辦法。包括：

　　1、規(guī)范人臉識別數(shù)據(jù)采集、存儲；2、加強對人臉識別數(shù)據(jù)使用的監(jiān)督；3、明確對人臉識別軟硬件進行認證；4、確認人臉識別數(shù)據(jù)的法律效力；5、對監(jiān)視系統(tǒng)的應用進行限制以及設置相應罰則嚴懲違法行為等。

　　從標準制定和立法層面來完善國內(nèi)人臉識別的技術應用管理辦法無疑將從整體大方向推進人臉識別技術應用的規(guī)范化。而在這個過程中，技術廠商、商家也需要不斷強化人臉識別技術及應用設計方面的安全等級。個人用戶也不能掉以輕心，需加強人臉等個人隱私信息的安全保護意識。通過政、產(chǎn)、學、研、用等多方角色的共同努力來推進國內(nèi)人臉識別技術應用的安全建設。