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    人脸识别技术大规模落地,利弊之间如何权衡

    热点推荐2021年01月18日
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      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。
      
      据报道,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。
      
      据报道,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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