人臉識別技術，說起來對于大多數人而言并不陌生，支付寶的刷臉支付、之前一夜爆火的ZAO娛樂APP、各種會議利用刷臉簽到的設備等等，人臉識別如今可以說是滲透到人們生活中的方方面面了。

調研機構 Gen Market Insights 發布的數據表明，全球人臉識別設備市場價值在 2018 年至 2025 年期間將以 26.8% 的速度增長，到 2025 年底將達到 71.7 億美元。

自去年11月起，北京地鐵開始試用人臉識別技術進行安檢，設立黑白名單，建立人臉數據庫，在高峰時期大流量通行時，人臉識別技術的安檢可以省時省力，提高安檢速度。此外，除了人臉識別進地鐵，還有人臉識別進教室，比如南京高校試水人臉識別，在教室中利用這項技術對學生進行出勤統計、上課狀態的全程監控等，更甚者還能夠打擊“替課”的風氣，學生的一舉一動都逃不過人臉識別的“監控”。

人們會發現城市生活中這種人臉識別技術的應用只會越來越成熟，越來越普及。政府機構、銀行、安防、社區、酒店等領域都將會得到廣泛的應用，其諸多優勢對現代生活和工作產生了極大的便利。無可爭辯的是，一項好的技術本身帶來的就是便捷，這樣才能夠為人接受和推廣。人臉識別技術不管是金融支付、地鐵安檢，還是追蹤罪犯、尋找失蹤人口等，都是幫助人們更快地、更高效地完成這些事情。這些完成的事情本身又有積極的社會意義，所以中國各個城市應用推廣這項技術確實是一個時代的趨勢和潮流。

此外，人臉識別技術相對來說也是安全的，用人體固有的生理特性來進行個人身份鑒定。人臉識別技術基于人的生物特性，有易測量、排他性、終身不變、自然性、不被察覺性等特點。“同質即災難”，個體的生物特性通常而言是獨一無二的，因而每個人不同的面部特征在提供便捷的同時，也有一定的安全性。

然而，任何人的臉部都沒有做任何的加密措施，其 “不被察覺性”也決定了日常生活中人臉信息的數據采集是十分容易的。比如，警察可以在城里遍布人臉識別監控設備，當嫌疑人出現的時候，進行人臉信息采集和核對，這就能很快地幫助破案了。但是，對于大多數人來說，并不是罪犯，當他們被采集了之后，對他們的生活便造成了潛在的影響。此外，人臉識別目前還存在很多特殊情況，比如用人像圖片去進行識別，又或是雙胞胎識別的準確性等等都還存在問題。

因此，目前美國已有多座城市通過法律禁止使用人臉識別技術。比如舊金山，第一座禁止人臉識別的城市，在已頒布的《反監控條例》中明確禁止警察和其他政府機構使用人臉識別技術，隨后，薩默維爾、奧克蘭等多座城市也紛紛效仿，禁止人臉識別技術的使用。

在人臉識別盛行的時代，中國和俄羅斯都在極力推廣和應用這項技術，但是美國卻反其道而行。從人臉識別本身的缺陷來說，首先，這項技術最大的爭議在于隱私，人臉信息的獲取輕而易舉。很多情況下，大眾的信息被采集、存儲甚至泄露，由此而帶來的一系列困擾、甚至人身安全問題等后果卻又是技術所無法承擔的，人們在感到便捷的同時會有擔憂。生物信息的保護似乎還沒跟上這種技術上的進步，不知不知覺中，“臉就丟了”。最大的問題不是這項技術已經引發了社會事故，而是潛在的安全風險是未知的，人們的隱私數據如何被利用、流向何方等這些也都是未知。未知即恐懼。因此，人臉識別引發隱私爭議，也是必然。

近日，美加州大學洛杉磯分校在學生團體和隱私倡導者發起強烈反對之后，表明將不會繼續展開面部識別項目，并禁止在校園內使用該技術。“我們已經確定，潛在的好處是有限的，而我們的校園社區所擔心的卻遠遠超過它。”很顯然，人們對人臉識別技術的潛在風險的關注遠遠超過這項技術應用之后帶來的便捷的關注，隱私問題如何解決是推廣這項技術的瓶頸。

歸根究底，這項技術無法給用戶安全感，他們會擔心自己是不是活在監控之中，一舉一動都被人關注。人們出于對“被監控”的反感，也就會抵制這項技術。人在社會上就像是透明人，被人臉識別這項技術“一覽無余”。或許有人會說，在抓捕罪犯或者壞人時，這項技術難道不能給人安全感嗎？筆者認為，不能。當警察利用這項技術時，更多的是便捷，而受害人更多的是恐懼，在罪犯落網時，受害人或許是釋然。可是其他時間，人們又會開始擔心自己的隱私問題，泄露的數據信息會不會又被壞人利用進行犯罪。所以總的來說，人臉識別技術的便捷性超過安全感，對于人們的生活更有利的是減少時間，提高效率，而不是讓人們能夠有踏實的信任感。在這項技術覆蓋的城市之中，人們或許是活在焦慮、擔憂甚至恐懼之下的，要說安全感嗎？并沒什么有。

再來就是人臉識別這項技術的不完善，還有缺陷。因為人們的表情、姿勢、裝飾、神態等都會影響面部的特征提取和識別，從而大大影響檢測的準確率。據紐約時報英文網站發表的一篇文章指出，人臉識別針對不同種族，準確率的差異較大，比如針對黑人女性的錯誤率高達 21%-35%，而針對白人男性的錯誤率則低于 1%。其實這或許和最開始系統測試時使用的人臉有關。對于種族較多、膚色較多的國家而言，人臉識別技術還有待改進和完善。

此外，美國禁止人臉識別技術還有兩點值得考慮的是，一方面在于更加注重國家安全的機密性，多座城市立法禁令針對的多個政府部門和執法機構，對于普通市民和商家是比較開放的，這說明美國相對于人們隱私而言，更擔心黑客利用人臉識別技術竊取國家機密，威脅國家安全。另一方面在于人臉識別的誤差會帶來潛在的社會問題，比如針對黑人女性的錯誤率更高涉及到種族歧視、性別歧視等，而這對于社會的安定就像是一顆定時炸彈。

Gen Market Insights的數據顯示，中國是人臉識別設備最大的消費區域，預計2023年占全球比例將達到44.59%，在 2018-2023 年復合年增長率為 29.53%。

美國已經開始給人臉識別“潑冷水”了，一系列禁令在多個城市開展。而中國、俄羅斯等國家人臉識別正如火如荼地進行著。美國這種舉措是走在國家前列還是因其本身獨有的國家特色而決定的？筆者認為，有三點原因。首先，美國本身的隱私意識相對較高，從其國家隱私權等法律的發展中可以體現。但是如今新媒體和新興技術的崛起和發展，在腐蝕著人們的隱私意識界限。其次，人臉識別技術在美國的應用難度更大，因為美國的人種類別更為復雜，識別的準確率有待提升。而且正如前文所提及的，人臉識別潛在的社會問題尚未解決。對于中國和俄羅斯而言，這類問題相對來說，影響較小。最后，中國對人臉識別的技術自信，也是如今推進這項技術廣泛使用的原因之一。

據前瞻產業研究院數據顯示，截至2019年底，在soopat專利搜索引擎上以“人臉識別”為關鍵詞檢索得到20208項專利申請記錄。2010-2018年，中國專利申請數逐年增長，2018年增加至5618項，為近年來最高，2019年中國人臉識別相關專利申請數達3024項。根據LFW測試成績顯示，目前最優的系統在千萬分之一的誤報下達到識別準確率準確率已經超過99.8%，甚至超過了人類的識別程度，錯誤驗證率也控制在0.2%以下。

2010-2019年中國人臉識別相關專利申請數量變化圖

2019年中國人臉識別相關專利申請類型分布

1993-2019年全球人臉識別行業面部識別錯誤率變動

但是，同樣的問題是在中國也有由人臉識別引發的隱私關注，比如杭州野生動物世界案，被媒體稱為“中國人臉識別第一案”。技術便捷和隱私風險的沖突，無論何時何地想必也不會少。

筆者認為人臉識別技術的普及和推廣要因地制宜，把握技術安全的原則在于適度，既不全面禁止，也不應該全面普及。若全面禁止，有如因噎廢食，完全地舍棄人臉識別帶給人們的福利；若全面普及，技術容易脫離控制和監管，潛在風險難以把控。所以，這項技術是誰用、在哪用、怎么用、用后的數據保存怎么做好等問題十分重要，也很關鍵，應該分場景去探討人臉識別的安全風險，利大于弊或弊大于利。其次，應盡早立法保障這項技術的使用是在安全的基礎之上，同時也要給技術的發展留些空間。與此同時，相關信息應該公開透明，給民眾安全感，比如在采集數據時說明用途并保證安全存儲等。最后，相關單位的人臉數據采集、存儲要有監管，這一系列的流程要有章可循。另外，人臉信息的安全保護是雙向的，人們自身也要提高安全意識，對于某些人臉識別的授權要慎重。