對于人臉識別技術應用場景的瘋狂發掘到了什么程度？

一款設置在公廁的＂人臉識別取紙機＂刷新了公眾認知。在歷經大半個世紀的技術研究、堆疊、低谷期、突破過程后，我們正在見證人臉識別技術應用落地在多場景的全面爆發。

人臉識別技術應用從夢想走進現實

在了解人臉識別技術研究發展的過往歷史之前，筆者的既定認知里，人臉識別技術應用通常只會出現在科幻電影當中。直到五年前，馬云在一場消費電子信息通信博覽會上現場演示完成人臉識別支付才將筆者拉回現實。

現場演示環節，馬云展示了支付寶的新技術＂刷臉支付＂，刷了自己的臉＂淘＂了一件禮物送給了現場嘉賓。

這應該是筆者彼時的認知里，人臉識別技術應用離我們生活場景最近的一次了。不曾想象到的是，這次＂人臉支付＂演示不只是打開了關乎人臉識別技術應用認知的窗口，也推開了一扇人臉識別技術應用場景迅速落地的大門。

螞蟻金服圍繞人臉識別技術應用展開了一系列的生活場景落地探索工作。2017年，杭州萬象城肯德基的K PRO餐廳正式上線了刷臉支付，2年時間，刷臉支付從博覽會進入公眾消費視野，這是支付寶刷臉支付真正意義上的第一次商用。

同一年蘋果公司的秋季新品發布會上，搭載人臉識別技術的iPhone X亮相。用戶可以利用3D面部識別（Face ID）傳感器，完成解鎖手機、刷臉支付等操作。到了2018年，智能手機迎來了人臉識別技術應用的爆發，同時人臉識別將不再只是高端旗艦機的專屬標簽，帶有人臉識別解鎖的智能手機越來越平民化。

除了個人智能終端產品之外，憑借其在電商、安防、銀行等領域的優勢，人臉識別技術應用開始被廣泛的應用于公共交通出行場景、線下消費支付場景、企業／住宅安全和管理場景等。

人臉識別技術應用應該剎剎車，劃定好邊界

人臉識別驗證的過程包含人臉圖像采集及檢測、預處理、特征提取以及匹配與識別四部分。在算法的持續優化、數據體量的持續收集訓練過程中，人臉識別技術模型變得越來越＂聰明＂，其識別驗證的準確率也不斷提高。

在這樣的進化過程中，人臉識別準確率＂不靠譜＂的疑慮逐漸彌散。但同時，一個新的問題引發思考——人臉生物數據具備唯一性，這些數據的泄露或將意味著人臉識別的安全性變得＂不安全＂。加上人臉識別技術濫用現象下，我們該如何保障自身信息隱私？

人臉圖像生物數據具備唯一性，這是人臉識別技術能落地的基本衡量要素。憑借唯一性的生物數據，在人臉識別的過程中完成比對、驗證。正因為唯一性且作為生物數據的擁有者大概率不會通過面部重塑來改變人臉圖像數據，一旦面臨數據泄露，或將面臨＂死局＂，字符類數據倒是可以修改一個，人臉圖像數據怎么修改？

在＂男子戴頭盔進入售樓部＂、＂人臉識別取紙機＂這樣人臉識別技術濫用的現狀下，人臉圖像數據的收集顯得毫無門檻，那么誰來負責這些數據的安全性？誰又來保護我們的信息隱私呢？

技術是無罪的，但是對于技術的應用權限、場景探索應該劃定好邊界，制定標準。加速落地的人臉識別技術應用該剎剎車了。

責任編輯：xj