從谷歌、Facebook到BAT，從證件領取到校園門禁，人臉辨識將成為一把便捷的“萬能鑰匙”。但行業內關於人臉辨識準確性、安全性、隱私性的辯論，也從未停止。
“人臉辨識技術被高估了。”營運超過7年的人臉辨識技術公司駿聿科技創始人袁存鼎對《每日經濟新聞》記者表示，現在的精準度還達不到100%，對相似度高的臉容易出現辨識誤差。“在人臉辨識系統中，很有可能你的表姐比你更像你。”
袁存鼎還表示，人臉辨識技術公司在建設人臉資料庫的時候，如何獲取相關授權，也是一個繞不開的問題。
刷臉「雙刃劍」
隨著人臉辨識向基礎金融領域的滲透，這項存在了10多年生物辨識技術，突然被開啟了巨大的想像空間。
然而，與每一樣疾行的科學技術一樣，在給人帶來便利的同時，其意想不到的潛在威脅也讓人害怕。在美國，人臉辨識的技術帶來的隱患，曾讓Facebook、穀歌等多家科技巨頭引火上身。
此前，谷歌曾研發出一個能夠裝在智慧手機上的街景軟體。當這個軟體掃描街景時，也可將路過的行人臉部資訊採集，從而引發公眾極大的不滿。隨後，該款谷歌軟體被迫做出修訂，對人臉資訊打馬賽克。
事實上，排除安全隱患不說，“人臉刷一切”作用似乎被誇大了許多。曾在人臉辨識領域沉浮7年的袁存鼎對記者坦言，該公司的主營業務之一，是為公安系統提供人臉辨識演算法和軟體。
理論上，通過人臉辨識找犯罪嫌疑人應該一招一個準兒，但實踐表明，人臉辨識沒那麼“神乎”。原因是人臉辨識的演算法，還達不到100%的精確。“這個世界上，有和你長得很像的人，當從1000萬張人臉圖片中搜尋你時，出來的極可能不是你，而是和你長得很像的那個人。
人臉辨識的首位命中率，還達不到指紋或虹膜等生物辨識技術，那麼高的準確度。”而且人臉辨識系統對光線和姿態有比較高的依賴度，在實驗室環境裡，有用戶配合的條件下，能達到比較高的辨識水準。
“但在無配合場合下，可能會出現辨識偏差，出現你的表姐比你更像你的情況。”在袁存鼎看來，人臉辨識用於支付、驗證、安防，似乎是對其商業應用的第一反應，但人臉辨識手段單獨應用於上述領域的“魔力”被高估了。
另一方面，人臉辨識作為輔助手段的商業應用價值卻被低估了。比如在支付時，與密碼辨識一起使用，可大幅提升安全強度。總的來說，人臉辨識的商業應用前景潛力仍然巨大。
臉被「刷走了」你知道嗎？
那麼從二維人臉過渡到三維人臉，精確度、安全性方面能否得到提升？
袁存鼎亦表示，三維人臉能將精度提高一個數量級。但無論對於二維或三維人臉演算法商而言，通過建立人臉資料庫，提升演算法的準確度，都是非常重要的公司戰略。
而建人臉庫的臉從哪來？我們的臉部資訊會被演算法公司刷去做商用嗎？這樣的擔憂在人臉辨識技術最發達的美國最先引發。今年6月，美國消費者權益組織退出了長達一年的臉部辨識技術監管研討會，原因就在於就“你的臉被刷走要不要你同意？”這一點上與技術方爭執不休。
據美國《大西洋月刊》報導，在實際操作中，對於在臉部辨識之前是否需要徵求對方的同意，科技公司目前分成了兩派。Facebook表示，如果用戶不願被納入該公司的臉部資訊資料庫，那麼需要主動提出。這意味著，這些資訊預設將會被納入資料庫。另一方面，微軟則表示，在進行臉部辨識之前，會徵求用戶的同意。
某人臉辨識專家向記者分析稱，三維庫的來源一方面也是從機構買，另一方面，也不排除像人們猜測的那樣，從諸如高校之類的客戶那裡獲得授權使用的可能。
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