Face Recognition Technology - Pros & Cons -
How does Facial Recognition work?
1964 年，布萊索（Bledsoe）提出了世界上首個人臉辨識算法，該算法以鏈碼為特徵進行人臉辨識，一腳踢開了真正意義上的自動人臉辨識技術研究的大門。
20 世紀 70 年代，在電腦技術、圖像處理技術、人工智慧和大數據等諸多學科的快速發展下，2D 人臉辨識算法誕生。2D 人臉辨識算法孕育了 2D 人臉辨識技術系統，而繼承了 2D 人臉辨識技術自然辨識過程的 3D 人臉辨識技術，則同時具備了高效率與高辨識正確率。
當下，人臉辨識技術已經嵌入到人們生產生活的各個方面，在財務行為、工作場所監督、安全監控等領域得到普遍應用。從 2015 年到 2019 年，人臉辨識、影像監控的專利申請數量，從 1000 件飆升到 3000 件，其中四分之三在中國。Marketsand Markets 咨詢公司研究預計，到 2024 年，全球臉部辨識市場規模達 70 億美元。
但是，在人臉辨識的迅速發展的另一端，是人臉辨識頻發爭議的民意滔滔。2019 年，Ada Lovelace 研究所（Ada Lovelace Institute）的一份調查發現，55％ 的受訪者希望政府限制警方使用該技術。受訪者對其商業用途也感到不安，只有 17％ 的受訪者，希望看到人臉辨識技術用於超市的年齡驗證，7％ 的人贊成將其用於追蹤顧客，4％ 的人認為將其用於篩選求職者是適當的。
產業、技術和民意的背離，也把人臉辨識推向談論的風口，而當我們談論人臉辨識時，我們又在談論什麼？
人臉辨識下的隱私代價
不論是人工智慧，還是 5G 下網路的高速發展，都是以大數據為基礎的。於是，現代生活在許諾人們更多便捷的同時，也留存了人們更多的行為數據。這些數據在網路記憶中不斷累積，成為了監測人們行為的工具。凡「私」皆「隱」成為過去，人們在大數據時代下，都被迫成為「透明人」。
而人臉辨識技術的興起，臉部資訊的讓渡，又給「透明人」增添了籌碼。在人臉辨識場景下，使用者讓渡的隱私，可能不僅僅是個人的臉部幾何特徵，臉部資訊中包含的年齡、性別、情緒特徵等元素，也可能被辨識與記錄。
市場調查機構 Kantar Millward Brown 曾使用由美國新創公司 Affectiva 開發的技術，評估消費者對電視廣告的反應。Affectiva 會在經允許的情況下錄下人們的臉，然後用代碼逐幀記錄他們的表情，從而評估他們的情緒。
其創新部門管理總監格拉姆·佩吉（Graham Page）表示，透過人臉辨識監察表情，能得到更豐富的細微資訊，甚至能準確地看到廣告的哪一部分是奏效的，以及勾起了什麼樣的情緒反應。
他的個人隱私資訊。如果在網路中將臉部資訊與興趣、性格、消費習慣，甚至行蹤軌跡等資訊進行串聯，那麼個體的資訊畫像將會有更加直接與清晰的輪廓，在網路記憶中會形成一個不斷成長的數據自我，從而成為巨大的安全隱憂。
在網路線上，帶有個人「頭像」的數據，在網路空間中無線延伸；在線下，無處不在的攝影機與人臉辨識相結合，使個體活動處於高度監視的環境中，真正使人類陷入「隱私裸奔」的困境，進一步增加了個人隱私保護的難度。
另一方面，當人臉辨識技術廣泛應用於我們生活的各個方面時，人臉資訊後續的儲存和使用問題，卻仍是個謎。
距離「人臉辨識第一案」已經過去將近一年。郭兵是野生動物世界的年卡會員，2019 年 10 月，他收到短信通知：「園區年卡系統已升級為人臉辨識入園，原指紋辨識已取消，即日起，未註冊人臉辨識的使用者將無法正常入園。」
郭兵認為，臉部資訊系個人敏感資訊，野生動物世界單方面違法修改服務條款，於是要求退還年卡費用。在協商無果後，郭兵一紙訴狀將野生動物世界訴至法院。而這絕非孤例，從北京地鐵刷臉安檢，到監測記錄學生課堂動態，在過去一年中人臉辨識頻頻引發爭議。
在人臉資訊的不當應用中，有兩個突出問題。首先，儲存人們臉部資訊的組織，本質上是具體的人在運作，即大量身份指向性極強的人臉資訊是由一部分人掌控的。這部分人將如何使用我們的個人數據，會不會因為一己私慾而違規操作，都無從得知。
其次，人臉辨識要透過特定的代碼，進行翻譯、篩選，這種代碼的操作，自然有被駭客入侵的可能性。而隨著人臉偽造技術的發展，和反實名制產業鏈條的日趨成熟，破譯人臉資訊，用「假人臉」頂替「真人臉」已成為可能。
於是，有了人臉照片和系統辨識的人臉特徵，就可以捕捉相關的人臉特徵資訊，進行針對性的訓練。如複製人臉圖像，包括來回轉動或者眨眼等，透過使用他人的臉部資訊，開啓對應的服務。
此前位於美國聖地亞哥的一家人工智慧公司，就用一個特別製作的 3D 面具，成功欺騙了包括微信和支付寶在內的諸多人臉辨識購物支付系統。儘管支付寶和微信都作了緊急回應，表明公司內不存在任何因為類似技術被盜的案例。但是顯然，隨著 3D 列印技術的日趨成熟，人臉辨識系統被「假人臉」攻破的風險會急劇增加。
當我們談論人臉辨識時
人臉並不是每個人秘而不宣的隱私，事實上，我們的容貌在社會關係和人格發展中，扮演著舉足輕重的角色。正因如此，蒙面才往往和不可信任、危險人物等負面印象密切相關。德國、義大利、法國、紐約、香港相繼頒佈，在公共場所或公眾集會中禁止蒙面的法律，也彰顯出公共空間中人臉的公共性。
但公共性並不意味著匿名性的消失。區別於雞犬之聲相聞的由熟人構成的傳統社會，作為由無數原子化個體構成的現代社會，個體更表現出了一種匿名性：儘管個體對其面貌、行蹤、言論毫無隱藏，但個體本身依然擁有他人對其視而不見、聽而不聞的自由。在地鐵中、飯店裡、街道上、電梯間等公共空間，人與人之間的「禮貌性不關注」也早已成為社會基本規範。
但是，隨著資訊技術的發展，包括人工智慧、人臉辨識在內的新興技術，把我們推進了一個「數位人權」的新時代，而「數位人權」又相容著積極和消極的雙重面向，這也衝擊著公共空間下的人們陌生感和匿名性。
數位人權的積極面向，意味著國家對數位人權的推進和實現應有所作為。在人們幾乎無法回避和逃逸出網路化生存的背景下，網際網路如同交通、電力、自來水等一樣，成為一項公眾必不可少的基礎設施。
因此，數位人權要求國家要有所作為，國家有義務和責任建設好網路基礎設施，做好所涉的硬體和軟體工程建設工作，以及提供基於這些軟硬體而延伸和發展起來的各項「網路＋」公共服務。
數位人權的消極面向，則意味著人們在大數據時代具有「獨處的權利」。在任何個體接入網路，並拓展自己的生活空間的時候，人們仍有不被審視和窺探的權利、自己的身份，在無關國家和社會安全的情況下，不被辨識的權利、自己的生活方式，不被干預的權利，以及自己的人格利益不被侵犯的權利。在不侵犯國家、社會和他人利益的前提下，每個個體都會傾向於提高做自己想做事情的能力。
這種「獨處的權利」，使個體享有不被干涉的「消極自由」，展現和發展出自己的獨特人格，保證了社會的包容和多元，讓外表與眾不同（如少數民族、外國人、殘障人），或行為離經叛道者免受歧視。
就如德國社會學家亞明納塞西所言，社會由此才可以承受因社會轉型，帶來的不平等和不公正。「因為它依賴隱形性，而不是可見性；依賴陌生感，而不是親密性；依賴距離，而不是親近」。就此而言，「社會團結建立在陌生感之上」。
然而，日益增多的攝影機和經由算法、大數據驅動的人臉辨識，使得人們從「匿名」走向「顯名」，陌生感消失了，但熟人社會的親密感和安全感卻並未回歸。
人臉辨識技術的應用，可能形成對特定群體的歧視，比如一些具有特殊臉部特徵的群體，或者透過臉部資訊，辨識出其他特殊資訊的群體，就可能成為重點關注的對象。這是因為，無論基於何種算法的人臉辨識，都依賴於大數據，但是大數據並非中立。它們從真實社會中抽取，必然帶有社會固有的不平等性、排斥性和歧視性。
已有研究表明，在人臉辨識中存在種族偏見。在機場、火車站等人臉辨識應用情景中，部分群體的臉部資訊，可能由於系統的算法偏見無法被正常辨識，這些無法被辨識的人，就不得不接受工作人員的審問和例行檢查。除了在對個體臉部掃描時，存在偏見與誤判外，在臉部辨識後所享有的服務中，也可能存在歧視。
於是，在刷臉時代，曾作為人際交往，和建構信任的通行證的人臉，被攝影機等設備自動拍攝後，生成數位圖像以辨識、認證或覈實特定個體，成為辨識與被辨識的工具。
人臉背後的人格因素，及其所承載的信任與尊嚴等價值被稀釋，被技術俘獲並遮蔽。電腦技術和新型的測量手段，成功地將一個具有獨立人格的人，變成一系列的數位和符碼。此時，辨識的是人臉，得到的是數據，貶損的是信任，這正是人臉辨識可能震動世界的現實危機。
事實上，在考慮人臉辨識技術時，我們不僅應該思考什麼是合法的，還應該思考什麼是道德的。當下，人臉辨識已經給社會治理帶來嚴峻的挑戰。其在應用時涉及到的重要個人資訊，和對數位人權實現的影響，都提示我們應真正找到人臉辨識的正當性邊界，提醒我們做到審慎適用。
面對人臉辨識技術，我們既要以積極的態度面對科技的進步，使其有利於國家治理體系和治理能力的現代化，更要謹慎地面對其可能給現代社會帶來的新風險。既不能讓技術自身不受任何限制地發展，也不能讓應用該技術的產業「野蠻生長」。
或許，我們只有在不同場景下細緻辨析其風險所在，才能更好地控制它、馴化它，使之始終不離科技為人的正道。
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