人臉，承載了重要的個人身份信息。技術的發展，則讓人臉成為了辨別個人身份的“重要數據”。目前，人臉識別無疑是人工智能浪潮中最火熱的、被廣泛應用的技術之一，為生活出行、社會治安等提供了便利。
但與此同時，社會各界對於人臉識別應用“邊界”的探討也趨於白熱化，近日，“人臉識別第一案”——浙江理工大學特聘副教授郭兵訴杭州野生動物世界強制刷臉入園，成為輿論焦點。怎樣在便捷、安全、隱私之間尋找平衡？倫理和法律該怎樣為技術的發展保駕護航？在未來，識別技術還將怎樣發展？不妨聽聽科技界和法律專家學者的聲音。
“刷臉”深入生活
“人臉識別第一案”引熱議
通過“人臉識別自助值機系統”，刷一刷臉就可以辦理相應的登機手續，並查詢自己的航班信息，一切信息都會在手機中呈現，這是國內一機場新推出的“無感值機”模式。這種科技範兒十足的形式省時省力，極大的方便了乘客出行。
在北京和上海的一些醫院，為了精準打擊現場黃牛號販，也相繼推出了人臉識別預約系統。患者或代掛號人需要現場持身份證“刷臉”掛號，如果出現“證臉不符”的情況，將無法預約早高峰現場專家號。
不僅僅是在機場自助值機和醫院掛號，其實人臉識別早已不知不覺深入我們的生活，從手機應用軟件到消費支付，從上班打卡到酒店入住，甚至出入住宅小區，都可以“刷臉”完成。
什麼是人臉識別技術？它為什麼能夠從眾多識別技術中脫穎而出被廣泛應用？東南大學人工智能學院執行院長耿新介紹，人臉識別技術屬於計算機視覺範疇，特指通過分析比較人臉視覺特徵信息進行身份鑑別的計算機技術。“它分為一對一識別和一對多識別，‘一對一’即鑑別一張人臉照片是否屬於某個特定的人，‘一對多’即根據一張人臉從包含多個人的數據庫裡識別出該人臉是誰。”
耿新指出，相關部門的大力支持以及多場景的應用為人臉識別技術提供了發展的沃土，而豐富的人臉數據資源也在很大程度上促進了人臉識別技術的迅速發展。“機器學習高度依賴於用來訓練模型的數據。每一張人臉都代表著一個樣本，人臉識別領域有著非常大的訓練樣本量，非常適合機器學習。”
當人臉識別技術給社會生活帶來各種便利的同時，擔憂與質疑之聲隨之而來：“我什麼時候被刷臉了？”“我的信息是否會洩露？”“我不想使用刷臉功能，為什麼要強制我使用？”
眾多意見的堆積下，“中國人臉識別第一案”最終捅破了這一層窗戶紙。
我能保護我的“臉”嗎
法律和倫理規範須跟上
“技術是中立的，但是人如何使用技術，就可能存在法律和倫理方面的問題。當運用這一技術實現某種目的時，該目的的正當性與合理性，以及運用這一技術實現該目的的方式、方法，必須要滿足規範性的要求，也必須要有一個度，要限制在比例原則的範圍內。”南京師範大學法學院副教授、中國法治現代化研究院研究員楊建提出了自己的看法。
人臉採集的主體和條件以及人臉識別應用的主體和條件都需要相應的法律法規來予以規範，迅速建立相應的賠償機制與責任追究機制也十分重要。
楊建認為，人臉識別技術亟待完善相關的法律法規建設，使得技術的應用與保護具有法律依據。在人臉識別技術運用時，首先，要明確告知被採集信息者已經進入了人臉識別抓取和應用的範圍，以此滿足和保障被採集者的知情權；其次，在進行信息採集時，必須提供合理的理由、徵得被採集者的同意以獲得授權（公安邊檢等特定範圍和特定情形可構成偶然的例外）；再次，當人臉識別技術被運用到商業領域時，商業主體獲得、使用、儲存、轉讓人臉生物信息的條件及限制，更是要進行具體列舉而非概括、寬泛的格式授權，並有嚴格的規範與限制。此外，對於一些機構和部門將人臉識別技術與信用體系掛鉤的行為，楊建認為一定要慎之又慎。
人臉具有生物特徵的唯一性，當“人臉”被記錄下來後，安全性應該如何保證？
今年2月，深圳某人臉識別企業被證實發生數據洩露事件，超過250萬人的核心數據可被獲取，680萬條記錄洩露。
耿新呼籲，相關部門應加速制定相關法律法規，倒逼企業加強數據庫防護，為可能出現的資料洩露、人臉數據濫用等行為買單。他認為，人臉識別數據庫的安全問題與環境汙染治理有類似之處，“我們都知道，治理汙染的方法一直存在，只是很多企業不願意為自己造成的環境問題買單。”
值得注意的是，與人臉識別技術相關的法律和倫理問題早已在世界範圍內引發關注。此前，微軟已經悄然刪除其最大的公開人臉識別數據庫——MS Celeb。美國的舊金山、薩默維爾、奧克蘭三座城市已經明令禁止使用人臉識別。
根據美國國家標準與技術研究院（NIST）2018年全球人臉識別算法測試（FRVT）最新結果，在當年參加競賽的全球39家企業中，算法的前五名被中國公司包攬，顯示出了中國公司強大的競爭力。“當中國的人臉識別和應用技術在全球名列前茅時，中國對於這一技術的合法性以及如何規範運用等問題的討論也同樣不能缺位。”楊建表示。
新興技術悄然誕生
“無臉”即可識別
技術的迭代與更新是必然趨勢，在人工智能的廣泛應用和5G的推動下，AI、AR以及3D顯示技術的融合圖像識別將給予人臉識別行業更大的發展機會。據有關機構預測，到2020年，人臉識別的市場規模預計達到2000億。
耿新表示，產業的發展意味著很多技術上的問題將被一一攻破。比如如何識別出“假臉”？能否正確識別側臉？怎樣識別不同年齡段的同一個人？多分類識別技術該如何完善？
與此同時，一些不需要“臉”就能識別出“你是誰”的新興技術已經悄然誕生。在騰訊優圖實驗室，步態識別和行人重識別（也稱行人再識別）等新的識別方式正處於研究階段。
據該實驗室技術人員介紹，步態識別技術可通過視頻中捕捉到的行走模式進行身份識別，與指紋、面部、虹膜、語音等傳統的身份識別方法不同，步態識別技術一方面不依賴服飾信息，對於跨天（編者注：指跨不同天的時間範圍）、換裝的行人識別同樣保持較高的精度，另一方面對圖像質量魯棒性高（編者注：魯棒性是指控制系統在一定的參數攝動下，維持其它某些性能的特性），距離較遠、拍攝較模糊的人體圖像也能識別。總的來說，步態識別技術具有非接觸、遠距離和不容易偽裝的優點，在智能視頻監控領域更具優勢。
而行人重識別算法能夠實現跨越時間和空間對目標人體（人群）進行跟蹤、匹配與身份鑑定，也是近年來計算機視覺的研究熱點之一。“行人重識別可以簡單理解為是對不同的、沒有視野重疊覆蓋的攝像機拍攝的行人圖像建立對應關係的處理過程。它著力的是在跨攝像機的視頻中對特定行人進行檢索，彌補現有人臉識別系統中的不足之處，通過深度學習算法可以在人的背面、側面或在人臉模糊不清的條件下，將一個人的行為軌跡還原，實現對目標人物的識別、檢索和追蹤。”該技術人員說。
時代發展，新技術來得可能“迅雷不及掩耳”，但每一項新技術的應用“邊界”都值得探討。技術和倫理並非對立關係，早一步制定好相應的倫理與法律規範，將可以更好為新技術的發展保駕護航。
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