谁“动”了你的脸？ 刷脸时代的隐忧

◎每经记者 岳琦 丁舟洋从谷歌、Facebook到BAT，从社保领取到校园门禁，人脸识别将成为一把便捷的“万能钥匙”。但行业内关于人脸识别准确性、安全性、隐私性的辩论，也从未停止

◎每经记者 岳琦 丁舟洋

从谷歌、Facebook到BAT，从社保领取到校园门禁，人脸识别将成为一把便捷的“万能钥匙”。但行业内关于人脸识别准确性、安全性、隐私性的辩论，也从未停止。

“人脸识别技术被高估了。”运营超过7年的人脸识别技术公司骏聿科技创始人袁存鼎对《每日经济新闻》记者表示，现在的精准度还达不到100%，对相似度高的脸容易出现识别误差。“在人脸识别系统中，很有可能你的表姐比你更像你。”

袁存鼎还表示，人脸识别技术公司在建设人脸数据库的时候，如何获取相关授权，也是一个绕不开的问题。

刷脸“双刃剑”

随着人脸识别向基础金融领域的渗透，这项存在了10多年生物识别技术突然被开启了巨大的想象空间。

然而，与每一样疾行的科学技术一样，在给人带来便利的同时，其意想不到的潜在威胁也让人害怕。在美国，人脸识别的技术带来的隐患曾让Facebook、谷歌等多家科技巨头引火上身。

此前，谷歌曾研发出一个能够装在智能手机上的街景软件。当这个软件扫描街景时，也可将路过的行人面部信息采集，从而引发公众极大的不满。随后，该款谷歌软件被迫做出修订，对人脸信息打马赛克。

事实上，排除安全隐患不说，“人脸刷一切”作用似乎被夸大了许多。曾在人脸识别领域沉浮7年的袁存鼎对记者坦言，该公司的主营业务之一是为公安系统提供人脸识别算法和软件。理论上，通过人脸识别找犯罪嫌疑人应该一招一个准儿，但实践表明，人脸识别没那么“神乎”。原因是人脸识别的算法还达不到100%的精确。“这个世界上，有和你长得很像的人，当从1000万张人脸图片中搜寻你时，出来的极可能不是你，而是和你长得很像的那个人。人脸识别的首位命中率还达不到指纹或虹膜等生物识别技术那么高的准确度。”而且人脸识别系统对光线和姿态有比较高的依赖度，在实验室环境里，有用户配合的条件下，能达到比较高的识别水平。“但在无配合场合下，可能会出现识别偏差，出现你的表姐比你更像你的情况。”在袁存鼎看来，人脸识别用于支付、验证、安防，似乎是对其商业应用的第一反应，但人脸识别手段单独应用于上述领域的“魔力”被高估了。另一方面，人脸识别作为辅助手段的商业应用价值却被低估了。比如在支付时，与密码识别一起使用，可大幅提升安全强度。总的来说，人脸识别的商业应用前景潜力仍然巨大。

脸被“刷走了”你知道吗？

那么从二维人脸过渡到三维人脸，精确度、安全性方面能否得到提升？

袁存鼎亦表示，三维人脸能将精度提高一个数量级。但无论对于二维或三维人脸算法商而言，通过建立人脸数据库，提升算法的准确度，都是非常重要的公司战略。

而建人脸库的脸从哪来？我们的面部信息会被算法公司刷去做商用吗？这样的担忧在人脸识别技术最发达的美国最先引发。今年6月，美国消费者权益组织退出了长达一年的面部识别技术监管研讨会，原因就在于就“你的脸被刷走要不要你同意？”这一点上与技术方争执不休。

据美国《大西洋月刊》报道，在实际操作中，对于在面部识别之前是否需要征求对方的同意，科技公司目前分成了两派。Facebook表示，如果用户不愿被纳入该公司的面部信息数据库，那么需要主动提出。这意味着，这些信息默认将会被纳入数据库。另一方面，微软则表示，在进行面部识别之前，会征求用户的同意。

某人脸识别专家向记者分析称，三维库的来源一方面也是从机构买，另一方面，也不排除像人们猜测的那样，从诸如高校之类的客户那里获得授权使用的可能。

上述业内人士认为，随着人们对隐私意识的提升，无论如何，人脸识别授权这个看似“很超前”的讨论环节，都将成为人脸识别算法商们无法回避的话题。