今年3·15晚會曝光的第一個案例，是“直擊人臉識別，誰在‘偷’我的臉？”在這組新聞中，多個商家被曝光了一系列未經顧客授權的行為，包括利用監控裝置採集人臉資訊、識別顧客身份、儲存資訊等。
萬店掌工作人員說，面對不戴口罩的人臉，系統的識別準確率大約有95%，戴上口罩的人也有80%-85%的機率被準確識別。除此之外，公司為商家提供的“人臉互動營銷解決方案”，還能透過照片分析人的性別、年齡、甚至被抓拍時的心情。
提供人臉識別攝像頭的公司遠不止這一家，他們的客戶覆蓋也十分廣泛，寶馬等車廠的4s店，MaxMara等服裝店，甚至超市，都會有類似的攝像頭分佈。重要的是，所有的資料收集和分析，都在顧客不知情的前提下展開。
不過，根據國家市場監管總局釋出的《個人資訊保安規範》，人臉資訊屬於生物識別資訊，也屬於個人敏感資訊，收集個人資訊時應獲得個人資訊主體的授權同意。
我們不得不擔心更多的問題：連同面部資訊一起，其他個人資訊資料儲存在哪裡，它們是否被用來盈利、是否有洩露的風險？
哪個環節需要我們特別警惕？我們是否會在遍佈四周的監控技術裡被“溫水煮青蛙”、習慣了它的存在，還是真的有某一個不能碰的人性和隱私底線？
自己的身份，連同一舉一動，都暴露在一個全知全能的監視者之下|圖蟲創意
“順暢”刷臉的隱憂
其實，如果單論技術本身，面部識別技術已經發展了相當長一段時間了，其技術原理也並沒有很複雜。和其它的影象識別一樣，它的原理是提取影象中的特徵，然後判定這個特徵是否與資料庫中的特徵符合、有多少機率是同一張臉。最近幾年，因為機器學習的快速發展，機器對於面部特徵的提取和識別能力，亦有了飛速進展。2016年的時候，谷歌基於 ImageNet 訓練出來的影象識別模型，準確度已經超越了人類，速度自然也是不在話下。
這其實和真正的“人工智慧”還差得很遠。但因為它的應用實在太廣，嵌進了無數的使用場景中，而應用過程又十分地順暢，給人一種“智慧”的錯覺。
“順暢”，是面部識別技術的一大特徵。在推崇這個技術的人眼裡，它最大程度地模仿了人和人之間的互動，即用“看”即可。畢竟，用眼睛識別一個人的臉，是我們人類與生俱來的功能。你拿起你的 iPhone，就會自動解鎖；走進家門，門會自動開啟；進入學校和辦公室等需要安保的場所，不用停下查證件……
但這種順暢的互動，從另外一個角度看，是“沒有互動”。一切都無縫地、在無聲無息之間發生。也就是說，很多時候我並不能以知情的方式，給出我的同意。我用我的指紋必須按在門鎖上，這個“按”的動作，亦是我在與機器“對話”——我現在需要開門了。而我只是在攝像頭面前“出現”，我的臉就已經給出了所有的訊號，不管我想不想。
我只是在攝像頭面前“出現”，我的臉就已經給出了所有的訊號，不管我想不想。|圖蟲創意
這也是為什麼人臉識別技術可以非常“隱蔽”。它是一個不需要給出“知情同意”就可以應用的技術。它出現了，它應用了，但你不知道。而知情同意的缺失，也讓隱私洩露變得極其容易。到底有多少攝像頭在我身邊，跟蹤我、記錄我？我是不是已經在不知不覺中“丟失”了我的臉？這些問題，想起來略微有一些可怕。
如何用臉“重建”一個你？
但更進一層的恐懼，來自於面部識別背後的運轉邏輯——它是如何處理、如何匹配、如何運用面部資訊的。
我們人有許多可供識別的生物特徵，包括指紋、虹膜、面部特徵，乃至基因等等，都有潛在的資料化的可能。它們可以被記錄，可以被複制，可以被傳播，可以散見在網際網路各處——公安系統裡有我們的指紋，微信裡錄下了我們的聲音，而我們上傳到社交網路的照片上都有我們的臉。美國加州大學聖迭戈分校（UCSD）技術社會學教授凱莉·蓋茨（Kelly Gates）將其稱為“去身化的身份”（disembodied identity）。
我們的身份已然“離開了”我們身體，我們甚至不再對其有掌控。
但是，面部識別技術的關鍵在於，這些獨一無二的生物資訊資料，怎麼和更多的技術、更大的資料庫、更廣的系統中的各式各樣的關於我們的碎片拼起來，湊成一個完整的“自己”。
將一個人的面部特徵作為加密資訊、開啟我的手機“刷臉”，和將一個人的臉解碼成為“我的身份”，在更大的系統裡流轉（和公安系統匹配的監控），雖然都是“刷臉”，但卻是截然不同的刷法。
我們的身份已然“離開了”我們身體，我們甚至不再對其有掌控|圖蟲創意
如果你的臉只是用來開啟你家的門，那麼你的臉除了重建出“你是這個家的主人”之外，並沒有任何別的意義。
但當這個資料從你的小世界來到了“雲端”，與更大的資料庫相交、互相印證，那麼你自己的身份，也就更加無所遁形——你是誰，你家在哪裡，你大概處於社會中什麼樣的地位，你昨天網購的東西，你的“健康碼”、你的身份證號……即使證件號碼等重要資訊洩露可能性小，但只要有足夠多的其它資料，“重建”一個你，並不會太困難。
我們和深淵之間，並沒有多少堅實的保護。
利益讓技術跑得越來越快
紐約長島大學的技術倫理學家安東·阿爾特曼（Anton Alterman）在一篇論文中指出，生物資訊識別的隱私風險，主要存在於幾個方面：
1）一個技術是否能準確識別出一個特定個人的真實社會身份；
2）資訊是否只留存於本地、還是在更廣的網路中流動、使用；
3）使用一個技術是否需要使用者的協作；
4）技術開發者是否有保護隱私的動力。
當下的面部識別技術，正挑戰著全部四個方面。面部資料可以準確識別個人；資料互通帶來濫用的危險；使用的時候，甚至無需知情同意。而最後一點可能是解題的關鍵——保護資料隱私的動力從何而來？它們能對各方帶來什麼好處？而誰又從中獲利？誰在其中有發言權？
在那場人工智慧大會上，我著實領會到了生產端的動力，以及客戶的購買力。人工智慧作為一個新興產業，得到了大量的投資，而投資者需要看到技術投入應用、看到回報。於是，面部識別技術被包裝為各種各樣的“解決方案”，打包出售給商業客戶。是他們最有能力購買這些技術作為“解決方案”，而這種購買力，很大程度上決定了面部識別技術的研發走向。
一個有面部識別解鎖功能的手機，或者能刷臉開門的智慧門鎖，對我們普通使用者的吸引力並沒有那麼大。畢竟，指紋也能解鎖，密碼也能開門，不“雲端”“智慧”也無妨。但對於公共場所的經營者以及各級管理部門而言，全面而有效的監控，身份的精準識別，乃至收集、使用資料以獲益，帶來的好處十分巨大，比“保護隱私”更加重要。強大的推動力，讓技術開發越走越遠，且越來越向經營者、管理者、客戶，而不是實際使用者傾斜。
人臉識別技術越來越向經營者、管理者、客戶，而不是實際使用者傾斜|圖蟲創意
在面部識別這個技術的很多應用場景裡，使用者發出的聲音是有限的，有的時候甚至是無力的。我們有選擇“不使用”的權力嗎？我們的意願能夠得到重視嗎？我們是否能夠判斷，一個技術運用在什麼地方是合適的、在什麼地方是過度的？理想的市場場景裡，我們可以用腳投票；而當下的市場，資本的強大加上資訊的不透明，讓使用者處於無權、無聲的劣勢。
無處不在的攝像頭，讓這個社會變得越來越像福柯筆下的“環形監獄”（Panopticon）——監控無處不在，能看到所有人、識別所有人，而被觀看者甚至無法得知監控在哪裡、從何而來。一個良性發展的技術，不應該是這樣。
技術的“潛臺詞”
技術一旦投入社會，就不再僅僅是“工具”了。一個技術的使用，資料與資料構建的身份，為人與人、人與機構之間的關係定下了基調，也為這些“資料”賦予了社會含義。在購房處被“識別”，意味著我們和售樓處的關係，變成了“奸商”和待宰的購房客之間的關係；在公司的樓道里，因為多蹲了10分鐘廁所而被“識別”，意味著我們和公司的關係，變成了資本家和必須要被壓榨出每一分鐘勞動力的打工人的關係。
但我們之間的關係，一定、必須是這樣的嗎？我們真的沒有別的選擇了嗎？在商業交易中，雙方應該是站在平等對話的基礎上協商交易的關係；在僱傭勞動中，雙方應該是相互信任、付出勞動並得到回報的關係。面部識別和監控技術的濫用，扭曲了這種關係，將公平與信任踩在腳下。
面部識別和監控技術的濫用，將公平與信任踩在腳下|圖蟲創意
隱私是人格尊嚴的一部分——它代表著一個人有能力且有權利支配自己的空間，不受他人的干擾；也意味著對隱私的保護，能夠最大程度地尊重人的自由和創造性，而不是把人看作一個隨時需要監控、需要操縱的螺絲釘。不管技術如何發展，我們的底線是，一個安全、方便的社會，不應該以犧牲人的尊嚴為代價。
所以，技術背後的“潛臺詞”，可能比技術本身更加重要。追問技術存在的理由，追問技術與人的關係，是讓一個技術變得不再“可怕”的第一步。
比如，在人流密集的公共場所，機場、火車站等地，我們實際上是讓渡自己一部分的隱私，去換取方便、安全；這用別的方式或許很難達到、不夠經濟；或許能夠阻止巨大的災難——911事件發生時，監控錄影實際上已經拍到了恐怖分子的臉，但並沒有識別出來。
我們讓渡自己一部分的隱私，去換取方便、安全|圖蟲創意
但在小區、在學校、在火鍋店，每個場景都是不同的，都有著自己的“潛臺詞”——為什麼要用它？資料的作用是什麼？資料儲存在哪裡？除了這個方法之外，有沒有別的方法？這對被監控、被識別的人的好處在哪裡？是否知情、是否予以了同意？這些都是在技術被應用之前，需要提出的問題。
希望我們將來的社會，還能讓我們坦然“面”對。
參考文獻
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[2]Alterman， A。 （2003）。 ``A piece of yourself‘’： Ethical issues in biometric identification。 Ethics and information technology， 5（3）， 139-150。
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[4]Introna， L。 D。 （2005）。 Disclosive ethics and information technology： Disclosing facial recognition systems。 Ethics and Information Technology， 7（2）， 75-86。