都已經(jīng)2020年了，你的手機還在用數(shù)字密碼解鎖嗎？相信大多數(shù)朋友手上的智能手機都已經(jīng)應用上了指紋解鎖，其中有相當多的智能手機還支持人臉解鎖，這種解鎖方式在國內(nèi)外逐漸成為智能手機主流的安全驗證方式。人臉識別除了應用在手機解鎖之外，還常用于身份認證，支付寶開通的刷臉支付就是利用人臉識別來完成身份認證。

刷臉認證出現(xiàn)后，不少城市居民表示提高了便捷性，也有人擔心人臉數(shù)據(jù)的安全性。而在國外，尤其是美國，人臉識別的普及似乎遇到了阻礙。近期著名期刊《自然》上出現(xiàn)了一篇與人臉識別有關的研討文章。該文章對408位從事人臉識別工作的專業(yè)人員進行調(diào)查，以了解他們對人臉識別技術的看法。

從整體情況來看，這408位專業(yè)研究人員認為，目前人臉識別技術在美國已經(jīng)引起了巨大的爭議，他們也擔憂由人臉識別技術導致的倫理道德問題。那么人臉識別到底引起了什么樣的問題呢？

問題一：數(shù)據(jù)未經(jīng)許可就被收集了

這個問題普遍存在于國內(nèi)外，即個人信息安全問題。如果要研發(fā)出一套有效的人臉識別算法，前提是收集到大量的人臉數(shù)據(jù)作為訓練樣本，然后讓機器進行大量的學習。如果想要進一步提高人臉識別模型的準確率，那么需要投入更多的人臉數(shù)據(jù)進行訓練。這兩個過程所需要的數(shù)據(jù)可以用海量來形容，那么這些數(shù)據(jù)從哪里來呢？

根據(jù)人臉識別領域的工作人員透露，他們所能獲得的免費數(shù)據(jù)是很有限的，這些數(shù)據(jù)通常來自一些志愿者，但這對訓練出一個高效、準確的模型來說是杯水車薪。為了解決樣本量的問題，有些科技公司會通過其它渠道購買到大量人臉數(shù)據(jù)，而這些人臉數(shù)據(jù)的主任根本就不知道自己的人臉圖像已經(jīng)被用來進行機器學習了。

總而言之，就是現(xiàn)在人臉數(shù)據(jù)的泄露情況十分嚴重，公民的隱私很多時候得不到保障。

問題二：人臉識別存在性別或種族偏見

這個問題在國外比較明顯，尤其是像美國這種由不同人種構(gòu)成的移民國家。美國國家標準技術研究院在去年12月份發(fā)表了一份人臉識別技術的研究報告，該報告指出現(xiàn)在的人臉識別技術對于不同人種還是表現(xiàn)出了不同的分辨能力，其中白人男性的面孔更容易被識別，而黑人和黃種人的識別準確性相對較低。

今年美國多次爆發(fā)了示威運動，這些運動的訴求就是要求平等對待黑人，而人臉識別存在種族偏見的問題，自然在許多城市遭到了抵制。此外，研究還發(fā)現(xiàn)人臉識別有些時候會對女性表現(xiàn)出不友好的一面，即將她們識別成男性，因此不少職場女性認為人臉識別技術并不靠譜，它不僅涉及了種族偏見的問題，還存在性別偏見問題。

國內(nèi)外對人臉識別的看法存在較大的差異

目前美國已經(jīng)有多個城市出臺法令禁止使用與人臉識別技術有關的系統(tǒng)和設備，不少州也在觀望這項技術未來的發(fā)展趨勢。相比起美國，人臉識別在中國并沒有引起強烈的抗議，人們反倒是更樂意在結(jié)賬的時候刷臉支付。對于國內(nèi)外在人臉識別技術的接受程度差異巨大，筆者認為主要是中西方人們對隱私的態(tài)度不同。

在中國，隱私似乎并不那么重要，很多人會為了便利而出賣自己的隱私。當然這不是說所有人都沒有隱私觀念，只是大多數(shù)人這方面的觀念不強。而美國人非常注重隱私，他們也有許多法律來保護個人隱私。這兩種個人隱私的態(tài)度并不存在好與不好，因為它們都會同時導致好的結(jié)果和不好的結(jié)果。

在人臉識別技術上，不那么注重個人隱私就意味著這項技術能更快普及，十分注重隱私意味著這項技術的普及速度慢，甚至無法得到普及。
責任編輯：YYX