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人脸识别时代,你感到更安全了吗|面面观 No.16

人脸识别技术,正被一次次推上风口浪尖。

 

近日,微软删除了旗下最大的公开人脸识别数据库——MS Celeb,理由是担心其侵犯公众隐私权、“数据权”,从而产生法律风险。

 

所谓“人脸识别”技术,是指对人脸图像进行采集后,提取图像中蕴含的身份特征,将其与已知的人脸数据进行对比,从而识别每个人脸的身份。从手机解锁、门禁系统识别身份、快捷支付到酒店入住身份确认,人脸识别在各个领域大显神通。

 

然而,当这一技术为行政执法部门所使用后,更多的争议也随之而起。

 

△ GILLES SABRIÉ FOR THE NEW YORK TIMES

 

当前行政执法部门对人脸识别技术的主要应用,便是识别犯罪分子以及定位失踪人口。例如,根据《中国日报》的一则报道,在2017年的青岛啤酒节上,青岛开发区警方将“人脸识别系统”应用于安保工作,成功抓获网上逃犯25名,吸毒人员19名,当场抓获作案扒手5名并驱离扒窃前科人员32名。该系统通过高清摄像头捕捉采集人脸图像,可在0.8秒内锁定可疑人员,实现人像识别98.1%的成功率。

 

但在大洋彼岸,人们对这一技术的应用表达出更多的担忧。2019年5月14日,美国旧金山市立法机构监事会(Board of Supervisors)以8票对1票的压倒性投票通过了 《获取监视技术管理条例》(Administrative Code-Acquisition of Surveillance Technology),该条例禁止该市政府部门(包括警务部门)购买和使用人脸识别技术相关的设备和软件,也禁止从使用该技术的外部系统收集信息。此举旨在减少该技术被政府滥用的可能性以及消除个人隐私泄露的隐患

 

同样在2019年5月,英国前自由民主党议员Ed Bridges在外出午餐时发现自己被人脸识别摄像头拍摄,随后对南威尔士警方提起诉讼,控告其就人脸识别技术非法侵犯隐私。他认为,没有规范的监管意味着AFR(automated facial recognition)技术可以不加管制地被警方使用,侵犯个人权利与隐私。

 

△ Source: CNN

 

目前,美国某些其他地区也在考虑施行类似旧金山的法律。加州参议院正考虑推出一项法案,禁止警方使用带有人脸识别等生物识别技术的全身摄像头。伯克利、奥克兰、帕洛阿尔托和圣克拉拉也通过了各自的监控技术相关法律。萨默维尔、奥克兰最近也在考虑是否禁止使用人脸识别技术。马萨诸塞州参议院将提出一项法案在该州暂停面部识别以及其他远程生物信息识别技术的使用。

 

由执法部门使用人脸识别技术,是对公共安全的有效保障,还是对公民权利的威胁侵犯?我们究竟应该大力支持,还是对这些扫描识别我们面部的机器说不?

 

△ Source: Independent

 

争议1:人脸识别技术能有效打击犯罪、寻回失踪人口吗?

技术支持方:人脸识别是保障公共安全必要且有效的手段

 

支持方强调,人脸识别技术能有效帮助警方追踪和找到嫌疑犯。基于人脸识别技术,对高铁站、汽车客运站等公共场所进行监控,将监测到的人脸与嫌疑犯数据库进行比对,一旦疑犯在人群中被识别出来即刻报警。这就减轻了管理人员的工作负荷,提高了抓捕效率

 

根据BBC中文网去年的一则报道,中国郑州的警察配备能够进行面部识别的墨镜,识别了七名涉嫌包括拐卖人口、交通肇事逃逸在内的刑事案件的嫌疑犯。此外,警方还查获26名冒用身份证的人。该墨镜与警方的嫌疑人数据库相连,这意味着警察可以快速扫描人群,识别逃犯。该技术还允许警员拍摄可疑人员的照片,然后与内部数据库中的照片进行对比。如果有匹配结果,相关人员的姓名和地址等个人信息将被发送给警员。

 

借助面部识别技术,除非罪犯不出门,否则可以说几乎是无处遁逃。如果依照传统的人工比对,警方与罪犯的“躲猫猫游戏”将一直存在,警方无法及时抓捕犯罪人员,人们将持续处于安全威胁中。

 

在找回失踪人口方面,面部识别技术能够通过原有相片与监控摄像的比对,锁定并追踪失踪人口所在位置,帮助其与家人团聚。例如,2018年4月,印度新德里市警方开始试运行面部识别系统,就在试验后的短短四天内,警方发现了近3000名失踪儿童。没有新技术的助力,无论多少人力都无法通过照片如此迅速精准地完成匹配。 

 

△ Source: FBI

 

技术反对方:技术上不成熟,识别误差巨大

 

反对方则担忧这一技术在事实上加剧了不公正逮捕的问题。美国公民自由联盟(ACLU)曾用美国国会议员的照片,对亚马逊公司的人脸识别系统Rekognition进行测试,结果是系统将28位议员错误地识别为涉嫌犯罪的被捕者。ACLU怀疑系统存在种族歧视,因为在测试中,被错误识别者中约40%是有色人种,但有色人种只占国会议席的20%。

 

而《纽约时报》在2018年的一篇报道也指出,人脸识别技术针对不同种族的准确率差异巨大。其中针对黑人女性的错误率高达21%~35%。

 

此外,面部的遮挡、光线、角度、化妆、表情等都会对面部识别的准确度产生影响。一旦犯罪分子意识到人脸识别被广泛应用,通过有意识的遮挡、装扮,即有可能规避面部扫描。

 

不过,不少持这种观点的人也同时认为,虽然目前该技术的确存在问题,但应该保留等其功能改善后使用它的可能性。

 

△ Source: iStockphoto

 

 

 


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