人脸识别饱受争议 技术领域亦有应对之策

技术是中性的，但使用技术的人不是，那么，面临许多争议的人脸识别技术该一禁了之还是全面开放？

当下应用人脸识别是好是坏？各方争论不休

据报道，美国加利福尼亚州将继续反对人脸识别技术的使用，并通过了一项新法律：禁止将人脸识别与警方执法记录仪收集的数据联系起来。据悉，该法律将于2020年生效，而执法机构的回击则使得该法律于2023年自动废除。

加州警长协会的立法主管Cory Salzillo认为：即使是暂时禁止使用人脸识别技术，也会降低公共安全人员执法的效力和预防打击不法行为的能力。

在对人脸识别技术的应用相当乐观的我国，也时常会出现反对的声音。例如，在换脸软件ZAO被质疑侵犯用户隐私时，许多人都表达了对人脸数据泄露的担忧。

为什么人脸识别饱受争议？

生物识别方式那么多，为何偏偏是人脸识别受到了如此大的争议？一个重要的原因在于人脸识别可以远距离发挥作用，无需直接接触，而在日常生活中，人们也难以将面部隐藏起来。

事实上，人脸除了表明“你是你”以外，还能够泄露更多意想不到的信息，例如，人脸识别结合大数据和算法，有很大概率可以测算某人的智力水平、健康状况等其他信息，因此人脸识别一旦被不恰当地使用，就可能造成严重后果，这些后果中，与人们的利益切身相关的健康保险就是一例。

技术领域亦有应对之策

反对人士并非无理取闹，但人脸识别技术也实实在在地提高了社会治安水平，技术是否能为人类社会带来裨益则取决于技术以外的领域。仅就技术领域而言，已有相关技术来平衡人脸识别所带来的隐患。

多伦多大学开发了一种算法，具体而言，就是通过两个神经网络相互对抗形成一个实时的“过滤器”，改变图像中的特定像素，肉眼无法察觉，却足以欺骗系统。日本国立情报学研究所也曾经发明过一种眼镜，该眼镜能让面部识别系统无法检测到人的面部特征。

值得一提的是，在密码学中，同态密码一直用于云计算当中，据悉，同态密码能够直接对加密数据进行任何可以在明文上进行的运算，而无需对这些数据进行解密。人脸识别技术的研发机构或许可利用这一思路绕过部分法律与伦理难题来进行技术研发。

结语：

人脸识别技术究竟如何应用才能兼顾安全与隐私？这不仅需要法律的支持，也需要伦理方面的讨论。同时，也需要对AI人才进行道德伦理教育，在立法的同时，通过行业自律来规避隐私泄露的风险。何时会有针对人脸识别的完善法律？人脸识别技术将如何发展？会出现能够平衡好安全与隐私的理想技术吗？我们拭目以待！