人們正處在技術大爆炸時代，伴隨人工智能技術的滲透到各個領域，給我們帶來諸多便捷，如人臉識別、智能鎖、智能手機等。那么，哪種程度的信息采集適用人臉識別？

　　目前，人臉識別應用場景非常廣泛，如手機、門鎖、安檢等，是人工智能中最熱話題，為生活出行、社會治安等提供了便利。個人身份信息可通過人臉識別顯示出來。

　　刷臉是否安全

　　人臉識別技術日漸成熟，將成為發展趨勢。據前瞻行業研究院預測，未來五年，人臉識別將在中國市場快速成長，應用行業更加廣泛，預計2021年，將突破50億元。

　　之前，浙江小學生發現打印照片就能代替“刷臉”，騙過小區里的豐巢快遞柜的新聞，似乎正是其“不靠譜”的寫照。由此引發了用戶對技術本身安全。實際上是快遞柜未加入活體檢測技術而導致的這種現象。

　　就技術本身，目前，2D和3D是人臉識別兩種技術方案，如支付寶和微信通過軟硬件結合方式，進行檢測，進行3D人臉識別，可游俠防范視頻、紙片等冒充。

　　不同場景，不同邊界

　　商業化場景，蘊含著更高的信息安全風險、潛在豐富的信息內涵，所以企業應在符合法律法規下，使用人臉識別評估行為。

　　就公共利益應用場景，自然人的人臉信息也得在一定程度內被限制。如種族平等、言論自由，所以要注意遵守授權原則、法律保留原則、比例原則等。

　　人臉識別技術應用的合規問題：

　　一、含人臉圖像的照片的性質認定。

　　二、人臉識別技術的商業化使用。

　　《網安法》要求網絡運營者收集、使用個人信息，應明示收集、使用信息的目的、方式和范圍，要經過收集者同意。將監控設備基于安監目的所收集的人臉圖像、影像信息進一步應用于商業化的精準廣告營銷，超出了消費者對于其個人信息使用的正常預期。

　　三、公共場所使用人臉識別技術的限制。

　　四、人臉識別技術下的歧視問題。

　　就個人信息處理合法化、透明化，我國要求日漸增強，企業可在自動化算法下，處理人臉識別信息，并作出決定，但為避免出現的算法歧視給自然人造成影響，建議如下：

　　1、全面告知人臉識別信息的使用用途；

　　2、AI自動算法的工作原理以及AI將使用何種特征來評估數據主體；

　　3、就收集人臉識別信息以及后續的AI處理行為獲取數據主體同意；

　　4、向個人信息主體提供申訴方法，以保障受影響的主體質疑自動化決策所做結論的權利。

　　由于技術、原始數據偏差、算法設計者自身偏見，使用人臉識別算法通過標簽的判斷方式增加了歧視性決策的分析。人臉識別可能會加速現有不平等現象，因為缺乏監管、保障措施、不夠透明、問著機制不夠等。因此，歧視在不經意間就進行了。

　　我國法律對面部識別特征進行較為嚴格的保護

　　人臉識別，給人們帶來了便利，但技術發展卻無邊界，可使用必須要有邊界，不可逾越。就人像采集法律法規，我國主要集中于出入境管理、身份證辦理、道路交通安全管理等。根據《網安法》，就人臉識別技術，只有第一次在數據庫存儲面部識別特征，之后的面部識別僅有校對功能，這樣可減少數據泄露的安全風險。

　　總之，人臉識別，隨著技術的發展，應用范圍逐步擴大，給人們帶來很多便利，但，技術同時也是一把雙刃劍，不能忽視信息安全、隱私泄露等問題，要重視法律法規。
責任編輯：YYX