国外人脸识别技术应用管理及启示

来源：金冠游戏 位置：电子信息论文时间：2020-12-22 11:1512

　　摘 要：近年来，人脸识别技术应用在社会的方方面面，“刷脸时代”正在到来。同时，AI换脸应用“ZAO”收集人脸信息等一些应用场景也引发了各方热议，人脸识别技术的进化和快速应用，利弊共存，给监管提出更多挑战。如何对其进行适度监管和规范是一个重要课题。我国应制定人脸识别技术应用相关法规规范，开展人脸识别技术应用安全影响评估，通过标准体系明确不同场景下的应用规范。

　　关键词：人脸识别技术;个人信息保护;技术应用监管

　　1 引言

　　近年来，人脸识别技术应用在社会的方方面面，“刷脸时代”已经到来。同时，一些应用场景也引发了各方热议，如AI换脸应用“ZAO”收集人脸信息、人脸识别技术进课堂、北京地铁拟利用人脸识别技术对乘客进行分类安检等。杭州动物园强制要求对年卡持有者进行人脸识别认证，已引发出“中国人脸识别第一案”。人脸识别技术的进化和快速应用，利弊共存，给监管提出了更多的挑战。如何对其进行适度监管和规范，在人脸识别技术的发展上，寻求科技创新与隐私保护的“最大公约数”是一个重要的课题。

　　2 人脸识别技术滥用已侵害公民合法权益

　　侵犯公民个人信息权益。近年来，人脸识别技术悄然应用在商场、公共卫生间、交通等公共场所各种基础设施服务中，大多数人进入摄像头范围后已被刷脸，如用于卫生间厕纸机以统计每人取厕纸的数据。该技术在行为分析领域也有应用，如浙江省杭州十一中和中国药科大学等学校利用人脸识别技术进行点名，通过采集学生坐姿、表情等分析课堂行为。公民人脸信息被肆意收集，欧洲人权法院指出，人的面部图像构成了人格的关键属性之一，揭示了个人的独有特征，保护人脸图像的权利是个人发展的重要组成部分之一。

　　引发歧视问题。人脸识别软件需基于預先训练的模型，根据面部图像数据库开发用于识别面部的规则，而使用哪些数据集来构建人脸识别软件会影响软件的准确率。例如，若使用白人男子的面部图像进行训练，识别妇女和其他种族人的错误率将会更高，这样可能导致某些人群犯罪行为被“技术性”忽视。麻省理工大学研究人员发现，亚马逊的人脸识别软件Rekognition对有色人种的误认率高于白人，对深色皮肤女性的识别错误尤为突出。有测试表明，在警方使用的Rekognition系统中，有近40%的错误匹配涉及有色人种，加剧了现实世界的“群体歧视”。美国国家标准技术研究院承认其研究的人脸识别算法中，存在人种差异。2019年6月，美国警用穿戴式摄像头制造商Axon宣布，在技术改进之前，不会在其警用穿戴式摄像头中使用人脸识别技术。

　　造成个人信息泄露问题。目前，人脸识别信息主要按照个人敏感信息安全要求进行保护，多数企业对所收集的人脸识别信息还未建立系统的保护体系。人脸识别信息是唯一且终身不变的，一旦泄露将使得个人财产和隐私等被公开，容易引发人身和财产损失。例如，荷兰非盈利组织GDI基金会近期发现，一个包含数千名中国学生和儿童信息的人脸识别数据库未被保护，可以在互联网上公开访问，造成严重安全隐患。

　　3 国外人脸识别信息保护制度

　　对收集信息主体进行限制。对于政府部门，美国加利福尼亚州旧金山市制定的《停止秘密监控条款》，原则上禁止政府收集、存储、使用公民生物识别数据，如果是政府非主动获取的，则应及时披露获取使用情况。马萨诸塞州众议院第1538号/参议院第1358号法案，原则上禁止政府使用面部识别技术，并且禁止在司法程序中采用人脸识别软件系统产生的数据或证据，除非有法律明确授权。2020年2月，美国议员向参议院提出《人脸识别道德使用法案》，要求在出台政府使用准则和限制条件前，暂时禁止政府机构使用人脸识别技术，防止侵犯公民隐私权和影响公民自由。对于私人主体，美国伊利诺伊州发布的《生物识别信息隐私法案》规定，私人实体收集生物识别信息，应向信息主体书面通知，说明收集使用的目的和期限，并获得信息主体书面同意。澳大利亚的《隐私法》规定，原则上实体不能收集个人敏感信息，除非获得法律或法院授权，或执法机关为执行任务合理收集，或者非营利组织收集与其工作相关的人员信息。

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