谷歌微软亚马逊在美被用户起诉：我的人脸数据，你不能说用就用

微软、亚马逊和谷歌的母公司Alphabet，这次一起因人脸识别被告了。

原告是来自美国伊利诺伊州的两位居民，理由是这三大公司，将他们的人脸数据用于训练人脸识别的模型、并从中牟利。

而这些人脸数据，来自于IBM公司的「Diversity in Faces」数据集，他们曾在未经许可（未告知作者和被拍摄者其照片会被用于面部识别）的情况下，于一家名为Flickr的照片网站上搜集人脸数据。

此次上诉，依据的是伊利诺伊州于2008年通过的《生物识别信息隐私法案》（BIPA）。

这并不是大公司第一次因这条法案被告。2019年1月，六旗（Six Flags）就因收集14岁少年的指纹信息被伊利诺伊州最高法院判处罚金。

目前微软表示已收到投诉并正在审查，但谷歌和亚马逊仍未表态。

事实上，在人脸识别技术被推广前，收集人脸数据并未引起人们太大的重视。

然而随着AI的兴起，生物识别工具广泛进入人们的视野，人脸识别面临的矛盾也逐渐浮出水面。

隐私安全or商业需求？

人脸识别涉及侵犯隐私

在互联网的监视下，成为一个“透明人”似乎已不足为奇。

无论是人脸的面部信息、还是指纹和语音录入，都会在潜移默化中泄露我们的个人信息。

目前在美国，人脸识别技术已受到隐私保护主义者和《生物识别信息隐私法案》立法者的强烈反对，少数城市禁止在市政上使用该技术。

去年，民主党议员提议禁止公共住房部门使用人脸识别。

对于这次起诉，微软发言人表示：“我们非常重视隐私，我们致力于确保以负责任的态度开发和使用我们的AI技术。”

但人脸识别并非仅仅涉及隐私侵犯。

除此之外，人脸识别技术本身也存在安全隐患。

人脸识别存在安全隐患

去年年底，一家名为Kneron（耐能）的AI公司“破解”了微信、支付宝和机场的人脸识别系统。

这家被阿里投资的公司团队，采用3D打印的高清模具，「骗」过了支付宝和微信的人脸识别支付系统，成功进行商品购买。

不仅三维人脸识别系统可以被3D模具欺骗，二维人脸识别系统也被攻破。

而在荷兰最大的机场（史基浦机场），团队用手机上的一张照片「骗」过了自助登记终端。

事实上，采用GAN（生成式对抗网络）生成的照片或视频，甚至可以欺骗目前大多数二维人脸识别系统。

报道刚出来时，Kneron公司对此做出过解释，称使用的3D模具是通过专业公司生产的，价格昂贵，不太可能会被广泛使用，所以不必过分担心财产泄露的危险。

但这几天，新华社报道了不法分子利用人脸识别进行犯罪的消息，犯罪成本比想象中要低得多。

罪犯不需要拥有3D模具，一个几十块钱的工具、加上一份几毛钱的人脸正面照片，就能骗过人脸识别系统。

报道称，这些黑色产业通过电商平台，批量倒卖非法获取的人脸信息和一种名为“照片活化”的网络工具包，就能解封微信、使用支付宝账号。

这种“照片活化”工具包，能将静态的人脸照片修改成动态的人脸验证视频，原本一动不动的人脸，在工具的作用下也能眨眼、张嘴、点头。

这确实会引发人们对人脸识别技术的信任危机。

如果人脸被收集后，并非用于学术研究，而可能在某些非法渠道被倒卖、被不法分子利用人脸识别进行财产盗窃，那么的确会加深人们的恐慌。

然而，一味倡导隐私，禁止使用人脸识别技术，似乎并非这件事的最佳解决路径。

毕竟人脸识别技术也作出了不少贡献。

商业成本低、需求广

对于国外的一些商店来说，人脸识别技术有助于帮助他们快速识别店内的「惯犯」、或是有偷窃前科的罪犯。

如果人脸识别技术能被应用于视频监控中，店主的损失确实能被降低。

与此同时，美国警方也有采购人脸识别系统进行安全监控的行为，他们希望能通过这项技术，抓捕部分目前仍然在逃的罪犯、或是追踪相关的违法行为。

而人脸识别技术本身，也因为逐渐降低的成本、和更高的普及性而被越来越多的商业公司所应用。

应对策略

当然，国内目前也已经在完善相关的法律法规。

明年将施行的民法典，对自然个人信息的范畴进行了专门说明，其中也包括生物识别信息。

除此之外，网络平台也应对平台内发生的交易行为负监管责任。

如果已经上传过清晰手持身份证照片、或同时上传人脸照片和身份证银行卡信息的朋友，可以在开启人脸验证的同时，选择多重验证方式，减轻单重人脸验证的风险。