人脸识别作为人工智能的标志性技术，已经开始大规模落地。从人脸解锁、身份认证、刷脸支付、门禁控制、出入安防等领域，可以说无处不在。然而，技术迎来普及，非议也不少。12月4日，据人民网报道，东莞部分公厕为防止有人偷走更多卫生纸，安装了人脸识别送纸器。此举虽然方便了管理服务，但对于该场景是否有必要使用人脸识别，却引发了很大争议。此外，还有一个不合理的场景也被曝光。近日，为了应对人脸识别，有网友戴上头盔上门。据了解，目前80%以上的售楼处都配备了人脸识别系统，部分开发商通过人脸识别系统判断客户，识别买家类型。这些“非情感人脸识别”或“人脸识别”场景增加了人脸信息被滥用和窃取的风险。据新华热点报道，不久前，一些互联网黑业从业者利用电商平台倒卖“人脸信息每份0.5元”。再比如，我们平时用于支付交易的人脸识别流程，包括眨眼、张嘴、摇头、点头等一系列验证方式，其实已经被一些恶意人士破解，甚至用于非法借贷和兑现等活动。但对此一无所知。对于人脸识别存在的安全风险，业内人士认为，一是人脸识别未经用户许可采集用户人脸数据用于商业目的；第二，人脸数据采集后，通常会有很长的生态链，商家不仅有用户的人脸数据，还有用户的消费习惯、财务状况等其他信息。这些信息一旦泄露，将对用户的隐私造成巨大的损害。近年来，人工智能被提升到国家战略层面，人脸识别作为人工智能的一个重点细分领域，迎来了发展窗口期。2015年以来，我国密集出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见(征求意见稿)》《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》等政策文件，为人脸识别技术在安防、金融等领域的应用和推广奠定了坚实的基础。人脸识别政策红利的不断释放，也助推了行业的快速发展。今年以来，面对突如其来的疫情，中国企业积极投入疫情防控，开发应用了一大批先进技术和解决方案，其中就包括人脸识别技术。期间，各地纷纷上线人脸识别、测温门禁系统。利用AI人脸识别系统进行信息认证，可彻底识别是否为重点区域人员，减少出入小区重复登记查询的工作量，大大简化了小区居民工作流行病预防。期间出入社区的过程；腾讯官方表示，其人脸识别技术不仅可以实现对口罩佩戴者的人脸识别，还可以发现戴错口罩的人。口罩佩戴识别准确率超过99%……如今，AI人脸识别技术的应用场景已经广泛应用于人脸解锁、身份认证、人脸支付、门禁、交通、安防等领域，从公安领域到商业领域。据前瞻行业数据显示，到2022年，全球人脸识别市场规模将达到75.95亿美元。预计到2022年，我国人脸识别市场规模将达到66.73亿元。据企查查数据显示，在中国，与人脸识别相关的企业超过10000家。作为一种新兴的身份认证手段，便捷高效的人脸识别被广泛应用。综上所述，人脸识别犹如一把双刃剑，在某些场景下甚至弊大于利。自然，我们不能因为窒息而放弃AI人脸识别技术用于社会生产生活。如何权衡利弊？今年10月发布的《人脸识别应用公众调研报告(2020)》总结了六类人脸识别技术应用的争议场景。结果显示，受访者最不能接受的场景包括：商场使用人脸识别技术收集顾客行为和购买方式，高校使用人脸识别技术收集学生的抬头率、微表情、姿势等。班级、变脸、美妆、基于人脸图像分析的性格判断等。人脸识别是一种技术，技术没有原罪，“滥用”的本质在于场景的使用是否合理。针对人脸识别技术濒临被滥用的现象，近日，天津、南京、杭州等地对人脸识别进行了规范，禁止非法采集人脸信息，禁止强制人脸识别。需要注意的是，禁止或不禁止不能简单地“一刀切”。更进一步的理解是，对于某些场景，应该为人脸识别的使用设置一个“边界”。例如，在一些非必要场景下使用人脸识别时，应减少人脸等高敏感信息的采集和使用，积极使用替代方案。更重要的是，人脸识别的相关规定需要不断完善。在推动行业发展的同时，优先考虑隐私和安全。人脸识别是我国人工智能发展的一个缩影。今天，人脸识别技术的大趋势已经不可逆转。就像任何新技术一样，只有追求它的优点，避免它的缺点，才能避免可能带来的危害。
