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當(dāng)前位置:首頁(yè) > 消費(fèi)電子 > 觸控感測(cè)
[導(dǎo)讀]   那些堂而皇之向我們收集臉部信息的軟件,會(huì)在一開(kāi)始就受到一百二十度的防備。比如一夜火爆全網(wǎng)的AI換臉App“ZAO”,第二天就有質(zhì)疑其侵犯隱私的檄文出現(xiàn)。   那如果是悄無(wú)聲息的刷臉呢

  那些堂而皇之向我們收集臉部信息的軟件,會(huì)在一開(kāi)始就受到一百二十度的防備。比如一夜火爆全網(wǎng)的AI換臉App“ZAO”,第二天就有質(zhì)疑其侵犯隱私的檄文出現(xiàn)。

  那如果是悄無(wú)聲息的刷臉呢?

  要不是點(diǎn)餐時(shí)某堡王的自助機(jī)器突然一聲不吭地顯現(xiàn)出了我不修邊幅的大臉,我還真沒(méi)意識(shí)到,刷臉支付技術(shù)已經(jīng)密布到將我們生活的空間變成了“楚門(mén)的世界”。

  

  你我皆楚門(mén):刷臉支付這把火是如何燃起來(lái)的?

  人臉識(shí)別可以說(shuō)是很接地氣的AI技術(shù)之一了,從機(jī)場(chǎng)高鐵安檢,到學(xué)校會(huì)場(chǎng)進(jìn)門(mén),甚至于金融機(jī)構(gòu)遠(yuǎn)程身份認(rèn)證,公共效率與安全性提升的背后都離不開(kāi)高清智能攝像頭的助力。

  但與此同時(shí),人臉識(shí)別也是一個(gè)十分嚴(yán)肅的隱私信息雷區(qū)。一旦離開(kāi)了接駁傳統(tǒng)法定身份系統(tǒng)的場(chǎng)景,技術(shù)越界的質(zhì)疑聲就會(huì)甚囂塵上。

  比較典型的如教師里的人臉識(shí)別,學(xué)生是否認(rèn)真聽(tīng)講、抬頭低頭了幾次,都清楚記錄,是否真的有必要,至今尚未討論出個(gè)所以然。再比如,前文提到的刷臉支付。

  刷臉支付并不是什么新鮮事。早在2013年,芬蘭創(chuàng)業(yè)公司 Uniqul就提出了這項(xiàng)算法,生成可以大大縮短支付時(shí)間。隨后,中科院重慶研究所和螞蟻金服也相繼啟動(dòng)了相關(guān)研究。但說(shuō)到刷臉支付第一次應(yīng)用到商業(yè)領(lǐng)域,還要等到2015年德國(guó)漢諾威IT博覽會(huì),馬云通過(guò)支付寶刷臉購(gòu)買(mǎi)了一張1948年漢諾威紀(jì)念郵票開(kāi)始。

  作為無(wú)感支付的解決方案,“刷臉”很快成為科技巨頭們競(jìng)跑“無(wú)人零售”必須跨越的一道技術(shù)闌干。無(wú)論是BATJ,還是Amazon Go、繽果盒子等等,不用手機(jī),僅憑人臉識(shí)別系統(tǒng)自動(dòng)完成進(jìn)門(mén)、結(jié)賬、扣款等一系列操作,幾乎是所有無(wú)人超市的標(biāo)配。不過(guò),無(wú)人超市在運(yùn)營(yíng)、技術(shù)上的硬瓶頸,決定了這把熱度只能是“雷聲大,雨點(diǎn)小”,許多開(kāi)張的無(wú)人超市傳出停業(yè)的消息,而大佬們口中的千店萬(wàn)店計(jì)劃也沒(méi)有了下文。

  在海外,PayPal和Square也都曾嘗試過(guò)推廣類(lèi)似項(xiàng)目,但沒(méi)能成功,主要原因是愿意合作的商戶(hù)太少,大家更樂(lè)意用信用卡和現(xiàn)金支付。

  這在移動(dòng)支付發(fā)達(dá)的中國(guó)大陸自然不是困擾。星星點(diǎn)點(diǎn)的刷臉支付商用之火真正出現(xiàn)燎原的苗頭,恐怕就要從2018年底藍(lán)綠兩家移動(dòng)支付正式向線下?lián)尩乇P(pán)開(kāi)始。

  2018年12月,刷臉支付設(shè)備“蜻蜓”的出現(xiàn)將刷臉支付的接入成本降低了80%。2019年3月,“青蛙”上市。兩家各自推出了設(shè)備推廣獎(jiǎng)勵(lì)政策,商家努力一點(diǎn)甚至可以依靠補(bǔ)貼免費(fèi)拿到設(shè)備。與此同時(shí),不少代理商和“加盟公司”也伺機(jī)而動(dòng),依靠技術(shù)噱頭各種拉人頭,江湖傳言的補(bǔ)貼金額一度夸張到了“100億”。

  換句話說(shuō),這波“蜻蜓飛”“青蛙跳”的刷臉支付,一方面源自于移動(dòng)支付廠商大幅度降低硬件門(mén)檻,另外則源自于不明真相群眾的投機(jī)熱情。但其在終端的表現(xiàn)到底如何呢?

  不知道有多少人會(huì)在刷臉設(shè)備前安然地展示自己的盛世美顏,反正落地戰(zhàn)打了這么久,目光所及的大多數(shù)人都會(huì)像我一樣,默默點(diǎn)開(kāi)手機(jī)二維碼掃碼支付。甚至零售商家也會(huì)在結(jié)賬時(shí)默認(rèn)舉起掃碼槍?zhuān)皇侵鲃?dòng)詢(xún)問(wèn)一句“需要刷臉嗎”。所以也就出現(xiàn)了吊詭的一面,盡管一舉一動(dòng)早已被數(shù)字化細(xì)致地交付給了網(wǎng)絡(luò),但有意無(wú)意地抗拒也在表達(dá)著我們對(duì)技術(shù)的態(tài)度。

  大型雙標(biāo)現(xiàn)場(chǎng):人臉識(shí)別的變革與爭(zhēng)議

  商業(yè)機(jī)構(gòu)的種種考量暫且不去說(shuō)它,有意思的在于,人臉識(shí)別在今天已經(jīng)并不是什么新鮮事物。但同樣的技術(shù),在機(jī)場(chǎng)火車(chē)站安檢、公司門(mén)禁、防止行人闖紅燈、尋找拐賣(mài)兒童等新聞出現(xiàn)時(shí),主流輿論都是積極樂(lè)觀的。而到了諸如用攝像頭識(shí)別中小學(xué)生的上課表現(xiàn),亦或是支付購(gòu)物等場(chǎng)景中,負(fù)面和保守情緒就變得激烈了。

  主要的原因,可能是效率上的不對(duì)等。公共場(chǎng)合的身份校驗(yàn),通過(guò)人臉識(shí)別能夠大幅度地提升工作速度。比起由工作人員一張張核對(duì)身份證,或是派出所尋人,每秒十萬(wàn)次的人臉比對(duì),算法帶來(lái)的是人力所達(dá)不到工作量。

  而刷臉支付的核心痛點(diǎn),還是解決手機(jī)不在身邊或沒(méi)電時(shí)的支付問(wèn)題。Google的支付應(yīng)用Hands Free,就是讓用戶(hù)在店內(nèi)付款時(shí)不需要拿出手機(jī)。偶發(fā)場(chǎng)景與字符密碼支付相比,并沒(méi)有太大的體驗(yàn)改變,反而需要額外交出臉部特征信息,顯然不夠劃算。

  同時(shí),安全感的缺失也是公眾對(duì)商業(yè)人臉識(shí)別更為謹(jǐn)慎的原因。

  一些針對(duì)人群匹配的個(gè)人信息收集,往往也只會(huì)收集一些顆粒度以較大的摘要信息,即核心特征,只有在必要的前提下才會(huì)深入到能夠識(shí)別個(gè)人身份的完整數(shù)據(jù)。但在很多場(chǎng)景,比如教室人臉識(shí)別中,并沒(méi)有進(jìn)行這樣的隱私的處理,這就很容易招致安全風(fēng)險(xiǎn)。

  而即便是結(jié)合了3D結(jié)構(gòu)光等新技術(shù),刷臉支付也并不能完全保證身份信息的安全。某品牌快遞柜的“刷臉取件”被小學(xué)生用照片破解,就側(cè)面證明了人臉識(shí)別在技術(shù)上還處于比較前期的階段。生物識(shí)別結(jié)果往往具有一定的模糊和不確定性,一旦與風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)較高的個(gè)人財(cái)產(chǎn)、敏感信息連接在一起,引發(fā)防范心理也就不奇怪了。

  生物信息數(shù)字化:流行之前,先嚴(yán)肅一點(diǎn)點(diǎn)

  目前看來(lái),“刷臉”作為傳統(tǒng)字符密碼、二維碼等的輔助方式,可能更符合大眾對(duì)技術(shù)發(fā)展的心理接受度量。它更多的代表著一種發(fā)展方向,而不是全線開(kāi)放。

  但現(xiàn)實(shí)的腳步似乎總是先人一步。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,不僅采集臉部信息的閘機(jī)和攝像頭越來(lái)越多,一些其他具有侵入感的個(gè)人生物信息也在被攫取著。

  比如印度正在建立的中央數(shù)據(jù)庫(kù)Aadhaar,就將大約11億人的指紋、虹膜等極度敏感的個(gè)人信息,都納入到了系統(tǒng)之中,與個(gè)人的社會(huì)生活方方面面綁定。但系統(tǒng)安全漏洞之多,導(dǎo)致黑客只需幾十塊錢(qián)就能拿到這些信息,還有數(shù)百萬(wàn)印度民眾曾因掃描和識(shí)別問(wèn)題而失去了領(lǐng)取救濟(jì)的機(jī)會(huì)。

  同樣的事情也發(fā)生在個(gè)人意識(shí)發(fā)達(dá)的美國(guó)。盡管美國(guó)許多州的城市相繼頒布了禁止在公共場(chǎng)所使用面部識(shí)別軟件的法令,但并沒(méi)有阻礙技術(shù)入侵個(gè)人身份的腳步。事實(shí)上,技術(shù)網(wǎng)站The Verge的一項(xiàng)調(diào)查顯示,美國(guó)聯(lián)邦調(diào)查局(FBI)在過(guò)去三年中已經(jīng)收集了將近43萬(wàn)人的虹膜信息,并添加到生物識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)中。

  問(wèn)題就在這里。

  用生物特征代替?zhèn)鹘y(tǒng)方式來(lái)識(shí)別個(gè)人法定身份,其實(shí)是一件比較嚴(yán)肅的事。因?yàn)檫@些關(guān)鍵信息被數(shù)字化之后,就具備了復(fù)制性。這意味著一旦出現(xiàn)安全問(wèn)題,影響范圍很大,甚至可能危及公共和國(guó)家安全。

  2014年,BBC就曾經(jīng)報(bào)道過(guò),韓國(guó)將耗資幾十億美元、10年以上時(shí)間,將身份證系統(tǒng)推倒重來(lái)。原因就是在網(wǎng)上采用的基于身份信息比對(duì)的身份認(rèn)證措施,導(dǎo)致韓國(guó)大量的公民信息被盜,80%的身份證號(hào)和個(gè)人隱私信息,被黑客從銀行和其他網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商的服務(wù)器中竊取。

  如果被竊取的是高度隱私的公民生物特征呢?

  對(duì)于一些安全系數(shù)高的機(jī)構(gòu),為了提高生活的便捷程度。比如銀行、政務(wù)民生等接入互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)時(shí),要求“人證合一”,介入人臉、虹膜等原始身份識(shí)別功能,并不會(huì)引起很大的爭(zhēng)議。

  但對(duì)于信息使用者和管理者分離的商業(yè)應(yīng)用,在大規(guī)模用生物特征代替?zhèn)鹘y(tǒng)密碼之前,恐怕還需要慎之又慎。

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