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。

那如果是悄無(wú)聲息的刷臉呢?

要不是點(diǎn)餐時(shí)某堡王的自助機器突然一聲不吭地顯現出了我不修邊幅的大臉，我還真沒(méi)意識到，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?

人臉識別可以說(shuō)是最接地氣的AI技術(shù)之一了，從機場(chǎng)高鐵安檢，到學(xué)校會(huì )場(chǎng)進(jìn)門(mén)，甚至于金融機構遠程身份認證，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)，人臉識別也是一個(gè)十分嚴肅的隱私信息雷區。一旦離開(kāi)了接駁傳統法定身份系統的場(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別，學(xué)生是否認真聽(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就提出了這項算法，生成可以極大縮短支付時(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用到商業(yè)領(lǐng)域，還要等到2015年德國漢諾威IT博覽會(huì )，馬云通過(guò)支付寶刷臉購買(mǎi)了一張1948年漢諾威紀念郵票開(kāi)始。

作為無(wú)感支付的絕佳解決方案，“刷臉”很快成為科技巨頭們競跑“無(wú)人零售”必須跨越的一道技術(shù)闌干。無(wú)論是BATJ，還是AmazonGo、繽果盒子等等，不用手機，僅憑人臉識別系統自動(dòng)完成進(jìn)門(mén)、結賬、扣款等一系列操作，幾乎是所有無(wú)人超市的標配。不過(guò)，無(wú)人超市在運營(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 )意用信用卡和現金支付。

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

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

換句話(huà)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(chǎng)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熱情。但其在終端的表現到底如何呢?

不知道有多少人會(huì )在刷臉設備前安然地展示自己的盛世美顏，反正落地戰打了這么久，目光所及的大多數人都會(huì )像我一樣，默默點(diǎn)開(kāi)手機二維碼掃碼支付。甚至零售商家也會(huì )在結賬時(shí)默認舉起掃碼槍?zhuān)皇侵鲃?dòng)詢(xún)問(wèn)一句“需要刷臉嗎”。所以也就出現了吊詭的一面，盡管一舉一動(dòng)早已被數字化細致地交付給了網(wǎng)絡(luò )，但有意無(wú)意地抗拒也在表達著(zhù)我們對技術(shù)的態(tài)度。

大型雙標現場(chǎng)：人臉識別的變革與爭議

商業(yè)機構的種種考量暫且不去說(shuō)它，有意思的在于，人臉識別在今天已經(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)兒童等新聞出現時(shí)，主流輿論都是積極樂(lè )觀(guān)的。而到了諸如用攝像頭識別中小學(xué)生的上課表現，亦或是支付購物等場(chǎng)景中，負面和保守情緒就變得激烈了。

最主要的原因，可能是效率上的不對等。公共場(chǎng)合的身份校驗，通過(guò)人臉識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身份證，或是派出所尋人，每秒十萬(wàn)次的人臉比對，算法帶來(lái)的是人力所達不到工作量。

而刷臉支付的核心痛點(diǎn)，還是解決手機不在身邊或沒(méi)電時(shí)的支付問(wèn)題。谷歌的支付應用HandsFree，就是讓用戶(hù)在店內付款時(shí)不需要拿出手機。偶發(fā)場(chǎng)景與字符密碼支付相比，并沒(méi)有太大的體驗改變，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商業(yè)人臉識別更為謹慎的原因。

一些針對人群匹配的個(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 )深入到能夠識別個(gè)人身份的完整數據。但在很多場(chǎng)景，比如教室人臉識別中，并沒(méi)有進(jìn)行這樣的隱私最小化處理，這就很容易招致安全風(fēng)險。

而即便是結合了3D結構光等最新技術(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，就側面證明了人臉識別在技術(shù)上還處于比較前期的階段。生物識別結果往往具有一定的模糊和不確定性，一旦與風(fēng)險系數較高的個(gè)人財產(chǎn)、敏感信息連接在一起，引發(fā)防范心理也就不奇怪了。

生物信息數字化：流行之前，先嚴肅一點(diǎn)點(diǎn)

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

但現實(shí)的腳步似乎總是先人一步。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的發(fā)展，不僅采集臉部信息的閘機和攝像頭越來(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(zhù)。

比如印度正在建立的中央數據庫Aadhaar，就將大約11億人的指紋、虹膜等極度敏感的個(gè)人信息，都納入到了系統之中，與個(gè)人的社會(huì )生活方方面面綁定。但系統安全漏洞之多，導致黑客只需幾十塊錢(qián)就能拿到這些信息，還有數百萬(wàn)印度民眾曾因掃描和識別問(wèn)題而失去了領(lǐng)取救濟的機會(huì )。

同樣的事情也發(fā)生在個(gè)人意識發(fā)達的美國。盡管美國許多州的城市相繼頒布了禁止在公共場(chǎng)所使用面部識別軟件的法令，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TheVerge的一項調查顯示，美國聯(lián)邦調查局(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，并添加到生物識別數據庫中。

問(wèn)題就在這里。

用生物特征代替傳統方式來(lái)識別個(gè)人法定身份，其實(shí)是一件比較嚴肅的事。因為這些關(guān)鍵信息被數字化之后，就具備了復制性。這意味著(zhù)一旦出現安全問(wèn)題，影響范圍很大，甚至可能危及公共和國家安全。

2014年，BBC就曾經(jīng)報道過(guò)，韓國將耗資幾十億美元、10年以上時(shí)間，將身份證系統推倒重來(lái)。原因就是在網(wǎng)上采用的基于身份信息比對的身份認證措施，導致韓國大量的公民信息被盜，80%的身份證號和個(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?

對于一些安全系數高的機構，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、虹膜等原始身份識別功能，并不會(huì )引起很大的爭議。

但對于信息使用者和管理者分離的商業(yè)應用，在大規模用生物特征代替傳統密碼之前，恐怕還需要慎之又慎。

本文來(lái)源：腦極體，作者 藏狐