“人脸辨认”成翻开隐私“万能钥匙” 专家建议：制止一些范畴里不必要的人脸辨认

发布时间：2025-04-27　点此：908次

我国政法大学传达法中心研讨员、副教授朱巍

DCCI互联网研讨院院长刘兴亮

我国社会科学院科学技能和社会研讨中心主任段伟文

北京大学法学院教授薛军

近期，一系列事情引发了大众关于人脸辨认技能乱用的广泛注重。跟着人工智能技能不断开展，人脸辨认大规模地运用于安防、付出等日常日子场景中，但这项改动日子的技能当时却处于争议中。此前，全国人大常委会法工委发言人岳仲明在记者会上表明，人脸辨认等新技能的运用和开展，给个人信息维护带来许多新应战。全国人大常委会法工委迁就有关问题进一步广泛听取意见，深化研讨证明。就此，新京智库安排举行“人脸辨认不能被乱用”专题研讨会，约请多位法令学者与专业人士进行深化的评论。

议题一

新京智库：根据咱们的查询显现，许多人对人脸辨认的运用现已比较警觉，更倾向于挑选输入暗码或指纹等验证办法。人脸辨认技能为何会呈现乱用问题，根本原因是什么？

“技能崇拜”导致人脸辨认众多，须树立防火墙机制

人脸辨认或许诱发智能化官僚主义

刘兴亮：我是一个技能派，人脸辨认刚出来的时分感觉仍是很帅的。在车站、机场刷脸经过，十分便当。但现在越来越多的当地和场景都在乱用人脸辨认。这是由于人脸辨认太便当了，而且准确率越来越高。许多需求核实身份的当地，如小区门禁、上班考勤等都要进行人脸辨认。有些是出于办理便当，有些则是商业用处。

人脸辨认是个好技能，可是毫无束缚地在各式各样的运用场景中运用，“图便当、图省劲”，为了功率而不管背面潜在的危险。能够说，对技能的盲目崇拜和达观导致人脸辨认技能的众多运用。

段伟文：企业或办理部门出于功率考虑，布置了人脸辨认。但这仅仅外表上的原因，更深层次上，还有其他要素，比方说，人脸辨认技能运用起来很便当，但或许诱发某种意义上的官僚主义，可称之为机械或许智能化的官僚主义。

现在许多城市依托智能监测技能手法进行城市管理，假如人们越来越多地日子在智能监测环境之中，就意味着需求一种新式的社会契约，可是人们还没有想清楚。曩昔讲技能管理一般称之为技能操控论或技治主义，是当作贬义词在评论，但现在更多的却是必定，缺少必要的反思。

运用人脸辨认必需求满意必要性条件

薛军：人脸信息和其他一些生物辨认信息，都具有终身不或许或许不太或许被更改的特征。大众对人脸辨认有忧虑，首要原因在于大众忧虑自己的人脸信息在被收集、被运用进程中失掉操控，特别是很或许在不知不觉中被别人收集了相关信息。这是人脸信息和指纹等其他生物辨认信息存在比较大的不同之处。

由于人脸辨认技能高效、快捷，只需把脸凑曩昔就能够，因而很简单鼓励咱们去运用这个技能。可是技能带来的便当，还要与其存在的危险、危险进行归纳考量。在许多刷脸的场景中，相关操作单位并没有树立数据后台的专业才干，只能连通到其他的存储网站或第三方公司才干完结刷脸认证。这样的组织能否保证信息安全，会不会导致走漏出去，这都是咱们特别忧虑的问题。

所以，假如必定要运用人脸辨认进行身份验证，那么必需求满意必要性的条件。比方进入高度机密、特别重要的场合，需求必定根绝冒名顶替者时，运用人脸辨认具有必定的合理性。但进入自己的小区或许其他经营场所，动用人脸辨认的必要性与或许存在的危险就不成份额。从法令上来说，将来或许要规矩一个可挑选性机制，让人能够挑选不选用人脸辨认的办法进行身份验证。

树立收集、处理别离的防火墙很要害

朱巍：为什么人脸辨认争议这么大，由于人脸是一把钥匙，后边相关到咱们的身份信息。假如再结合其他的行为轨道、IP地址等信息，就能够挖掘出许多个人的信息，并运用到许多的商业场景中去。

人脸辨认是趋势，是开展的方向。它能处理许多现在其他办法处理不了的问题。比方网络游戏中规矩小朋友不能玩，但假如没有人脸辨认，许多小孩就会用家长的账号暗码登录运用。

人脸辨认重要的是后边的两个字——辨认。这意味着它跟个人的隐私权联络在一起。隐私权是必定的权力。国外有这样的事例，瑞典的一个高中事前未经学生和家长附和，对学生进行人脸辨认，成果遭到了瑞典政府的罚款。

因而我要提出两个主张。一是要有一个防火墙。收集者是收集者，处理者是处理者，二者要分隔。现在，这个机制还没有树立起来，谁收集了归谁。

二要让用户具有自我决定权。动物园、儿童乐园等场所做人脸辨认，我是附和的。由于有人脸辨认，能够保证这些场所的公共安全。但假如有人不接受人脸辨认，那能够用身份证等人工办法区别。这个决定权应该交给顾客自己。

议题二

新京智库：《个人信息维护法（草案）》第13条中初次明晰了个人信息处理的6项根据。怎样才干实在保证对个人信息的处理合理合法？

被逼“附和”不能实在反映个人自主志愿

需进一步把人脸数据作为特别类型信息

段伟文：现在普通人的权力认识并不是那么强，在这样的信息素质环境下，把个人信息权力或个人数据权力当成“必定”的权力，体现出必定的逆向制衡的才智。

对人脸、虹膜、步态等信息的收集和运用实践上都走在了立法的前面。但与之对应的实践却是缺少有用维护个人信息权力的机制，个人往往也没有维护自己信息权力的认识和才干。

而且，人脸数据在收集之后完全能够用于其他意图，比方说做情感剖析、心思评价等。这就导致了新的信息和认知的不对称。所以，人脸辨认数据是一种具有敞开性社会法令道德影响的灵敏的个人信息，在必定程度上赋予个人对其人脸数据的“必定权力”，有利于应对未来或许迸发的更大的社会法令道德危险。

但我觉得，仍是要更进一步，在认知上把人脸数据作为特别类型的信息。这就需求更多的研讨，而且在概念上有所立异，这些概念能够是对经历的提炼或由场景触发，运用它们能够更好地提醒人脸数据的法令与道德内在，促进人们对人脸数据乱用的法令与道德危险的认知。也便是说，人脸辨认的法令规制与道德管理需求更多具有创造性的实践才智。

附和仅仅进口，要注重强制性规矩设置

薛军：《民法典》规矩个人信息是能够根据个人信息主体的附和，授权别人进行处理。这个原则没有问题。除此之外，在其他状况下合理、合法地处理别人的个人信息，有必要明晰罗列事由，而且规模要明晰，不能开太大口儿。

现在比较大的问题在于“个人的附和”。一是“附和”或许沦为一种朴实的方法，二是“附和”或许带有某种被逼，不是自在、实在地反映个人自主意思的“附和”。所以，怎样保证“附和”机制不沦为方法，这值得注重。

我从前与欧盟国家的数据维护专员评论过这一问题，发现他们也面临相同的困惑。尽管“附和”规矩能够规矩得比较翔实，可是企业在取得用户的附和方面，能够很简单地做到方法上的合规。而假如用户需求运用企业供给的服务，其实就只能附和，不然就没有办法取得服务。

我能够很明晰地说，未来能够实在发挥效果的，是关于合理、合理、必要收集个人信息之类的带有强制性的规矩。“附和”仅仅一个进口，不必定能够实在发挥把关的效果。我以为未来的个人信息维护系统应该是以行政为主导的。由于个别太涣散，维权认识和才干都比较弱，即便被损害个人信息权益，也很难证明损害者以及实践的丢失，所以仍是要高度注重相关法规中带有强制性特征规矩的设置是否适宜、充沛。

个人隐私权大都时分无需让渡

刘兴亮：个人隐私权，包含肖像权，是咱们每个人“必定”的权力。当然，这种权力在某些时分要做必定的让渡，比方在面临突发公共卫生事情时，会有一些办法需求个人做出退让，像疫情期间的健康码便是一种事例。

一些企业和组织或许以为人们应该是不在乎自己的隐私权，或许会为了某些便当而抛弃隐私权。这是不对的。个人隐私权必定是在极少数的状况下才做出让渡。

朱巍：技能的开展不能献身个人的权力。“附和”有自动附和和被逼附和两种。《个人信息维护法（草案）》规矩的灵敏信息处理的“附和”原则是自动附和。被逼附和则包含一揽子协议，比方企业弹出的“附和”事项。一般，用户都没有仔细看，悉数点附和。其实，许多隐私条款是需求独自附和的。

而且，互联网技能不断迭代，在迭代进程中会更改网民协议和隐私条款，但并不会掩盖此前的协议。这意味着，这些运用或渠道在迭代技能，乃至改变服务的一起，却不减缩索权，导致它们的索权规模十分大，有些乃至现已跟现在的服务没有任何关系。

议题三

新京智库：人脸辨认技能在运用进程中，“附和”是一个重要环节。《个人信息维护法（草案）》第14条对不同景象的“附和”做了细化。此外第24条、第30条，也都触及相关内容。“附和”权力真的能维护个人隐私和数据安全吗？

人脸辨认运用的必要性，才是“附和”的要害

维护个人隐私不宜过火依托“附和”

薛军：《个人信息维护法（草案）》有一个很大的亮点，便是对“附和”规矩进行了细化。首要的思路是针对不同的场景，关于“附和”要求的强度或许办法，进行差异化设置。这体现出区别对待的立法思路。

一起，或许还考虑了匹配性、份额性的要求。比方，区别灵敏个人信息和其他个人信息，相应的，对这些信息进行处理时，在法令层面上所需求的“附和”的办法便是纷歧样的。

“附和”能否维护个人隐私和数据安全？我觉得必定是能发挥必定的积极效果，至少奉告了用户，让用户明晰地了解其个人信息是否被收集了，而且怎样被处理了。一起，也便于相关监管部门检查，企业是否存在违规收集个人信息的问题。

可是，也不宜过火依托“附和”。由于现在的各种个人信息处理的主体，必定都会翔实地研讨个人信息维护方面的法令法规的要求，并做到方法上的合规。而用户假如真的需求这个服务，他就只能附和，假如不附和就不能享有服务。

“附和”环节里最重要的是，它是不是应该放在附和规模内

段伟文：现在许多所谓的隐私条款，或“附和”条文，都仅仅为了到达数据合规的要求。但里边并没有讲清楚，这些收集的数据究竟是干什么用，有时乃至明晰表明，收集的数据假如对用户形成损伤，企业是不负职责的。

这样的“附和”条款存在两个问题，一是方法化，过于冗长，让人欠好了解。二是，有的企业运用这样的“附和”条款，使得对用户隐私的侵略和数据的走漏，变成了合法合规的事。

所以，从原则上说，“附和”的权力当然是需求的，但更重要的是怎样能够实在地保证个人隐私和数据。

这意味着企业必需求有相应的技能办法和手法，假如没有采纳相应的技能办法和手法，这样的“附和”便是形同虚设，乃至是明面上的诈骗。

“附和”环节里最重要的一点是，咱们附和的是什么，以及它是不是应该放在附和规模内。因而，评论“附和”要从必要性的视点切入，让一些不必要的运用遭到束缚。

现在这一诉求是十分明晰的，便是要制止一些范畴里不必要的人脸辨认，比方公园进行人脸辨认便是没有必要的。

知情权是“附和”的条件，自我决定权是“附和”的中心

朱巍：“附和”不单纯是能不能用的问题，这不是问题中最重要的。“附和”的中心，首先是跨场景运用问题。可是，现在这个问题在《个人信息维护法（草案）》和《民法典》中都没有规矩。

比方说用户在这个场景上“附和”了，但你却拿这些数据用到其他比方人脸适配、消费记载等场景里，这样就有问题了。

其次，用户要有知情权。没有知情权的“附和”没有意义。比方，用户要知道这个人脸辨认究竟用来做什么，对接什么数据库，数据会保存多久，何人运用、何时会删去等信息。

第三，用户要知道对其个人信息、数据进行处理用的是什么技能。现在有一种老练的相片活化技能，能够将静态相片变成动态，然后能够用于进行人脸付出等场景。

因而，应该在用户“附和权”里加更多的分支，包含技能处理的束缚，数据奉告的束缚等。

知情权是“附和”的条件，自我决定权是“附和”的中心。评论“附和”要把抓住这两点。

最终，关于个人的灵敏信息还要进行独自的“附和”。灵敏信息在不同的法令规矩中的界说都纷歧样。假如这个问题得不到处理，那么“附和”的问题就处理不了。

议题四

新京智库：人脸辨认被乱用的现象也旁边面反映了科技道德问题，现在有哪些手法能够缓解技能与危险之间的张力？未来新技能的呈现应怎样树立相应的道德，并重获大众的信赖呢？

束缚人脸辨认技能，需求缔结新式社会契约

评论人脸辨认技能道德的三个条件

段伟文：评论人脸辨认技能道德、规范的树立，首先要考虑三个层面的问题。榜首，人脸辨认技能自身存在局限性和由易取得性形成的乱用危险。只需不是百分百精准，就意味着技能自身存在危险；一起，人脸辨认技能也是十分简单取得的，但技能水准良莠不齐，人脸辨认技能因门槛低易乱用而具有很大的危险性。

第二，关于个人信息的维护和数据管理，公共部门既是数据管理的监管者，又是数据的运用者。尽管政府在许多范畴具有更强的威望性，推行起来更高效，但公共运用的鸿沟是什么，技能管理的公共道德又是什么？

第三，从技能的久远开展来讲，其运用怎样才干普惠大众？这或许需求缔结新式社会契约。没有契约，任何企业、任何人、任何当地只需存在或许就能够布置人脸辨认技能，收集的数据还能够作为其他用处，这其间的危险十分大。

考虑这三点后，咱们能够从三方面着手。一是相关技能的布置方和相关企业的利益相关方、受益人的职责，而且这种职责是要面向不确定性的敞开结果的职责，要经过哲学上、道德上的考量，必定程度上体现在法令里边。

二是要经过规划来维护一般运用目标、被监测目标的权力。比方对人脸数据的加密技能或许遮盖技能。

现在，人脸辨认技能现已开端打破皮肤外表和外表下的环节，经过热敏辨认，在戴口罩的状况下也能够进行人脸辨认，这意味着在技能上现已能够跳过体表辨认体内的血液循环，包含静脉曲张乃至甲亢都有或许辨认。因而，需求参加相关的加密技能来保密数据；假如没有，又没有相关的法令和道德规范，技能就不能“跑”这么快。

第三，咱们不要忘掉非技能性处理方案。在依托许多技能手法时，一起要看到更多的人，包含老年人、少年儿童等需求特别维护和照顾的集体，应该供给一些技能手法之外的非技能手法来满意这些人的需求。

束缚新技能需求一套新社会规制系统

薛军：高新技能的运用很受注重，需求一些社会规制，包含经过拟定规范、法令法规、职业守则等。规制的系统能够很丰厚而且多元化。不能把法令当作仅有能够发挥效果的人物，还需求经过更多灵敏、多元化的机制。这是由于技能自身开展很快，法令很难及时拟定与修正。

所以，咱们必定要开展出习惯高科技年代的新社会规制系统。技能原则、安全评价原则或许技能规范等，都是很有用的规制手法，都能够发挥必定的效果。详细到人脸辨认技能，现在尽管有一些规制手法，可是仍是短缺。

比方小区能否运用人脸辨认技能，至少得有一个相对比较威望的辅导性技能原则来阐明，在什么状况下，有技能保证才干、具有防备危险要求的时分能够运用，而其他状况则不能运用。假如有这样的科技原则就能够取得很好的辅导，而且规范能够跟着时刻的演化不断开展。

一起，技能问题或许仍是要回归到技能层面处理。比方像虚拟号码技能以及条码化就处理了网约车、快递件上个人信息走漏的危险；比方在进行算法模型练习时，模型动而数据不动等办法，也有利于保证不发生数据兼并、搬运等危险。

朱巍：对相关技能进行立法，并不是拖了技能、社会开展的后腿，而是为了保持社会更好的平衡。不能由于人脸辨认技能供给了更高的功率，就把功率当作新的正义观。功率任何时分都不或许成为正义观，除非有必定的布景准则。这个布景准则便是咱们今日评论的，人脸辨认技能需求必定的束缚。只要在具有束缚的布景下，技能发生的功率，才干被以为契合正义观。

现在许多企业着重科技向善、着重算法道德等问题，不是在拉功率的后腿，而是要让整个社会的福祉和个别权益的正义回到很高的方位上。人永远都是意图，而不是手法。（访谈员郑伟彬柯锐王春蕊）

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