應對人臉識別技術的大規模使用提出“必要性原則”“比例原則”“正當程序原則”，用制度的剛性來確保“科技向善”。

　　最近，人臉識別成了不折不扣的熱議話題。

　　浙江理工大學特聘副教授郭兵一紙訴狀，把杭州野生動物世界告上了法庭。原告認為，被告要求自己增加人臉識別技術的入園條件，收集個人面部特征等生物識別信息，侵犯了公民的個人信息，也違反了《消費者權益保護法》的規定。

　　人臉識別的濫用風險

　　不過，相比學者的較真兒，更多普通人把人臉識別作為一項高大上的技術來津津樂道。有了人臉識別，進安檢不用憑票了，付賬單不用掃碼支付了，開汽車不要鑰匙啟動了，老師上課、單位打卡可以直接人臉識別簽到……這也顯示了人臉識別技術廣闊的應用前景。

　　不可否認，人臉識別是我們這個時代最偉大的進步技術之一。它集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，是生物特征識別的最新應用，更展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。它所依賴的，是每個個體的生物特征，比如虹膜。這是與指紋、掌紋、靜脈一樣的生物特征，也被稱為“人體密碼”。

　　與數字密碼不同，生物特征是人無法改變的生理特征，在某種意義上，生物特征是最后的防線。這也意味著，人臉識別技術應用也存在相應的風險。比如，如果操作不當，或者被有心人采集、出售、應用，甚至被拿來冒名身份，這時不僅個體毫無安全可言，對整個世界秩序的后果也不堪設想。

　　這種擔憂并不是杞人憂天。人臉識別的一個重要特征就是非強制性，即用戶不需要專門配合人臉采集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有任何強制性。

　　換句話說，在無意識或者稍不留神的時候，我們的人臉圖像就被采集了。

　　更嚴重的是，隨著深度學習推動人臉識別技術在分析、讀取和比對環節功能的不斷強大，通過對人臉面部表情的深度識別，攝像頭還可以計算個體內心世界的真實情感，不僅能把你“看個清楚”，還能把你“想個明白”。

　　用制度剛性確保“科技向善”

　　目前，人臉識別技術在法律性質上，仍停留在身份信息識別的隱私權范疇。根據現行刑法規定，不經同意而非法獲取，或者將合法取得的個人信息出售或提供給第三方，此類行為均涉嫌構成侵犯公民個人信息罪。而民法總則第一百一十一條規定，任何組織和個人需要獲取他人個人信息的，應當依法取得并確保信息安全，不得非法收集、使用、加工、傳輸他人個人信息，不得非法買賣、提供或者公開他人個人信息。

　　從這個意義上來說，人臉識別的法律邊界確實值得充分厘清。但是，我們在人臉信息獲取這第一個環節就出了問題，也就是清華大學法學院勞東燕教授所說的收集的合法性問題。

　　面對越來越普及的智能人臉識別設備，我們對收集的主體、目的、方法、范圍與程序等問題，完全沒做任何限定，也沒有對違規收集或使用的行為規定相應的法律責任。

　　退一步說，即便在某些人臉識別的場景得到了被收集人的允許，但由于收集的主體、收集的數據范圍、使用目的及范圍、保護措施與相應風險等信息告知不充分，被收集人依然處于弱勢地位。

　　從學理上，可以認定上述的允許在法律上不能形成有效的同意，這樣的收集行為仍是違法的。但當人臉識別應用成為大勢所趨時，任何人都沒辦法對技術說“不”。

　　多年來，一直備受詬病的公民個人信息泄露就是直接例證。相比之下，生物學數據的個人指向性更為明確，對個人而言，也顯然比一般的個人信息更為重要。因此，對于人臉識別的態度要更加謹慎。

　　今年6月，國家新一代人工智能治理專業委員會發布《新一代人工智能治理原則》，提出對人工智能治理的框架和行動指南，呼吁發展“負責任的人工智能”，即技術的發展應該符合人類的價值觀和倫理道德，避免誤用，禁止濫用、惡用。

　　相應地，在法律的框架下，我們也應該對人臉識別技術的大規模使用提出“必要性原則”“比例原則”“正當程序原則”，甚至在某些特殊場景下考慮設立禁用“黑名單”制度，用制度的剛性來確保“科技向善”。

　　未來，可以考慮在這些大的原則之下，細化相關法律規定，徹底將人臉識別濫用的口子堵上。

　　目前看來，一切才剛剛開始。