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軟板廠:刷臉支付、刷臉進站、刷臉簽到會刷走安全嗎?

文章來源：作者：何琴查看手機網(wǎng)址

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人氣：4659發(fā)布日期：2018-08-21 11:00【大中小】

隨著數(shù)據(jù)的積累、計算機算力的躍升和算法的優(yōu)化，人工智能正在讓生活變得高效。語音識別、圖像識別使身份認證更可信賴，短短幾秒就能證明“你就是你”；智能診療和自動駕駛，更讓人們看到了戰(zhàn)勝疾病、減少事故的新機會；人工智能還可以輕松戰(zhàn)勝圍棋高手，寫出優(yōu)美的詩句……其自主性和創(chuàng)造性正在模糊人和機器的分野。

但是，當隱私侵犯、數(shù)據(jù)泄露、算法偏見等事件層出不窮時，人們又不得不反思：人工智能的持續(xù)進步和廣泛應用帶來的好處是巨大的，為了讓它真正有益于社會，同樣不能忽視的還有對人工智能的價值引導、倫理調(diào)節(jié)以及風險規(guī)制。

“刷臉”進站、“刷臉”支付、“刷臉”簽到、“刷臉”執(zhí)法……人臉識別技術(shù)正走進更為廣闊的應用場景，與指紋、虹膜等相比，人臉是一個具有弱隱私性的生物特征，因此，這一技術(shù)對于公民隱私保護造成的威脅性尤其值得重視。“據(jù)軟板小編了解,人臉圖像或視頻廣義上講也是數(shù)據(jù)，如果沒有妥善保管和合理使用，就會容易侵犯用戶的隱私。”中國社會科學院哲學研究所研究員段偉文說。

通過數(shù)據(jù)采集和機器學習來對用戶的特征、偏好等“畫像”，互聯(lián)網(wǎng)服務商進而提供一些個性化的服務和推薦等，從正面看是有利于供需雙方的一種互動。但對于消費者來說，這種交換是不對等的。就頻頻發(fā)生的個人數(shù)據(jù)侵權(quán)的事件來看，個人數(shù)據(jù)權(quán)利與機構(gòu)數(shù)據(jù)權(quán)力的對比已經(jīng)失衡，在對數(shù)據(jù)的收集和使用方面，消費者是被動的，企業(yè)和機構(gòu)是主動的。段偉文表示，“數(shù)據(jù)實際上成為被企業(yè)壟斷的資源，又是驅(qū)動經(jīng)濟的要素。”如果商家只從自身利益出發(fā)，就難免會對個人數(shù)據(jù)過度使用或者不恰當披露。

作為一種信息技術(shù)，算法在撥開信息和數(shù)據(jù)“迷霧”的同時，也面臨著倫理上的挑戰(zhàn)：利用人工智能來評估犯罪風險，算法可以影響刑罰；當自動駕駛汽車面臨危險，算法可以決定犧牲哪一方；應用于武器系統(tǒng)的算法甚至可以決定攻擊的目標……由此引發(fā)了一個不容忽視的問題：如何確保算法的公正？

騰訊研究院法律研究中心高級研究員曹建峰認為，即使作為一種數(shù)學表達，算法本質(zhì)上也是“以數(shù)學方式或者計算機代碼表達的意見”。算法的設計、模型、目的、成功標準、數(shù)據(jù)使用等，都是編程人員的主觀選擇，偏見會有意或者無意地嵌入算法，使之代碼化。“算法并不客觀，在算法決策起作用的諸多領域，算法歧視也并不鮮見。”

“算法決策多數(shù)情況下是一種預測，用過去的數(shù)據(jù)預測未來的趨勢，算法模型和數(shù)據(jù)輸入決定著預測的結(jié)果，因此這兩個要素也就成為算法歧視的主要來源。”曹建峰解釋說，除了主觀因素以外，數(shù)據(jù)本身也會影響算法的決策和預測。“數(shù)據(jù)是社會現(xiàn)實的反映，數(shù)據(jù)可能是不正確、不完整或者過時的，訓練數(shù)據(jù)本身也可能是歧視性的，用這樣的數(shù)據(jù)訓練出來的算法系統(tǒng)，自然也會帶上歧視的烙印。”

2017年7月，國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》）?！兑?guī)劃》強調(diào)，促進人工智能行業(yè)和企業(yè)自律，切實加強管理，加大對數(shù)據(jù)濫用、侵犯個人隱私、違背道德倫理等行為的懲戒力度。

“雖然‘刷臉’的應用越來越多，但人工智能目前仍處于起步階段，需加大對數(shù)據(jù)和隱私的保護力度，關注和防范由算法濫用所導致的決策失誤和社會不公。”在個人數(shù)據(jù)權(quán)利的保護方面，段偉文建議，應促使數(shù)據(jù)交易各方對自己的行為負責，讓每個人知道自己的數(shù)據(jù)如何被處理，特別是用于其他用途的情形，減少數(shù)據(jù)濫用，讓人們清楚知道自己的“臉”還是否安全。

在曹建峰看來，應對人工智能帶來的倫理問題，一是要構(gòu)建算法治理的內(nèi)外部約束機制，將人類社會的法律、道德等規(guī)范和價值嵌入人工智能系統(tǒng)；二是在人工智能研發(fā)中貫徹倫理原則，促使研發(fā)人員遵守基本的倫理準則；三是對算法進行必要的監(jiān)管，提升算法自身的代碼透明性和算法決策的透明性；四是針對算法決策和歧視以及造成的人身財產(chǎn)損害，提供法律救濟。

“我們生活在一個人機共生的時代，人類與機器之間勢必將發(fā)生各種沖突和矛盾，僅靠法律和制度很難完全解決。”李倫表示，人們還應努力提升自身的科學素養(yǎng)，主動維護自身的權(quán)利，社會也應盡快建立討論人工智能倫理問題的公共平臺，讓各方充分表達意見，促進共識的形成。

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