人脸识别的道德伦理思考

根据科技日报11月27日的报道，人脸识别系统的出现为我们的城市生活带来了许多便利。然而，在全球范围内，越来越多的国家对这一技术表示反对。研究人员、倡导公民自由的团体以及法律专家都对人脸识别技术的迅速发展感到忧虑，他们正在监测其应用情况，揭示其潜在危害，并推动立法以确保对这一技术的使用进行限制或完全禁止。尽管技术发展的趋势无法阻挡，但人脸识别技术所引发的道德伦理问题却值得我们深入探讨。

近期，《自然》杂志对人脸识别系统的道德伦理进行了深入研究。一些科学家正在分析该技术可能存在的不准确性和偏见，警告其可能导致的歧视，并呼吁加强对其的监管和提高技术透明度。

根据《自然》杂志对480位从事人脸识别、人工智能和计算机科学研究的专家的调查，尽管对人脸识别研究的伦理问题普遍存在担忧，但意见并不统一。

数据获取的合规性问题

人脸识别算法的有效运作需要在大型图像数据集上进行训练和测试，理想情况下，这些图像应在不同的光照条件和角度下多次拍摄。过去，科学家通常招募志愿者以收集不同角度的照片，但如今，大多数人脸图像的收集往往是在未经许可的情况下进行。

在《自然》杂志的调查中，当被询问对基于外貌进行人脸识别或预测个人特征的研究态度时，约三分之二的受访者认为，必须在获得被识别者的知情同意后，或在与可能受影响群体的代表讨论后，才能进行此类研究。

大多数人认为，使用人脸识别技术的研究应事先获得伦理审查机构的批准。他们对在学校、工作场所或私人公司监控公共场所时使用实时人脸识别感到不安，但对警察在刑事调查中使用人脸识别系统则较为支持。

从法律角度来看，目前并不清楚欧洲的科学家是否可以在未征得个人同意的情况下收集人脸照片用于生物识别研究。欧盟的通用数据保护条例未为研究者提供明确的法律依据。在美国，一些州已规定，商业公司未经同意使用个人生物识别数据属违法。

受访者普遍认为，公共机构使用人脸识别技术应有更多法规进行规范，超过40%的人希望禁止实时的大规模监控。

性别与种族偏见的存在

人脸识别系统通常是封闭的，且算法过程不公开。然而，专家指出，这些系统通常涉及一个多阶段的过程，通过深度学习对大量数据进行训练。

美国国家标准技术研究院（NIST）去年发布的报告显示，人脸识别的准确率有了显著提升，深度神经网络在图像识别方面表现优异。但NIST同时确认，相比于有色人种或女性，大多数人脸识别系统对白人男性的识别准确性更高。特别是在NIST的数据库中，非裔美国人或亚裔面孔被误识的可能性是白人面孔的10到100倍，而女性的误报率也高于男性。

领导NIST图像小组的工程师克雷格·沃森认为，这种不准确性可能反映了各公司在培训数据库构成上的不平衡，部分公司已开始尝试解决这一问题。

亟需严格立法与监管

研究人脸识别或相关技术的学者指出，该技术可用于多种场景，如寻找失踪儿童、追踪罪犯、方便智能手机和自动取款机的使用，以及在某些医疗研究中帮助诊断或远程监控同意参与者的健康状态。

虽然人脸识别技术具有潜在好处，但这些益处必须与风险进行权衡，因此，适当和严格的监管显得尤为重要。

目前，许多研究者及谷歌、亚马逊、IBM和微软等科技公司都在呼吁对人脸识别系统实施更严格的监管。

马萨诸塞州波士顿东北大学的计算机科学家及法学教授伍德罗·哈特佐格认为，人脸识别技术是历史上最危险的发明之一。他表示，如果美国立法者允许企业使用此技术，应制定相应法规，禁止在健身房、餐厅等场所收集和存储面部指纹，并禁止将人脸识别技术与自动化决策相结合。

需谨慎对待的研究与思考

密歇根州立大学东兰辛分校的计算机科学家阿尼尔·贾恩强调，社会中需要合法且恰当的人脸及生物识别应用。然而，一些科学家警告，远程对人脸进行识别或分类的技术在未告知个人的情况下是本质上危险的，必须抵制其用于控制人群的做法。

作为人工智能领域的重要会议之一，神经信息处理系统会议首次要求提交有关人脸识别的论文时，附上声明，说明研究中可能存在的伦理问题及其潜在负面影响。

此外，《自然机器智能》杂志也在尝试要求部分机器学习论文的作者在文章中加入声明，考虑更广泛的社会影响和伦理问题。

纽约伊萨卡市康奈尔大学的社会学家凯伦·利维认为，研究人脸识别的学者们开始意识到这些道德伦理问题，仿佛科学界正在经历一场真正的觉醒。

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