人脸识别技术，作为人工智能的一个重要标志，已经在各个领域得到了广泛应用。
从面部解锁、身份验证、面部支付到门禁、通行和安防，几乎无处不在。然而，随着技术的普及，随之而来的问题也引发了不少争议。
根据人民网12月4日的报道，东莞的一些公厕为了防止卫生纸被滥用，安装了人脸识别供纸机。尽管这在管理上带来了便利，但是否在此场景下使用人脸识别技术是必要的，却引起了广泛讨论。此外，有网友甚至为了躲避人脸识别，选择戴头盔去看房。目前，超过80%的售楼处都已经安装了人脸识别系统，一些开发商甚至用该技术来评估客户类型。
这些“无感人脸识别”或“被人脸识别”的场景，增加了人脸信息被滥用和盗用的风险。
新华热点的报道指出，近期一些网络黑产从业者在电商平台上以“人脸信息0.5元一份”的价格进行倒卖。此外，日常支付交易中使用的人脸识别流程，如眨眼、张嘴、摇头等，已经被一些恶意用户破解，甚至被用于非法借贷和套现，受害者对此毫不知情。
业内人士对人脸识别带来的安全隐患表示担忧，主要体现在两个方面：首先是未经用户同意擅自采集人脸数据并用于商业目的；其次是人脸数据一旦被采集，通常会形成一个长链条，商家不仅掌握了用户的人脸数据，还可能获取用户的消费习惯和财务状况等信息，这些信息一旦泄露，对用户隐私造成的损害将是巨大的。
近年来，AI被提升到国家战略高度，人脸识别作为人工智能的一个重要细分领域，迎来了发展机遇。自2015年以来，我国发布了多项政策文件，如《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见(征求意见稿)》和《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》，为人脸识别技术在安防和金融等领域的应用奠定了基础。
人脸识别政策的持续推进，促进了行业的快速发展。今年，在疫情防控的背景下，中国企业积极研发并应用了大量先进技术，其中包括人脸识别技术。各地推出了人脸识别测温通行系统，通过AI技术进行信息认证，能够有效识别重点地区人员，减轻居民在防疫期间的登记负担，简化进出社区的流程；腾讯的官方数据显示，其人脸识别技术可以识别戴口罩的人，且对口罩佩戴错误的识别准确率超过99%。
如今，AI人脸识别技术已经广泛应用于面部解锁、身份认证、面部支付、门禁、通行和安防等多个领域，逐渐从公共安全延伸到商业应用。
前瞻产业数据显示，到2022年，全球人脸识别市场规模将达到75.95亿美元，而我国市场规模预计将达到66.73亿元。根据企查查的数据，中国的人脸识别相关企业已超过1万家。作为一种新兴的身份认证手段，人脸识别的便利性和效率促使其应用范围不断扩大。
然而，正如前文提到的案例所示，人脸识别技术如同一把双刃剑，在某些情况下，可能弊大于利。当然，我们不应因为一些负面影响而完全放弃在社会生活中应用AI人脸识别技术。
如何在利与弊之间找到平衡呢?
根据今年10月发布的《人脸识别应用公众调研报告(2020)》，总结了六类人脸识别技术应用的争议场景。调查结果显示，受访者最难以接受的场景包括：商场利用人脸识别技术收集顾客行为和购买方式，高校通过人脸识别技术监测学生的注意力、微表情以及上课姿态，以及基于人脸图像分析的换脸、美妆和性格判断等。
人脸识别技术本身并没有原罪，关键在于其使用场景的合理性。针对人脸识别技术可能被滥用的现象，天津、南京、杭州等地近期开始规范人脸识别，禁止非法采集人脸信息和强制进行人脸识别。
需要强调的是，禁止或不禁止并非简单的“一刀切”。更重要的是，针对特定场景应为人脸识别的使用设定“边界”。例如，在一些非必要的场景中，应减少对人脸这种敏感信息的采集和使用，并积极寻求替代方案。此外，人脸识别的相关法律法规也需要不断完善，以在推动行业发展的同时，优先考虑隐私和安全问题。
人脸识别技术是我国人工智能发展的一个缩影。如今，人脸识别技术的广泛应用已成趋势，正如任何新技术一样，只有善用其长处，规避其短处，才能有效减少潜在的危害。
