【创业24小时】2023年9月12日
06-17
本文授权转载自公众号：量子比特AI（QbitAI）作者 |微软、亚马逊、谷歌的母公司萧箫字母，这次被告涉足面部识别。
来自伊利诺伊州的两名居民原告认为，三大公司利用他们的面部数据来训练面部识别模型并从中获利。
这些人脸数据来自IBM的“Diversity in Faces”数据集。
它们被一家名为作者的公司未经许可使用（没有通知作者和拍摄对象他们的照片将用于面部识别）。
Flickr 从照片网站收集人脸数据。
这一呼吁是基于伊利诺伊州2017年通过的《生物识别信息隐私法案》（BIPA）。
这并不是大公司第一次利用这项法案。
今年1月，六旗游乐园因收集14岁少年的指纹信息而被伊利诺伊州最高法院罚款。
微软目前表示已收到投诉并正在对其进行审查，但谷歌和亚马逊尚未表明立场。
事实上，在面部识别技术普及之前，收集面部数据并没有引起太多关注。
然而，随着人工智能的兴起，生物识别工具广泛进入人们的视野，人脸识别面临的矛盾也逐渐浮出水面。
隐私和安全还是业务需求？人脸识别涉及侵犯隐私。
在网络的监视下，成为“透明人”似乎不再令人意外。
无论是面部信息、指纹还是语音输入，我们的个人信息都会被巧妙地泄露。
目前在美国，面部识别技术遭到隐私倡导者和立法者的强烈反对，少数城市禁止其市政使用。
去年，民主党立法者提议禁止在公共住房机构中使用面部识别。
对于这起诉讼，微软发言人表示：“我们非常重视隐私，我们致力于确保我们的人工智能技术得到负责任的开发和使用。
”但面部识别不仅仅涉及隐私侵犯。
此外，人脸识别技术本身也存在安全风险。
人脸识别存在安全风险。
去年年底，一家名为耐能的人工智能公司“破解”了微信、支付宝和机场的面部识别系统。
这家阿里巴巴投资的公司团队利用3D打印高清模具“欺骗”支付宝、微信的人脸识别支付系统，成功购买商品。
不仅三维人脸识别系统可以被3D模具欺骗，二维人脸识别系统也可以被破解。
在荷兰最大的机场（史基浦机场），团队用手机上的一张照片“欺骗”了自助值机终端。
事实上，使用 GAN（生成对抗网络）生成的照片或视频甚至可以欺骗当前大多数二维人脸识别系统。
报道刚出炉时，Kneron对此进行了解释，称所使用的3D模具是由专业公司生产的，价格昂贵，不太可能广泛使用，因此无需太担心财产泄漏的风险。
但连日来，新华社报道称，犯罪分子利用人脸识别进行犯罪，而且犯罪成本远低于想象。
犯罪分子不需要有 3D 模具。
一个价值数十的工具和一张仅需几美分的人脸正面照片就可以欺骗面部识别系统。
据报道，这些黑色产业利用电商平台批量倒卖非法获取的人脸信息以及名为“照片激活”的网络工具包，用于解锁微信、使用支付宝账户。
这款“照片激活”工具包可以将静态人脸照片修改为动态人脸验证视频。
原本一动不动的面孔在工具的影响下可以眨眼、张嘴、点头。
这确实会引发人脸识别技术的信任危机。
如果收集到的人脸不用于学术研究，反而可能在一些非法渠道转售，不法分子可能利用人脸识别窃取财物，确实会加深人们的恐慌。
然而，一味提倡隐私、禁止使用面部识别技术似乎并不是解决此事的最佳方案。
毕竟面部识别技术也做出了很多贡献。
商业成本低，需求广泛。
对于一些国外商店来说，人脸识别技术可以帮助他们快速识别店内的“惯犯”或者有盗窃历史的犯罪分子。
如果人脸识别技术能够运用在视频监控中，确实可以减少店主的损失。
与此同时，美国警方也在采购面部识别系统用于安全监控。
他们希望利用这项技术抓获一些仍在逃的犯罪分子或者追踪相关的非法活动。
人脸识别技术本身由于其成本的逐渐降低和普及度的提高，正在被越来越多的商业公司所使用。
应对策略 当然，国内法律法规已经在不断完善。
明年实施的民法典??专门解释了自然个人信息的范围，其中也包括生物识别信息。
此外，网络平台还应对平台内发生的交易负责监管。
如果您已经上传了清晰的身份证照片，或者同时上传了人脸照片和身份证、银行卡信息，您可以在开启人脸验证的同时选择多重验证方式，降低单次验证风险。
人脸验证。
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