澎湃新闻记者 李麑制图：冯婧围绕人脸识别技术有诸多讨论：它的识别准确性如何？数据会“歧视”哪些群体？作为敏感信息，“人脸”是如何存储的？使用后，数据会被销毁吗？经过六十年的发展，它不再是加州一间小办公室里技术探索者的古怪实验，人们试图去理解，“黑箱”里有什么
“越来越多人开始关注，算法如何利用我的数据来定义我，它将如何影响政府和商家，他们会以此做出哪些关于我的决定”，长期关注数据法的研究者安巴·卡克（Amba Kak）在接受澎湃新闻（www.thepaper.cn）专访时这样表示
卡克是纽约大学AI Now研究中心的全球战略及项目总监，今年9月，他们发布了一份报告，梳理全球范围内人脸识别技术引发的争议，并评估了现有数据保护法及相关条例的效力，报告提出，仍有诸多问题未能得到有效回应，即便是被称为“史上最严格数据保护法”的欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）
澎湃新闻：谈谈这份报告的缘起吧
安巴·卡克：差不多一年前，我们启动了这个项目
当时我们能感受到，世界范围内，围绕生物识别——特别是人脸识别，各种讨论达到了高峰
热度既来自这项技术的大规模应用，也暗含人们对它的担忧
人们期待，能有更针对性的法律规范这项技术
实际上，全世界范围内，大约有130个国家拥有数据保护法，它们都涵盖了生物特征数据，一些地区有更针对性的法律，比如美国伊利诺伊州的《生物识别信息隐私法》(BIPA)、欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）
但深入研究，这些法律条文仍有局限，比如，它们仍然无法有效解决人脸识别技术的准确性、数据歧视等问题
这份报告收录了8个来自世界不同地区的案例，我们希望梳理目前生物识别技术在应用中的诸多困境
澎湃新闻：人们对于人脸识别技术的担忧似乎存在一些地区差异，比如，美国的研究和行动者聚焦在种族歧视问题，人脸识别技术对于少数族裔的误识率很高，当它应用于警察执法会造成偏误
而中国更关注数据隐私和安全性等问题
安巴·卡克：确实有差异，但我认为，其中存在共性
先谈“歧视”，很有趣的一点，谈及这个词，很多人第一反应是种族，特别是美国，如你所说，目前很多研究都集中在这一领域，它确实引发了一些误捕事件，所以才有了之后许多城市的禁令，警察执法不得使用这项技术
但“歧视”还会涉及更多群体，比如女性、老年人
举个例子，我来自印度，2009年印度政府启动了Aadhaar项目，计划为11亿人口建立一个生物特征数据库，每个公民的指纹、虹膜，甚至人脸信息都将纳入其中，作为公民身份的唯一标识符（编者注：identifier，指用来标识某个实体的一个符号，来源于计算机编程语言），与教育、医疗、保险、金融等社会生活的方方面面绑定
Aadhaar的初衷之一是为了减少社会福利的冒领、漏洞，减少中间环节，避免因官员腐败，救济无法到达需要的人手中
但很快人们发现了各种问题
许多底层劳动者由于长期劳作，指纹严重磨损，难以被识别，无法获得救济
Aadhaar打造了一套唯一身份系统，但这些群体却被排斥在外
除此之外，Aadhaar计划还有很多问题，比如数据安全，我们的报告中也有一章专门讲Aadhaar计划
或许相较于“歧视”，更准确的词是“排斥”（exclusion），如果你生活在一个人口结构并不那么多元的社会，种族歧视似乎离你较远，不如想想排斥，你是否被某种系统排斥在外了
Aadhaar计划建立了一套生物特征数据库
图片来源：Getty澎湃新闻：比如数字鸿沟也会造成排斥？新冠疫情期间，中国的“健康码”发挥了很大作用，但对于一些不习惯使用智能设备的群体，他们的生活也遇到了障碍
安巴·卡克：没错
几乎每个地区都有数字鸿沟，可能是某些地区的网络覆盖率有限，也可能是某个人群不习惯使用智能设备
Aadhaar使用唯一识别码（UIDAI）与社会福利绑定，可以追问两个问题，涉及到社会福利领取这种社会基础服务时，是否可以保留其他“低技”的、非数字化的方式？技术的初衷是为了提高效率，但对于某些群体而言，它恰恰起到了相反作用
另一个问题是，当个人对识别结果存疑时，是否有申辩机制？澎湃新闻：人脸识别的准确性引发了各种讨论，技术供应商往往宣称很高的准确性，但一些独立测评显示，对于某些群体误识率更高，可以对准确性提出“行业标准”吗？报告中提到了一点，立法者开始意识到需要对技术供应商进行审查，如美国国家标准技术研究院（NIST）会设置基准，他们有自己的数据集，可以进行独立测试
安巴·卡克：是的，比如NIST的“2019人脸识别供应商测试”（Face Recognition Vendor Test，FRVT），它会评估同一个算法对于不同人群的表现
值得注意的是，这套标准可能只适用于美国独特的社会人口结构，比如种族、年龄、性别等等
如果在亚洲、拉美地区，数据集和标准可能完全不同
设置准入标准是正确的方向，允许专业机构对准确性进行评估
但目前，包括NIST等标准设置机构在内，他们提出的标准具有多大效力，学界也有不同意见
有研究者发现，一些已经通过了标准测试的算法，在实操环节仍然低于预期
2018年底，伦敦警方曾使用安装有摄像头的面包车来监视街道安全，这在当时引发民众抗议
图片来源：视觉中国澎湃新闻：2019年旧金山提出人脸识别禁令后，多个城市纷纷通过了类似的禁用措施，主要禁用范围是警察执法
最近波特兰也提出，禁止私人公司在公共场所使用这项技术
有人担心，一刀切式的禁止是一种“技术恐惧论”
安巴·卡克：这个问题非常有趣
首先，媒体报道中使用了一个非常干脆的词，“禁令”（Ban），但许多城市出台的是类似“暂停令”（Moratorium），暂时叫停这项技术的应用，直到有更深入的研究，或更健全的法律，可以切实保障个人权利
这一轮人脸识别禁用浪潮可能会造成一种印象——这是一个糟糕的技术，但我认为，恐惧论会让人们远离它，而非了解它
这一轮禁令浪潮背后有很多讨论会，有的由城市的市政部门组织，有的由公民团体组织
很多人试图去理解“黑箱”里运行的技术——算法如何利用我的数据来定义我，并做出关于我的决定
举个例子，我们正在研究新冠疫情期间，全球的各种防疫软件
中国有健康码，用不同颜色区分你的安全级别，据我了解，持有绿码者可以通行无阻，而红码就无法进入某些地方
人们会关心颜色为何发生变化，如果它对我的判断有误，我能否挑战它，为自己申辩？类似的讨论在全球各处都能看到，越来越多，透明度和申辩机制都很重要
所以我并不赞同技术恐惧论，相反应该鼓励人们“打开”黑箱
澎湃新闻：目前，世界范围内，很多数据保护法都强调了“同意”的重要性，但这份报告似乎持有不同观点，为什么？安巴·卡克：是的，同意并不重要，或者说，它并不如你想象中那么重要
个人需要有知情权，了解数据具体的使用场景、使用目的，如何获取、存储、处理、销毁
但“同意”并不等于你真的有选择权
现有的“同意”机制存在问题，比如，当你想要安装一个App，手机会弹出的说明框，你可以选择同意，但如果不同意就意味着你无法使用这个App
不要对“同意”有什么浪漫化的想象，它不能保护我们的权益，相反，它可能会被恶意曲解为一种“授权”
无论从技术还是法律的专业背景上，个人与科技公司都是不对等的，保护个人信息安全不该是个人的责任，而应是政府的职责
所以相较于一个模糊而形式化的“同意”，政府需要更明确的法规，规定数据的获取及使用
人脸可以作为一种连接个体信息的标识符，与消费习惯、行踪轨迹等互通
图片来源：Flickr澎湃新闻：最近，中国公布了《个人信息保护法（草案）》，并向社会征询意见
有法律学者提及，需要限定人脸识别技术的使用目的，它应该被应用于身份验证，而非其他商业性目的，比如用户画像和精准营销
《欧盟通用数据保护条例》等法规中也提出了一些原则，比如“必要性原则”、“使用目的限定原则”，实际操作中，这些原则的效力如何？安巴·卡克：可以拆分成两个问题
首先要警惕一种简化的对比，认为“识别”（Identification）是高风险的，而身份“验证”（Verification）是100%安全的，但就像我前面提到的那些因素，Aadhaar就是一种身份验证，但很多人无法识别指纹
使用目的限定原则（Purpose-limitation Principle）非常重要
比如，我可以将我的个人数据放心交给住房委员会，因为我清楚他们会如何使用我的数据
但如果数据泄露，或是被卖给了保险公司，他们可能会对我做出判断，比如拒绝为我贷款
这个设想很好，但在执行层面上看存在困难
如Google这样的科技巨头，业务涵盖多个领域，彼此之间会不会进行数据互通？比如，我的健康数据会不会分享给保险公司，或者广告精准营销？所以实际操作层面，立法者、公民团体或许需要做更多实践
澎湃新闻：报告中提到了一个有趣的案例，国际红十字会在分配人道主义救援时使用了生物识别技术，但他们决定放弃建立一个中心化的生物特征数据库
中心化的数据库存在哪些风险？安巴·卡克：新冠疫情期间，你能看到中心化的数据库，针对防疫它很有效
但它又存在风险性
一是数据安全，当所有敏感信息都存储在一个中心化的服务器上，如果遭到攻击，很容易危及整个数据库
第二层风险，我们称之为“蜂蜜罐”（honeypot），它与前面提到的“使用目的限定原则”存在冲突——将不同来源的数据整合，这件事情诱惑太大了
这也是红十字会案例中，人们的担忧：他们有必要使用生物识别技术，以提升发放救援物资的效率
但试想，如果你拥有一个关于难民的中心化的生物特征数据库，会有太多力量想要访问这些数据
所以红十字会通过技术手段，尽量减少生物识别技术的实际保留
澎湃新闻：报告的最后一章提到了一个案例，纽约的一处公立学校，家长们反对校方以安保为名使用人脸识别技术
针对这项技术的应用伦理，社区在其中可以起到什么样的作用？安巴·卡克：我们想通过这个案例告诉大家，行动是可能的
这个案例中，家长们讨论的都是最具体的问题，而不再是一些看起来时髦却有些抽象的词汇，比如隐私和监控
孩子的日常生活会面临哪些改变，是否有其他更好的方式使用这笔资金
实际上，在全球关于人脸识别的讨论中，我们能看到这种转向，从抽象的概念走向具体的问题
再谈谈印度
进行国际比较时，我们发现，很难在当地语言中找到一个词汇来表达“隐私”，这个词当然是存在的，只是人们在日常生活中很少会用到它
当你去问一个普通印度人，“人脸识别摄像头会侵犯你的隐私吗”，或许他无法明白你在说什么
这份报告发布后，很多人会问我，“你对我们国家的生物识别技术法律有什么建议吗？”这个问题太大了，不如看看周围，如就业、居住、子女教育，人脸识别技术对你的生活产生了哪些影响？你同意它对你的判断和决策吗？（市政厅得到AI Now授权，近期将翻译报告中的部分内容，呈现不同城市的行动与思考
）责任编辑：冯婧校对：徐亦嘉