“中国人脸识别第一案”落判，技术应用权界在哪？
作者 | 蒋宝尚
编辑 | 陈彩娴
11月20日下午，中国人脸识别第一案在杭州法院作出一审判决，此次距离2019年11 月 1 日立案的时间整整过去了一年多。
判决结果为：野生动物世界赔偿郭兵合同利益损失及交通费共计1038元，删除郭兵办理指纹年卡时提交的包括照片在内的面部特征信息。
驳回郭兵提出的确认野生动物世界店堂告示、短信通知中相关内容无效等其他诉讼请求。
或许在很多人看来，这不过是一起违约案件，但此事牵涉的隐私问题决定了人脸识别技术应用的方向与权界。因此，案件意义远超一般违约诉讼。
事情经过
2019年4月27日，浙江理工大学特聘副教授郭兵花费1360元，购买了杭州野生动物世界的年卡。该卡有效期为一年，不限次数，入园时要同时验证卡和指纹。
2019年10月17日，园区向他发来短信，称“年卡系统已升级为人脸识别入园，原指纹识别已取消，即日起，未注册人脸识别的用户将无法正常入园。
郭兵认为，面部特征属于个人敏感信息，一旦泄露、非法提供或者滥用，极易危害消费者人身和财产安全。杭州野生动物世界在未经其同意的情况下，通过升级年卡系统，强制收集他的个人生物识别信息，严重违反了《消费者权益保护法》等法律的相关规定。
《消费者权益保护法》第29条，“经营者收集、使用消费者个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经消费者同意。”
2019年10月28日，郭兵将杭州野生动物世界起诉至法院，请求对方退还1360元的卡费，并承担本案诉讼费。
根据上述《受理案件通知书》显示，2019年11月1日，杭州市富阳区法院已受理此案。案子在2020年6月开庭，按正常流程，法院本应在9月给出判决。但承办人告诉郭兵，法院认为属于“疑难复杂案件”，案子的审限到期前经法院院长批准又延了6个月。
在案件受理的这一年，关于隐私保护也发生了一件大事情。2020年10月13日上午，《个人信息保护法（草案）》提交全国人大常委会审议。
草案确立了以“告知—同意”为核心的个人信息处理一系列规则，要求处理个人信息应当在事先充分告知的前提下取得个人同意，并且个人有权撤回同意；重要事项发生变更的应当重新取得个人同意；不得以个人不同意为由拒绝提供产品或者服务。
草案还设专节对处理敏感个人信息作出更严格的限制，只有在具有特定的目的和充分的必要性的情形下，方可处理敏感个人信息，并且应当取得个人的单独同意或者书面同意。
如果将此保护法套在“人脸识别第一案”中，那么动物园在采集与使用人脸信息时，应当充分告知消费者其目的与用途，在消费者同意后才能使用。即使消费者不同意采集或者使用人脸信息，动物园也不能以此为理由拒绝提供入园服务。
个人信息保护现状
实际上，关于个人敏感信息的例子早已在我们生活中普遍存在，如办理各种业务需要的身份证登记、手机软件收集个人信息权限授予等等。
由此出现的问题也屡见不鲜。而之所以现在指纹、人脸、虹膜识别等越来越受到公众关注，无非是这些不同于电话号码、身份证信息，一旦泄露，可能就永远没有办法更改，会给用户带来巨大的风险。
2018年底，中消协曾发布过一份“App个人信息泄露情况调查报告”，调查结果显示，遇到过个人信息泄露情况的人数占比为85.2%，其中约86.5%的受访者曾收到推销电话或短信的骚扰，约75.0%的受访者接到诈骗电话，约63.4%的受访者收到垃圾邮件，此外，部分受访者曾收到违法信息如非法链接等，更有甚者出现个人账户密码被盗的问题。
另外，中国互联网巨头公司的创始人，李彦宏在2018年，中国发展高层论坛年会上，称中国人愿意用隐私交换便利性。背后之意则是中国人的隐私保护意思薄弱。
薄弱体现在人脸识别技术毫无忌惮的应用在各种公共场合。
例如，便利支付加上身份认证，人脸识别应用场景在不断拓展。具体表现为在屏幕上点餐，选择刷脸支付，人脸比对后，输入手机号码后四位就完成付款。曾有媒体调查，在上海一家商场的肯德基餐厅，使用自助点餐机点餐的顾客中，选择“刷脸支付”的消费者占到两至三成。
除了大商场、大超市，部分便利店和街边小店里，刷脸支付设备也得到广泛应用。一些公共服务机构还利用人脸识别技术来打击“黄牛”。某些医院推出“人脸识别+身份绑定”系统，强化早高峰时段热门专家（特需）现场号源的管理。通过人脸识别系统绑定挂号人的身份，使得号贩子失去了现场“投机挂号”的操作空间。
不可否认，在人工智能成为新基建的背景下，人脸识别技术有其先进性和高效率。但任何先进技术的应用，都有其边界。而现在的情况是：上班刷脸打卡，工作时刷脸打开手机、笔记本电脑，午饭时刷脸支付，出差住酒店也得刷脸登记，甚至上公厕取厕纸都要刷脸。
更有甚者，在校园中，智能课堂行为分析系统，孩子在校园生活中是否有微笑、向老师问好、主动捡垃圾、列队整齐等良好行为，或者快速奔跑、摔跤、打架、拥挤等危险动作，都可能被人工智能检测到。
另外，AI还可以通过采集学生坐姿、举手、站立、打哈欠等课堂行为，就可以进行学习状态、课堂有效性、学习兴趣等相关性研究。
因此，也有很多学生认为“人脸识别”侵犯了自己的个人隐私。
专家也认为，AI应该成为课堂教学的助手，成为学生学习知识的助手，而不是琢磨学生肢体语言和行为习惯的工具。
解决隐私问题，技术先行
首先，我们要正视一个现实：今天的互联网服务，已经深深植根于用户数据，并且创造了巨大价值。如果一定要对用户数据使用层层设防，无异于在倡导大家不用电器一样荒唐。
隐私问题如同大禹治水，宜疏不宜堵，主要靠技术而非法规解决。针对数据安全与用户隐私，学术界此前也取得了许多成就。
之前AI科技评论和第四范式副总裁、主任科学家涂威威的一次对话中，他曾经表示：“同态加密、差分隐私、自动多方机器学习技术、联邦学习等等技术，在社会重视隐私保护意识之前，每年都会有论文产出，每年都会迭代从而适应越来越复杂的数据环境。”
微众银行的杨强领衔研究的联邦学习技术，号称既能够保护各方数据安全，又可以基于用户数据进行建模的方案。
关于联邦学习如何解决用户隐私和数据孤岛，杨强曾讲过这么一个故事：
假如你养了一只小羊，想给它吃各种不同营养成分的草料，你需要去各地收集草料再运送回来喂它。但是有一天，各地不再允许将草料向外运输了，你该怎么办？
在此情况下，联邦学习提供了新的思路：让羊群在各地移动，而草不出本地。
也就是机器学习模型以分布式的方式构建，而不需要数据在本地区域之外移动，这种“数据不动，模型动”的优势在于，对于每只羊的所有者而言，并不知道羊吃到肚子里的草到底是什么样，也就实现了在隐私保护和数据安全的前提下，机器学习模型不断完善。
除了联邦学习，蚂蚁金服也在用技术致力解决数据孤岛很隐私的问题。在其《共享学习：蚂蚁金服数据孤岛解决方案》一文中，蚂蚁金服发明了共享机器学习(Shared Machine Learning)的技术。试图借用硬件的优势解决这一棘手的问题。
显然，技术解决隐私的方案，会逐渐成为业界的显学，而用户的隐私保护问题，最终会被不断进击的技术所解决。
一些拥有海量数据的大公司，也越来越重视隐私保护，例如腾讯2019年5月提出“科技向善”作为新的愿景和使命，所着眼的也正是探索在社会问题下，人与AI的相处之道。
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2. //www.zhihu.com/search?type=content&q=%E5%AD%A6%E6%A0%A1%E7%94%A8%E4%BA%BA%E8%84%B8%E8%AF%86%E5%88%AB
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