AI前哨站：人臉識別應用公眾調研報告（15頁）.pdf

《AI前哨站：人臉識別應用公眾調研報告（15頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《AI前哨站：人臉識別應用公眾調研報告（15頁）.pdf（15頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 目錄 前言 一、九成以上受訪者用過人臉識別“刷臉支付”最為普及 二、人臉識別技術的便捷性受到認可但存在強制使用問題 三、受訪者關注人臉信息泄露、財產損失等安全風險 四、六成受訪者認為人臉識別技術有被濫用的趨勢 五、受訪者認為有必要出臺相關法律法規規范人臉識別發展 六、總結與展望 App 違法違規收集使用個人信息專項治理工作組 南方都市報個人信息保護研究中心人工智能倫理課題組 出品 App專項治理工作組南都人工智能倫理課題組 1 3 6 8 12 19 22 得益于國內深度學習算法的發展和海量數據的累積， 人臉識別應用在近年呈現出 加速落地的態勢。 大到智慧城市建設， 小到手機客戶端的登錄解鎖

2、， 都能見到人臉識別 技術的影子。 然而正如所有新技術一樣， 人臉識別也開始呈現出 “雙刃劍” 效應， 在提高社會效 率、 增加便利性的同時， 在隱私、 安全、 公平等方面亦引發了諸多爭議。 一些企業因安全 措施不到位導致用戶的人臉、 行蹤軌跡等個人敏感信息泄露， 更是有媒體曝出人臉信 息買賣黑色產業鏈， 5000多張人臉照片僅標價10元。 由于國內相關法律、 技術標準相對滯后， 監管部門面臨著一些法律規范的適用難 題， 為應對人臉識別技術與應用中可能存在的違法違規行為和灰色地帶， 加快相關標 準與法律法規的研究制定勢在必行。 2020年上半年， 人臉識別技術應用安全調研課題組發布了一份線上問

3、卷， 旨在了 解人臉識別技術應用的普及情況與公眾態度。 課題組共回收匿名問卷2萬余份， 受訪 者覆蓋了全國不同地區、 學歷、 年齡段人群。 其中， 大學本科及以上學歷的受訪者約占 60%， 19-40歲的受訪者超過85%。 調研范圍較大， 問卷數據比較全面地反映了當前公 眾對人臉識的接納態度。 前言 數據顯示， 公眾對人臉識別整體持認可態度整體， 但對于部分侵犯性較強的應用 感到無法接受?！翱傮w利大于弊， 推廣應用時仍需注重風險， 保障用戶知情和選擇權” ， 是受訪者的主流觀點。 12 九成以上受訪者用過人臉識別 “刷臉支付”最為普及 一 課題組在問卷中列出了常見的10大類人臉識別場景， 分別

4、是： 支付轉賬 （如刷臉支付、 轉賬提現等） 開戶銷戶 （如銀行開戶、 開店、 開播、 注銷等環節） 實名登記 （如酒店入住、 購票搶票等） 解鎖解密 （如解鎖手機、 開啟未成年人模式、 解密私人相冊等） 換臉娛樂 （如換臉、 算命等軟件） 政府辦事 （如工商注冊、 個人報稅、 福利發放等） 交通安檢 （如飛機場、 火車站進站人臉識別等） 門禁考勤 （如小區、 公園門禁、 公司人臉識別考勤等） 校園/在線教育 （如查看抬頭率、 刷臉簽到等） 公共安全監管 （如闖紅燈識別、 大型活動安檢等） 在10大類場景中， 最普及的場景是支付轉賬， 67.2%受訪者表示遇到過。 除此之 外， 解鎖解密 （5

5、4.1%） 、 交通安檢 （49.6%） 、 實名登記 （47.68%） 、 開戶銷戶 （45.26%） 、 門禁考勤 （43.33%） 也較為普及， 均有四成以上受訪者在相關場景中遇到過人臉識別 應用。 問卷數據顯示， 94.07%的受訪者使用過人臉識別技術， 4.58%的受訪者沒有用過， 還有1.34%的受訪者表示 “不確定” 。 34 從受訪者的反饋來看， 人臉識別場景下的用戶協議設置較為規范。 61.81%的受訪 者表示有簽訂 （或點擊同意、 看到） 過包含人臉信息收集使用規則的用戶協議或隱私政 策。 18.59%的受訪者選擇 “沒有” ， 19.6%的受訪者選擇 “不確定” 。 選擇

6、 “有” 的受訪者占 據絕對主流。 不過， 出于對問卷簡潔性的考慮， 受訪者只要在任一場景中簽訂過用戶協議或隱 私政策即可選擇 “有” ， 不排除一些做得較好的行業拉高了整體表現。 5 人臉識別帶來的管理效率提升， 是各行業推進相關應用的主要動因。 然而， 公眾在實 際使用過程中， 是否切實感受到了更多的便捷性和安全性？ 為了尋求這一問題的答案， 課 題組在問卷中就 “便捷性” 與 “安全性” 設置了量表題， 請受訪者分別依據前述10大類場景 中的使用感受進行打分。 1分為最低分， 5分為最高分。 結果顯示， 在便捷性感受方面， 有9類場景的平均分超過4分， 顯示出受訪者對便捷性 的認可度。

7、其中， 得分最高的是支付轉賬， 平均分為4.33。 除了 “其他” 場景外， 只有換臉娛 樂場景的平均分不足4分， 但也達到了3.66分。 在安全性感受方面， 受訪者給出的分數則明顯偏低， 體現出他們對安全風險的憂慮態 度。 在各個場景中， 僅有交通安檢場景的平均分超過4分， 為4.01分。 緊隨其后的是支付轉賬 （3.98分） 、 開戶銷戶 （3.96分） 和校園/在線教育 （3.88分） 。 其他場景得分則在2到4分之間。 人臉識別技術的便捷性受到認可 但存在強制使用問題 二 6 在此前的App違法違規收集使用個人信息專項治理行動中， App強制超范圍收集 個人信息的問題較為突出。 為了調

8、研這一問題是否在人臉識別場景下同樣存在， 課題 組也要求受訪者反饋是否遇到過強制使用。 結果顯示， 在 “交通安檢” 場景中遇到強制 人臉識別的受訪者最多 （27.39%） 。 其他人數較多的場景還包括 “實名登記”（26.42%） 、“開戶銷戶”（25.94%） 、“支付轉賬”（25.81%） 、 門禁考勤 （21.76%） 。 課題組同時了解了公眾更愿意使用的驗證手段， 位列前三的驗證手段依次是 “指 紋”（55.7%） 、“手機驗證碼”（50.66%） 和 “密碼”（48.57%） 。 更愿意使用 “人臉識別” 的 受訪者占32.98%， 次于身份證驗證 （39.87%） 位列第五。 7

9、 受訪者關注人臉信息泄露、 財產損失等安全風險 受訪者在安全性感受方面存在的疑慮， 或許與當前信息泄露事件高發有關。 問卷數 據顯示， 30.86%受訪者已經因為自己的人臉信息泄露、 濫用等遭受損失或隱私被侵犯。 在有關人臉識別的安全隱患中， 受訪者最擔心的依次是 “人臉信息泄露”（63.64%） 、“ 個人行蹤被持續記錄”（54.4%） 和 “賬戶被盜刷， 導致財產損失”（53.72%） 。 三 8 值得注意的是， 隨著各種治理行動的推進， 民眾的隱私保護意識也有所提升。 面對 人臉識別時， 大部分受訪者會關心其個人信息被收集使用的范圍、 目的和方式。 例如， 高達82.57%的受訪者表示關

10、心過個人的人臉原始信息 （如原始照片） 是否會被收集方 保留以及會被如何處理。 9 具 體 到 人 臉 信 息 的 處 理 規 則 而 言，3 1 . 5 % 的 受 訪 者 想 知 道 收 集 方 “采取何種技術和管理措施保證收集的人臉信息安全” ， 26%的受訪者想知道 “人臉識 別技術是否為第三方提供， 如是則第三方是誰” ， 23.16%的受訪者想知道 “人臉信息目前 被使用在哪些場景， 是否變更了使用目的” ， 18.61%的受訪者想知道 “查看、 撤回、 或刪除收集 的人臉信息的方式” 。 10 目 前，人 臉 識 別 應 用 既 有 由 政 府 、 事 業 單 位 主 導 的，也

11、 有 靠 私 企 等 商 業 力 量 推 動 落 地 的 。 整 體 而 言，受 訪 者 對 “ 政 府 部 門 ” 的 信 任 度 最 高， 對 “私企” 的信任度最低。 11 六成受訪者認為人臉識別技術 有被濫用的趨勢 近年來， 越來越多的人臉識別技術與應用現身公眾視野， 其中不少引發輿論爭議： 斯坦福大學研發的算法可通過面部照片識別性取向； 部分學校利用人臉識別攝像頭完 成學生考勤， 甚至 “監控” 教師和學生的上課狀態； 一些地方的交通管理部門通過人臉 識別抓拍闖紅燈的行人， 被抓拍者的個人信息可實時顯示在附近的電子屏幕上 。 在調研中， 64.39%的受訪者認為人臉識別技術有被濫用的

12、趨勢， 20.13%的受訪者 認為沒有， 還有15.47%的受訪者表示 “不確定” 。 四 12 值得注意的是， 更多居住在北上廣深、 省會城市等二線城市的受訪者認為人臉識 別技術當前有被濫用的趨勢。 這或許與這些地區的人臉識別應用更加普及有關。 13 不同學歷的受訪者對 “是否被濫用” 的看法也有差別。 除了小學及以下的受訪者， 學歷越高， 越認為當前人臉識別技術有被濫用的趨勢。 在此前曾引發輿論爭議的應用場景中， 受訪者對三個場景的接受度較高， 分別是 “公共安全監控在城市交通要道、 交通運輸工具等各個場景收集人臉數據”“在一些街 道過馬路時， 有人臉識別系統記錄了你闖紅燈等違反交通規則的

13、行為” 和 “分析人臉以 確認用戶年齡， 攔截未成年人用戶” 。 均有60%以上的受訪者選擇了 “接受” ，“不接受” 受訪者的占比分別是15.78%、 13.95%和19.01%。 在教育領域，“高校運用人臉識別技術收集學生的抬頭率、 微表情， 以及教師上課 的姿態” 一直爭議較大。 數據顯示， 選擇 “接受” 的受訪者占比與前述三個場景相比明顯 降低， 為50.05%。 另有29.36%的受訪者明確表示 “不接受” ， 20.59%的受訪者表示 “不 確定” 。 14 在 “新零售” 概念火熱的大背景下， 人臉識別被廣泛應用于商業場景， 然而課題組 發現， 受訪者對此類應用持謹慎態度。 在

14、問卷選項中， 受訪者對 “部分商城會運用人臉 識別技術， 收集顧客的行為和購買手段” 的接受度最低， 42.68%的人表示不接受。 15 結合地區的交叉分析則顯示， 居住在北上廣深的受訪者， 在各個場景中都表現出 了更低的接受度。 16 1718 受訪者認為有必要出臺 相關法律法規規范人臉識別發展 盡管受訪者對人臉識別的潛在風險有各種各樣的擔心， 但課題組也注意到， 他們對人 臉識別的態度整體上是正面的。 65.24%的受訪者認為人臉識別 “總體利大于弊， 推廣應用 時仍需注重風險， 保障用戶知情和選擇權” 。 其余受訪者的態度則呈現出兩極走勢， 10.93%的受訪者對人臉識別技術與應用非常

15、支持， 認為 “推動了社會進步， 促進了經濟發展， 應該大力推廣” 。 22.07%的受訪者認為人臉 識別 “應用風險高， 爭議大， 應僅限少數場景使用” 。 還有1.76%的受訪者態度非常謹慎， 認為 人臉識別 “明顯弊大于利， 應予以禁止” 。 總體而言， 各個地區的受訪者中， 認為人臉識別 “總體利大于弊， 推廣時應注重風險” 的 比例都是最高的。 不過， 相較于其他地區， 居住在北上廣深的受訪者中認為 “人臉識別應僅 限于少數場景使用” 的比例更高 （27.85%） 。 五 1920 在受訪者看來， 人臉識別應用如何規范？ 問卷數據顯示， 受訪者還是更傾向 “通過 法律法規或者國家標準

16、” 來達成， 有61.49%的人選擇了該選項， 占比最多。 49.87%的受 訪者認為有必要提高人臉識別行業的進入門檻， 49.04%的受訪者支持對人臉識別設 備進行檢測認證。 21 總結與展望 人臉識別從剛出現到逐步推廣應用， 其 “爭議” 一直存在， 事實上， 這也是每個新技 術新應用出現時所都要面臨的狀況。 通過此次調研內容來看， 隨著廣大網民個人信息保 護意識的不斷覺醒， 單獨靠新鮮感、 便捷度， 恐怕已不足以對用戶產生足夠的吸引力， 安 全和隱私的保障也同樣成為人們決定是否嘗試新技術新應用前， 所關心的重要方面。 同樣， 作為人臉識別技術的提供方、 運營方， 除了不斷強調新技術新應用

17、的優勢， 將 “迅速占領市場” 作為核心目標之外， 是否關心過市場的反饋， 關心過用戶的呼聲？ 調研數據顯示， 強制要求使用人臉識別、 使用規則和安全措施不明、 無法撤回并刪除數 據， 技術可靠度不夠可能被破解等等情況尚普遍存在， 正是因為如此， 大多數人得出 了 “人臉識別技術” 有被濫用趨勢的判斷。 而在驗證手段的選擇中，“人臉識別” 排在了 “指紋”“驗證碼”“密碼” 等之后， 成為了當下人們不得已的 “被動” 選擇。 雖然調研數據 顯示， 大部分人不認為人臉識別技術使其遭受損失或隱私被侵犯， 但如果人臉識別技術 還是得不到正確的引導、 監督， 事情恐怕還會往更加糟糕的狀況發展， 到時候

18、， 不光是個 人利益遭受侵害， 安全與發展的失衡， 可能將致產業受困， 前景黯淡。 就在調研人臉識別技術的社會價值時， 大部分人認可了 “總體利大于弊， 推廣應用 時仍需注重風險， 保障用戶知情權和選擇權” 的觀點， 體現的是網民對新技術和新業務 “ 包容” 和 “審慎” 的態度。 互聯網、 移動互聯網等快速發展， 對激活經濟活力， 改變生活方 式帶來的助力有目共睹， 創新是發展的靈魂的觀念已經成為基本共識， 當然， 這些都歸 因于此前的發展歷程始終建立在了對安全風險合理把控的基礎之上。 對于人臉識別技 術， 如何認識新問題、 新挑戰， 如何建立科學的管控規則， 擴大其優點， 抑制其風險， 是

19、當 務之急。 有沒有解決好個人信息保護問題， 是衡量網民在網絡空間獲得感、 安全感、 幸福感 的重要因素， 近年來， 涉及個人信息保護的規則細化、 執法監管、 治理倡議等方面動作頻 繁， 不斷加強個人信息保護已經成為了有關部門高度重視并持續開展的重點工作。 人臉 六 22 信息作為其個人信息中最為敏感的一類 “個人生物識別信息” ， 更是應該成為重點關注 和保護的對象。 進一步以立法立規、 制定標準等方式對人臉識別技術應用安全加以引 導， 將是切實保障公民合法權益的明智之舉。 就此， 課題組發出以下倡議： 一、 目的合理、 正當、 必要。 評估人臉識別技術應用的必要性， 個人身份核驗準確性 不

20、會影響到個人重大利益或社會公共利益的情形可不優先考慮使用人臉識別技術； 二、 保障用戶的選擇權。 不宜將人臉識別技術設置為唯一的身份核驗的手段， 不應 強制要求或頻繁推薦用戶開通基于人臉識別的相關功能； 三、 確保授權同意后采集。 未經用戶同意或法律法規授權， 不得通過高清攝像頭等 私自采集人臉信息， 不得使用人臉信息追蹤個人行為； 四、 明示收集使用規則。 向用戶明示人臉信息收集使用的規則， 并建立嚴格的內部 管理措施， 防止人臉信息被濫用、 非法提供給第三方； 五、 最小化存儲和使用。 原則上應僅采取提取人臉特征信息進行比對的方式進行 身份核驗， 完成身份核驗等后及時刪除人臉圖片等原始樣本； 六、 明確標注避免混淆。 采用AI技術合成的數字人臉圖像需明確注明其為技術生 成的虛擬圖像， 生成和使用過程應經個人授權， 遵循有關管理規定； 七、 持續提升準確度和安全性。 加強人臉識別技術、 相關信息系統和終端設備的安 全性的檢測與認證， 推動人臉識別技術成熟度不斷提升， 防止人臉信息的偽造、 冒用、 泄露、 丟失。 23