文/赖雪莉
科技巨头的根据地美国旧金山上月通过法案，成为美国第一个禁止警察和当地政府机构使用人脸识别的大城市。人脸识别技术曾是科幻电影的元素，但近年已快速进入了我们的日常生活，学习辨认我们每个人的脸。这本应是给大家生活带来安全与方便的工具，却为何日渐遭受民众的抵制？
在日常生活中，刷脸场景随处可见，不过，人脸识别的用处不仅如此。
2017年底，英国广播公司（BBC）记者在中国测试了贵州警方监控中心的 “实时行人检测识别系统”。记者的脸在街上被系统扫描登录为嫌疑犯后，仅过了七分钟便遭到警察拦截 。透过路上大量架设的“天眼”，该系统能快速辨认出行人的性别、年龄、衣着、族裔等资讯 。
在2018年的春运期间，中国河南郑州铁路警方率先使用了人脸识别智能眼镜，该智能眼镜能够实时将面前的人脸和犯罪资料库进行比对，进而高效地筛查出在逃和冒用他人身份证的旅客。虽然纽约时报称该技术还没有成熟 ，但根据人民日报报导，警察已经借此查获涉嫌拐卖人口、交通肇事逃逸等重大刑事案件的网上在逃人员7名，以及冒用他人身份证件的人员26名 。
今年4月，根据纽约时报获得的采购文件，中国政府更在采购“支持识别维吾尔族/非维吾尔族的属性”的智能相机系统。
相似的刷脸维稳风潮并不只在中国发生。依据英国卫报（The Guardian）报导，美国联邦调查局（FBI）的人脸资料库里拥有一半美国成年人的资料，而许多警察单位也拥有“即时人脸识别科技” – 能透过摄像头即时搜寻并识别路上行人的身份 。在2018年的冬季奥运中，南韩政府据报使用了附有人脸识别科技的航拍机，以监控场内外的人员，确保比赛安全进行 。英国伦敦警方也在一年一度的诺丁汉丘嘉年华中使用了人脸识别软件，借以在人潮众多的活动中寻找“可能制造麻烦的人” 。
人脸识别科技到底是怎么运作的？
人脸识别科技建立在大型可共享的资料库和精密的电脑计算上。大致遵循以下过程 ：
1. 收集资料：大量“阅读”照片学习辨识，自动学习并提取人脸各个部位和尺度的特征，根据所提供的信息将不同的人分开。
2. 定位人脸：自动识别出人脸，包括大小、位置，再确定出鼻子、眼睛、嘴巴等。
3. 匹配与识别：将待识别的人脸特征与已经得到的人脸特征模板进行比较，根据详细程度对人脸的身份信息进行判断。
4. 属性识别：对各种属性进行直接分类，比如年龄、性别、表情、种族、发型、是否戴眼镜、胡子的类型。
不想刷脸，可以吗？
有人说“如果我没有做什么需要躲藏的坏事，这些监控科技跟我没什么关系”，但当我们检视人脸识别科技的各种运用后，便不难发现刷脸这件事多是在取得我们允许之前便被强加于我们生活中。换句话说，民众只能默默接受，没有选择退出（opt out）的机会。
不同于其他的身份识别科技如指纹，人脸识别可以在被识别者没有意识或没有直接接触之下执行。科技公司和政府部门可以在公共空间和网上大量搜集个人的人脸资讯。许多辨认人脸的软件也以其他的名义被大量散播使用，如美图app（抓出你的五官位置进行修正）、猜年龄游戏等。在摄像头普及的国家如同英国和中国，如果摄像头加上了人面识别功能，光是行走在路上、搭乘大众交通工具，人脸资讯就会被搜集，行踪几乎无所遁形。
即使人们对于刷脸科技有所意识（甚至反弹），也很难有选择退出的机会。将来，民众可能只能在 “刷脸付款” 或是 “不消费” 之间选择，而旅客也可能只能在 “刷脸进站” 和 “不搭乘大众交通工具” 之间选择。
我的脸，我的隐私权
不仅无法选择退出，你的数据还有可能成为科技公司营利的工具，例如亚马逊的人脸识别工具Rekognition提供廉价的“分析和比较面部，以进行各种用户验证，人数统计和公共安全”服务，美国俄勒冈州警方也是他的一大客户。
当用于手机萌拍的时候，人脸识别看似无伤大雅，但被用作监控时，很可能构成无差别的大规模监控：因它基于广泛、大量地监视、收集、储存、分析数据，而不是对个体的合理怀疑。在国际特赦组织看来，这种无差别的大规模监控将会不当地干预人们的言论自由、结社自由、和平集会自由。
打个比方，在和平集会时使用人脸识别技术，相当于强制实名登记参与集会的人，这可能产生深远的“寒蝉效应”。
人脸识别技术的运用，其实并非完全无法可依，国际社会和国际法早已有所讨论。
“非法或任意监控和/或截获通信以及非法或任意收集个人数据是高度侵入性行为，侵犯了隐私权和表达自由权，可能背离了民主社会的信念。”
—联合国大会决议A/RES/68/167
2013年联合国大会通过决议68/167 “数字时代的隐私权”。此决议强调，“尽管对公共安全的关注可说明收集和保护某些敏感信息的合理性”，但各国政府需充分遵守其按照国际人权法所承担的义务，各国应“设立或维护现有的独立有效的国内监督机制，使其能够确保国家通信监控、通信截获以及个人数据收集工作具备适当的透明度并接受问责”。
尽管如此，在大部分国家，仍然没有关于人脸识别技术及其数据使用的立法框架，它们的使用方式缺乏透明度，同时可能存在歧视性的使用方法。下次，当你遇到人脸识别的场景，不管是手机滤镜、超市、车站还是银行，也许是时候想一想，问一问：这些属于我的数据去了哪里，又将被如何使用？