你的脸比你想象的更容易被搜索。了解人脸识别如何运作，以及隐私法对此有何规定，是决定你愿意分享多少面部数据的第一步。Safeguard最近发布的一篇科普文章梳理了技术基础知识以及三个最重要的法律框架：BIPA、GDPR和欧盟《人工智能法案》。本文用通俗语言总结了这些要点。
人脸匹配如何将你的脸变成一个分数
人脸识别并不会像相册那样存储你的脸。根据该科普文章，人脸匹配会将一张脸转换为一个向量，即一组描述系统所测量特征的数字列表。匹配随后就变成一个数学问题：系统将一个向量与另一个向量进行比较，并生成一个显示二者相似程度的分数。
这个分数正是阈值发挥作用的地方。系统必须决定分数达到多高才能判定两张脸匹配。阈值设得低，系统会接受更多匹配，但也会产生更多误匹配。阈值设得高，误匹配更少，但可能漏掉真正的匹配。阈值的选择既是技术决策，也是政策决策，因为错误答案的代价取决于具体场景。手机解锁时的误匹配只是不便。警察场景中的误匹配则可能带来严重得多的后果。
该科普文章还强调了偏见测试。系统在不同人群中的表现可能不同，因此在部署系统之前，衡量各群体的错误率至关重要。一个笼统的准确率数字可能掩盖不均衡的结果。
普通人在哪里会遇到人脸识别
对大多数人来说，人脸识别出现在几个日常场所：商店、手机、机场和公共摄像头。每种场景的运作方式略有不同。
- 手机： 用人脸解锁设备是一对一比较，检查摄像头前的人是否与已录入的设备所有者匹配。
- 商店： 零售摄像头可能用于对照 watchlist 标记人员，或分析访客。
- 机场： 人脸匹配可用于将旅客与身份证件或记录进行比对。
- 公共摄像头： 将人群中的一张脸与更大的数据库进行匹配，与解锁自己的手机是不同且更敏感的任务。
数据库越大，你对被扫描的选择权越少，隐私风险就越高。这些担忧并非抽象的。我们关于印度人脸识别热潮与抗议匿名权的终结的报道展示了摄像头网络如何改变参加公共集会的意义。
BIPA、GDPR和欧盟《人工智能法案》究竟赋予你什么
该科普文章指出了三个法律框架。它们的保护是真实的，但适用程度因你居住的地方和谁在收集你的数据而异。
BIPA是《伊利诺伊州生物识别信息隐私法》。这是一部美国州法律，专门处理面部几何等生物识别数据。其保护仅覆盖受伊利诺伊州法律管辖的人群，这也是美国保护常被形容为“拼凑而成”的原因之一。
GDPR是欧盟的《通用数据保护条例》。它将用于识别个人身份的的生物识别数据视为特殊类别的个人数据，处理条件比普通数据更为严格。它广泛适用于处理欧盟境内人员数据的组织。
欧盟《人工智能法案》增加了针对AI系统本身（包括人脸识别）的规则。它不仅仅关注数据，还规范此类系统的构建和使用方式，这与上文描述的测试、阈值和偏见检查密切相关。
关键在于这些法律在适用范围和执法力度上各不相同。伊利诺伊州或欧盟的人可能拥有其他地方的人所没有的权利。而且这些法律都不能阻止摄像头在公共场所捕捉你的脸；它们规范的是组织可以如何使用这些数据。
这对你意味着什么
人脸识别不是一种以单一方式使用的单一技术。解锁手机、在边境被扫描以及被公共摄像头画面匹配，是不同情况，具有不同的风险和不同的法律保护。了解你面对的是哪一种，有助于你决定在哪里采取行动。
同样值得明确的是隐私工具能做什么、不能做什么。VPN保护你的网络流量。它对看到你脸的摄像头，或已经被匹配成向量的照片毫无作用。个人反制措施也有限：我们关于化妆能否战胜人脸识别的文章探讨了为什么旨在欺骗摄像头的技巧提出的问题比回答的更多。
限制暴露的实用方法
你无法控制每一个摄像头，但你可以控制自己主动交出的数据。
- 检查手机上的面部设置。 查看人脸解锁、照片人脸分组及类似功能是否开启，关闭你不需要的功能。
- 审查你的社交账户。 查找标签、人脸识别和照片可见性设置，并加以收紧。
- 阅读同意通知。 如果商店、应用或服务要求扫描你的脸，在同意之前查看其关于保留和共享的说明。
- 行使你的法律权利。 如果你受GDPR或类似法律保护，你可以询问某个组织持有哪些生物识别数据，并要求删除。
- 减少公开照片的分享。 大量带标签的图片集合使构建可搜索的面部数据变得更加容易。
底线
人脸识别如何运作以及隐私法 debate 往往归结为一个理念：你的脸变成一个向量、一个分数和一个阈值决策，而法律决定谁有权运行这个过程。本周花几分钟审查你设备和社交账户上的面部数据设置。如需了解更多关于个人反制措施局限性的背景，请阅读我们关于摄像头规避迷思和大规模公共监控的报道，从上面链接的文章开始。
