人臉是個了不起的杰作。正是由于我們的面部存在數量驚人的特征，才幫助人們可以認出彼此，這也成為復雜的社會關系得以建立的重要基礎。通過面部表情傳達信號的能力同樣十分重要，例如不由自主的面紅耳赤或虛情假意。

　　無論是在辦公室、法院，還是酒吧、臥室，人們清醒的時候都會花費很多時間解讀人臉，尋找吸引力、敵意、信任、欺詐等各種各樣的信號。他們還會花費很多時間掩蓋自己的意圖。

　　但科技正在人臉識別領域快速追趕人類。在美國，已經有教堂利用人臉識別來追蹤做禮拜的人;在英國，還有零售商借此鎖定曾經的商場扒手。今年，威爾士警方還利用這項技術在一個足球場外逮捕了一名嫌疑人。中國則用它認證專車司機的身份，為游客提供景點門票，讓人們用微笑付款。蘋果新iPhone也將利用人臉識別解鎖主屏。

　　由于人類本身已經具備這種功能，所以人臉識別似乎只是錦上添花。飛機和互聯網等技術突破顯然改變了人類的能力，而人臉識別似乎只是解碼了人類的能力而已。雖然每個人的面部各有不同，但也都會公開展示出來，所以乍一看，這種技術似乎不會威脅隱私。

　　然而，由于可以又快又便宜地批量分析面部圖片，因此這項技術有朝一日可能會徹底改變隱私、公平和信任這些概念。

　　隱私擔憂

　　先來看隱私。人臉與指紋等其他生物統計數據的重要差異在于，它可以在很遠的距離之外識別出來。任何人只要有手機都能拍攝一張照片供人臉識別程序使用。

　　俄羅斯應用FindeFace將陌生人的照片與社交網絡VKontakte上的照片進行對比，準確率可以達到70%。Facebook的人臉圖片庫不對外界開放，但這家硅谷巨頭可以獲取某家車行的客流圖片，然后利用人臉設備向其發送汽車廣告。

　　即使私有公司無法在圖片與身份之間建立聯系，政府卻可以做到。中國政府保留著每個公民的面部照片，半數美國成年人的照片也都存儲在FBI的數據庫里，執法機構現在擁有強大的武器來追蹤犯罪分子，但公民也會因此喪失一部分隱私。

　　人臉不僅是個姓名標簽，還可以展示出許多其他信息——機器也可以讀取這些信息。另外，有的公司可以通過分析人臉自動診斷Hajdu-Cheney綜合征等罕見的基因疾病，而且能比其他監測手段更早地檢測出這種疾病。情緒衡量系統甚至可以幫助自閉癥人士掌握他們自己難以捕捉的社交信號。

　　但這種技術也蘊含著風險。斯坦福大學研究人員證實，當展示一個同性戀男士和一個異性戀男士的圖片時，算法的識別率可以達到81%。人類卻只有61%。在那些把同性戀視作犯罪行為的國家，用軟件來推測性取向可能會引發不良后果。

　　影響廣泛

　　暴力程度較低的歧視將會更加普遍。雇主本就可以按照自己的偏見拒絕某人，但人臉識別可以讓這種偏見變得常態化，使得公司根據種族、智力和性取向等特征過濾所有的求職者。

　　夜店和球場也可能面臨壓力，因為他們可能不得不通過掃描入場者的面部來減少暴力威脅——盡管由于機器學習的特性，所有的人臉識別系統都會存在誤差。

　　除此之外，這種系統可能還會對有色人種形成偏見，原因在于，倘若算法在接受訓練時使用的數據以白人為主，那就可能不太適用于其他人種。在法院利用自動化技術評估保釋和判決問題時，已經出現了這種偏見。

　　最后，持續的面部記錄，以及能夠將計算機化的數據繪制到現實圖像上的電子設備，或許會改變社交互動模式。遮蓋面部或許有助于潤滑日常生活。如果你的伴侶能夠看出你努力壓制的每個哈欠，你的老板也能洞察你內心克制的每一份怒火，那么婚姻和工作關系肯定會更加可信，但和諧度卻會大大降低。

　　社交互動的基礎或許也會改變，原本是基于信任做出一系列承諾，今后則會變成以某人的面部識別信息計算出來的風險收益比。人際關系可能變得而更加理性，但也會更加功利。

　　在民主國家里，至少可以借助立法改變利弊之間的平衡。歐洲立法者已經在即將頒布的數據保護法中加入了一系列規定，認定包括“面部指紋”在內的生物識別信息都屬于它的主人，必須獲得許可才能使用——因此，與美國不同，Facebook不能在歐洲向去過車行的顧客展示廣告。

　　可能還會出臺專門的法律，禁止雇主利用面部識別技術篩選應聘者。商用面部識別系統供應商可能會被要求提交審計報告，以便證明他們的系統沒有在無意間傳播偏見。使用這類技術的公司也要肩負一定責任。

　　但這些法規都無法改變發展趨勢。隨著可穿戴設備的普及，攝像頭會滲透到生活的更多角落。從墨鏡到化妝等各種各樣旨在欺騙人臉識別系統的措施，都在被一一攻克：劍橋大學的研究顯示，即使經過偽裝，人工智能也可以重構人們的面部結構。

　　谷歌(微博)已經明確拒絕將人臉與身份進行匹配，擔心因此遭到濫用。其他科技公司似乎沒有那么堅決。亞馬遜和微軟都在使用云計算服務提供人臉識別，而Facebook也將其列為核心計劃。政府肯定不想放棄由此帶來的好處。改變將至，讓我們共同面對。