文 | 刘远举
在大数据、人工智能的时代，技术带来了更多的方便。不过，这种方便性必然建立在个人数据上。
浏览器不用填密码，就得打开cookies；轻点鼠标购买物品，必然要交出自己的姓名地址、购物历史偏好；用APP引导自己锻炼身体，服务器没有积累的过往身体数据，就无法指导；打车，不给出目的地，打车软件就无法安排；吃饭用手机付款的时候，没有实名信息，就无法支付。如果要优惠券、要精确推荐，则需要交出自己的消费历史记录；网络交水电费，的确方便，但由耗电量，就透露了家庭的收入水平；新闻类APP，精准推送自己喜欢的内容，则意味着以前看过的东西被记录下来。
李彦宏曾说过：“我想中国人可以更加开放，或者说对隐私问题没有那么敏感，如果他们愿意用隐私交换便捷性、效率的话，很多情况下他们是愿意的。”这番话随即在社交媒体上刷屏，引发舆论争议。
其实李彦宏的话被断章取义了，当时他同时也强调了：“我们也非常重视隐私问题…….，但我们要遵循一定的原则，如果数据让使用者收益，他也愿意，我们就会去做，这是我们的基本原则，这就是什么该做的，什么不该做。”
但是，平心而论，他说的“中国人愿意用隐私换便捷、换效率”，虽然招致了批评，但客观的地说，在实际生活中，大多数中国人都是这样的。
日前，在最新一期的“蓟门决策论坛”上，清华大学法学院教授劳东燕在会上分享其对小区门禁人脸识别系统“稍微挣扎了一下”的维权经历。让人脸识别技术的隐私问题成为舆论讨论的焦点。
地铁里面用手机刷票进入，或者用人脸识别进入，这很方便，但同时，个人的行踪就成为服务器上的数据，但用交通卡则不会泄露个人数据；支付的时候，如果用现金，则不会留下个人数据，无现金支付则会。实际上，面对这样的场景，在信息与方便之间选择时，中国人并不在意自己的数据，的确愿意用隐私去换方便，把自己的很多隐私都交予了科技公司。某种程度上，中国人对隐私的无感，也是中国的互联网红利。
人脸识别的便利与代价
随着人工智能的助力，人脸识别技术以其不可复制性、非接触性、可扩展性和快速性等特点在多种生物识别技术中脱颖而出。与此同时，这也把隐私与便利的矛盾与冲突，推到一个新的高度。
很大程度上来说，人脸识别并不是一个基于安全考量的技术。我们平常用的密码，比如支付密码、银行卡密码，都是藏在用户的心里的，不会有被盗取的可能。如果是基于非对称RSA、对称AES等加密算法，只要密码稍微复杂一些，不是简单的单词，混合字符、字母、数字，基本上是不可破解的。所以，在一些对安全有着非常严格的场景下，都是采用的字符密码。
相比之下，人脸不可能被藏起来，明晃晃的显示在公共场合之中，可以获取的手段就太多了，甚至在朋友圈、社交网站上都可以搜到。所以，人脸识别并不是一个完全基于安全的发明，而是一个基于便利考虑的技术。
但仅仅为了方便，人脸识别技术付出的代价却很大。
这是因为，人脸识别是一种生物信息。信用卡丢了，你可以挂失你的信用卡，改一组号码就可以了，但是，你的脸的信息、虹膜的信息被盗了，那就是永远的被盗了。所以，欧盟地区的数据保护法《通用数据保护条例》（“GDPR”）的规定，面部图像（facial image）构成特殊类型个人数据下的“生物识别数据”，进而相较于一般个人数据受制于更高的保护要求。
正是基于人脸识别的这个特性，微软目前已经悄然删除其世界上最大的公开面部识别数据集——MS Celeb。微软也一直在呼吁各种谨慎对待人脸识别技术。今年1月，旧金山极大的提升了使用人脸识别的门槛，指出，“人脸识别技术危害公民权利和公民自由的倾向大大超过了其声称的好处，这项技术将加剧种族不平等，并威胁到我们不受政府长期监控的生活能力”。 此外，美国奥克兰市、萨默维尔市都禁止市政机构使用人脸识别技术。而欧盟打算在未来3-5年禁止在公共场所使用人脸识别技术。
比例原则
一边是便利，一边是代价，如何权衡？
行政法有原则之一的比例原则，是指行政主体实施行政行为应兼顾行政目标和相对人权益的保护，要把不利影响限制在尽可能小的范围和限度内，保持二者处于适度的比例。
不过，基于人脸识别技术的特殊性，用这个原则来审视生活中的人脸识别技术时，就会遗憾的发现，大多数场景，都打破了这一原则。
以小区门禁为例，小区的安全，有巡逻、单元门禁、摄像监控，业主自己家还有个门，一般来说都够了。现在家里的财产都是密码保护下的，偷盗行为已经大幅度下降了。
业主本身进入小区的时间，应该是一种隐私，起码不能被系统性的被记录。再比如，让访客进小区，这个权利，应该是业主本身的，而不能强行规定必须要通过物业。举个例子，业主应该可以让一个人私密的进到自己家中，还不需要向物业报备。如果小区实行门禁，甚至人脸识别门禁系统，就意味着一切都要向物业报备，甚至要记录来访者的生物学信息。
小区的人脸识别系统，不会有高规格的监管，往往就是小区自己采购的。这就意味着物业的保安，点几个鼠标就能了解某个业主的全部动向，什么时候出门，什么时候回家，什么时候出差了，什么时候有客人来，是男是女多大年纪。
所以，显然从便利与隐私的角度来看，这是一个非常不对等的决策。小区业主在不知不觉间，就让渡出了巨大的隐私。但是，由于大多数小区居民对此事无感，即便有些业主意识到这个问题，最终阻止不了人脸识别进入小区。
人脸识别技术到底便利了谁？
如果说小区居民还能得到一些便利的话，在其他一些场景下，公民只付出了隐私，而便利仅仅是一些机构与部门的。
5月1日，深圳交警在全国率先正式启用“刷脸”执法，人脸识别闯红灯，核实违法人员的身份。当天共抓拍闯红灯58宗、非机动车进入机动车道行驶67宗。
2020年1月20日，安徽宿州城市管理局公众号发布关于“曝光不文明行为”文章，曝光了7名穿睡衣出行市民的照片及个人信息。显然，这是通过人脸识别得到了市民信息。
事后宿州城市管理局撤下相关稿件，公开道歉，将认真吸取教训。不过，这是没有代价的道歉，无人负责，无人赔偿。
济南启用人脸识别系统后，一个月共抓拍6200多起行人和非机动车闯红灯违法行为。在“黑科技”的威慑下，闯红灯的行为得到了有效遏制，有一个路口每天闯红灯的人次从逾百次降到了十几次。在重庆江北，人脸识别系统试运行以来，行人过街守法率从60%上升到97%以上。
在大街上对行人进行人脸识别，看起来行人并不需要付出代价，没有损失，但实际上，这却等于老百姓走在街道上都有被记录。这些信息一旦被泄露，一个人的活动轨迹就可以被详细的描述出来。现在人们原本不用付出信息的行为，逛街，现在也要付出隐私作为代价。这是一个不同于人类以往所有历史的一个新变化。显然，其潜在后果意义重大。但以如此大的代价，解决的却仅仅是一个横穿马路的问题。而且，这个问题本可以用人工执勤来解决，人工虽然要工资，但人脸识别的初期投资、后期费用，未见得更加便宜。
所以，从行政的比例原则来看，很多执法场景下的人脸识别，未必是有必要的，应该更加慎重。作为政府要严格遵循行政的比例原则。
更有甚者，其实得到好处的是第三方，技术被滥用了。现在有学校开始在课堂上识别学生面部表情，找出不专心的学生。老师其实并不需要这个系统的辅助，就能实时发现谁不专心。而且，老师会下课后去复盘面部识别数据吗？并不会。也没这个必要。一个班成绩好坏，学生优劣，老师心中都是有数的。
这就是人脸识别的“回扣”推动机制。被识别者出钱，付出隐私，没人得到方便，只有采购者得到了“回扣”。因为人脸识别往往是监管者、领导者采购的，在扩大预算、扩大权力的机制中，这个技术基于“回扣”，被施加于被监控对象。
所以，在比例原则之下，公众需要对人脸识别技术有足够清醒的认识。不妨模仿一下那段著名的话。最初他们在人行横道线上装人脸识别，我不横穿马路，我觉得挺好；后来他们在教室装人脸识别，我不读书，没有孩子，我觉得挺好；再后来，老板在办公室装人脸识别，我觉得不好，但是，社会已经习惯了，大家都视为天经地义，这时，我只能接受。
