目前 ， 在大多数场景下 ， 人脸识别已经能够胜任 ， 包括汉王科技等在内的多家AI企业都宣称 ， 人脸识别的准确率达到了99.9% 。这也是人脸识别能够迎来规模应用的基础 ， 从银行APP等各类应用 ， 到社区、商场、餐厅 ， 甚至售楼处、动物园、卫生间等 ， 我们的脸都随时暴露在各种摄像头之下 。
对于人脸识别的发展 ， 劳东燕则用“泛滥成灾”来形容 。她表示 ， 这背后有多重因素推动 ， 其中企业是最积极的力量 ， 背后有产业界资本的推动 ， 企业有套现上市的动力 ， 社会管理尤其是疫情防控的需要也推动加快了人脸识别的普及应用 。此外 ， 大大低估人脸识别带来的风险 ， 也使得其在推广的过程中遇到的阻力很小 ， 不仅是舆论阻力小 ， 在法律层面遇到的挑战也比较小 。
不过 ， 人脸识别目前依旧存在一些技术局限 。邓伟洪表示 ， 目前静态识别的技术难点并不太多 ， 现在主要难点在于安防应用 ， 比如说用人脸识别寻找被拐卖了二三十年的小孩 。此外 ， 跨姿态识别 ， 公平性识别 ， 都是还需要克服的难点 。
黄磊提到 ， 现在口罩识别、遮挡识别等原有的瓶颈 ， 今年取得了非常大的进步 ， 汉王科技就把戴口罩的人脸识别准确率从疫情前的20%-30%提升到了90%以上 。人脸识别企业目前在攻关的问题则是活体判断 ， 其已从二维上升到三维 ， 这个技术的解决难度要更高 。
必要性存争议 ， 要安全还是要便利？
不过 ， 当技术应用跑在监管前面 ， 必然会带来或多或少的风险 。从上世纪诞生的汽车 ， 到如今我们离不开的互联网 ， 以及包括人脸识别等在内的人工智能 ， 莫不是如此 。
进动物园引发的“人脸识别第一案” ， 315曝光的商家违规采集人脸信息 ， 2块钱就能买到上千张人脸的AI黑产 ， 房产中介欺骗业务刷脸卖房……这些无不暴露了人脸识别野蛮生长背后的个人信息和数据泄露的巨大风险 ， 安全与便利似乎成为难以两全的问题 。
劳东燕提到 ， 目前对滥用还没有明确的界定 ， 只能在特定场景当中讨论 ， 而从法律的层面来讲 ， 不合法（违反法律或法规）、不正当（如歧视性使用、宰熟等）或不必要的使用 ， 就构成滥用 。
但相较于不合法、不正当有着相对明确的判断 ， 对必要性的界定缺乏统一定义 。黄磊认为 ， 必要性跟技术成熟度和应用的真实场景息息相关 ， 当利大于弊 ， 相对来说是必要的 ， 如人脸识别最重要的优势就是远距离无接触 ， 在防疫抗疫起到很大作用 。同时 ， 人脸识别带来的便利性是不可否认的 ， 在机场、火车站的通关速度更快 ， 有些局部不完善的环节也可以通过技术上的改进做得越来越好 。

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汉王科技副总裁、汉王研究院院长黄磊
在劳东燕看来 ， 必要性是指 ， 如果有更加缓和或温和的手段可以实现相同的目的 ， 人脸识别的使用就应视为不必要 。这需要综合性衡量技术给社会、行业带来的好处和风险 ， 不能局限在非常小的范围之内进行利弊衡量 ， 尤其是注意到人脸识别技术所带来的诸多社会性风险 。
“人脸识别为什么在最近一两年开始为公众所关注？就是因为风险开始呈现了 。”劳东燕认为 ， 人脸识别应用的最大的获益者不是普通的用户或消费者 ， 而是主要给企业、产业界、相关部门带来便利 ， 企业获得盈利 ， 相关部门在管理上更加方便 ， 但却把风险主要转嫁给了作为用户的个人 ， 这对普通社会公众来讲并不公平 。

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