互聯(lián)網(wǎng)社死——隨時隨地都可以發(fā)生

這兩天#人臉識別一定要穿上衣服#的詞條火上熱搜！不穿衣服人臉識別被看光光,？

網(wǎng)友質(zhì)疑平臺侵權(quán)

近日,，教育博主 @法小島 發(fā)微博提醒，大家使用App人臉識別功能時,，一定要穿衣服,！因為“攝像頭采集的不僅僅是被識別者人臉部分”。

該博主表示,，有從事后臺審核的朋友告訴他,，工作中在進(jìn)行人臉識別審核時，經(jīng)常會看到很多人在洗澡,、和另一半擁抱,、沒穿衣服等各種“奇奇怪怪”場景。

@ 法小島 微博
縱觀這條微博的留言,，其中兩條高贊評論均對@法小島 的說法表示贊同,，并稱自己是風(fēng)控體系的，看到人們上傳的人臉照包括所處場景,。

@ 法小島 微博下的評論
而在該熱搜詞條中,，熱搜話題主持人還放了一張用戶看到的圖片和人臉識別后臺所顯示圖片的對比圖,，更加清晰詳盡地展示了人臉識別后臺的“真相”。

人臉識別前后端對比圖

知道真相后,，網(wǎng)友紛紛表示：感覺無比尷尬,。不少網(wǎng)友稱，自己好幾次沒穿衣服時識別了,；還有人表示,，自己在蹲廁所時進(jìn)行人臉識別。而“謝謝 想換個星球了”的評論,，則得到了1.1萬的點贊,。

熱搜下的“社死”評論

同時，部分網(wǎng)友對此發(fā)出質(zhì)疑,，認(rèn)為平臺方應(yīng)提醒用戶“人臉識別系統(tǒng)后臺人工審核時,，可以看到攝像頭全景”。
除了感到“社死”外,，有相當(dāng)數(shù)量的網(wǎng)友認(rèn)為這是一件“嚴(yán)肅的事情”,，“這都屬于侵權(quán)了，我們消費者的知情權(quán)呢,？”不少網(wǎng)友“感覺隱私被侵犯到”,，甚至有網(wǎng)友提出解決方案，建議“在識別的下方用字提醒一下人們”,。

熱搜下的網(wǎng)友討論
總之，網(wǎng)友中“與其和朋友吐槽后臺審核畫面‘辣眼睛’不如早些提醒用戶注意隱私”的呼聲占據(jù)了大多數(shù),！

專家：攝像頭拍到全入鏡是常識

用戶應(yīng)有風(fēng)險意識

對于網(wǎng)友們的質(zhì)疑,，記者詢問了某人臉識別頭部企業(yè)的專業(yè)人士。對方表示,。熱搜中App的人臉識別技術(shù)提供商可能是人臉識別技術(shù)的中小型企業(yè),。因為，現(xiàn)在提供人臉識別技術(shù)的頭部企業(yè)和大企業(yè)采用的都是隱私計算技術(shù)，只會向客戶提供脫敏特征碼用于比對,，不會將圖像送到后臺,。

這位工作人員認(rèn)為，大公司的App不太可能會出現(xiàn)此類情況,。

“目前相關(guān)法規(guī)也有出臺,，在一些行業(yè)規(guī)范里，已對加密傳輸作出明確要求,。一般而言,，大公司、銀行,、政府,、公安等在人臉識別的應(yīng)用上會規(guī)范一些?！?br />     那么,，針對熱搜詞條中出現(xiàn)的網(wǎng)友集體大呼的“社死”現(xiàn)象，相關(guān)平臺對用戶是否有告知義務(wù),？系統(tǒng)后臺查看用戶隱私圖像的行為又是否構(gòu)成侵權(quán),？

對于上述問題，這位專業(yè)人士表示,，后臺人工審核時能看到圖像的情況“極有可能不合規(guī)”,。同時他提到，人工智能目前對于數(shù)據(jù)接口尚未出臺標(biāo)準(zhǔn),，建議“國家盡快把區(qū)域標(biāo)準(zhǔn),、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、國家標(biāo)準(zhǔn)乃至國際標(biāo)準(zhǔn)體系通路建起來”,。

中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院網(wǎng)絡(luò)安全研究中心測評實驗室副主任何延哲則認(rèn)為,，“不穿衣服進(jìn)行人臉識別被后臺看到”問題的解決，思路不在法規(guī),，而是在每一個用戶,。

何延哲指出，網(wǎng)友對于此事的反應(yīng)恰恰說明,，相關(guān)領(lǐng)域的科普工作普及不到位,。“人臉識別上傳的圖像不僅僅包括人臉部分,，而是攝像頭視野內(nèi)的全部區(qū)域,，這是常識。”
       也就是說,，大家在進(jìn)行人臉識別的時候,，不論人臉框內(nèi)還是框外，只要是在攝像頭范圍內(nèi)的畫面,，全部都會被拍到,。

在何延哲看來，法規(guī)對企業(yè)有制約作用,，但不能保證整個流程中沒有人違規(guī),。從技術(shù)角度來說，人臉識別的圖像被其他人看到的可能性是客觀存在的,。對于公眾來說,，明白風(fēng)險并盡量避免此類風(fēng)險，才是保護(hù)自己最好的方式,！

你們在進(jìn)行人臉識別時有沒有遇到類似問題,？

（編輯：鳴嫡）