人臉識別再遇“緊箍咒”。當?shù)貢r間10月6日，歐洲議會以377票贊成、248票反對、62票棄權的結果通過決議，要求執(zhí)法機構在使用人工智能工具時，要采取強有力的保障措施，比如禁止警方在公共場所或邊境檢查中實行大規(guī)模人臉識別，禁止使用私域人臉識別數(shù)據(jù)庫以及根據(jù)行為特征進行預測性監(jiān)管等。

實際上，包括人臉識別在內(nèi)的人工智能工具在警務活動中已經(jīng)被應用了很長的時間。不過，直到近年來，其風險才被廣泛重視，比如AI存在對少數(shù)民族、LGBT人群、老年人和女性的歧視等。歐洲議會許多議員認為，將存在算法偏見的AI技術大規(guī)模應用于執(zhí)法領域，所帶來的損害公民基本權利的風險，遠遠超過AI給破案帶來的便利。因此，需要對其進行嚴格限制。

歐洲議會通過決議。

1 禁止用AI大規(guī)模監(jiān)測人群，“不能假設所有人都危險”

這份決議主要是針對的是警察和司法機關在犯罪問題上對AI的使用。據(jù)歐洲議會官網(wǎng)消息，該決議主要內(nèi)容可以總結為三項：第一，人工智能系統(tǒng)應該處在人類監(jiān)督之下，算法應該是開放的;第二，禁止使用私域人臉識別數(shù)據(jù)庫，基于行為數(shù)據(jù)進行預測性監(jiān)管和公民評分;第三，生物識別不能被用于邊境控制和公共空間。

歐洲議會表示，該決議的出發(fā)點是為打擊歧視以及確保隱私權。“人工智能在執(zhí)法領域的應用提供了巨大機遇，特別是能夠有效打擊金融犯罪如洗錢、恐怖主義融資，以及網(wǎng)絡犯罪如虐待兒童等，有助于歐盟公民的安全保障。但同時，數(shù)據(jù)顯示AI識別對少數(shù)民族、LGBT人群、老年人和女性的誤識率更高，這可能對人們的基本權利構成重大風險。”該決議認為，鑒于AI在可靠性和準確性方面仍然存疑，任何以大規(guī)模監(jiān)測為目的的AI全面應用，其風險和效果是不成比例的，也因此，在執(zhí)法領域，對AI的使用必須始終保持人的責任，并首先以避免造成任何有害影響為目標。

該決議強調(diào)，當個人過度相信人工智能工具表面上客觀和科學的性質(zhì)，而沒有考慮其結果不正確、不完整、無關或歧視性的可能性時，可能會產(chǎn)生嚴重的負面后果。因此，算法應該是透明的、可追溯的，并有充分的文件記錄。而執(zhí)法和司法機關應避免過度依賴人工智能系統(tǒng)提供的結果，并建立信心和知識，以質(zhì)疑或推翻算法建議。

此外，該決議還反對執(zhí)法機構利用人工智能，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和過去的行為、群體成員、位置或任何其他此類特征，對個人或群體進行行為預測，從而試圖識別可能犯罪的人，并呼吁永久禁止在公共場所進行生物識別，如步態(tài)、指紋、DNA、聲音等特征和信號。

也就是說，該決議認為警察可以在確定嫌疑人目標的情況下，利用AI工具對嫌疑人進行追蹤;但不能在嫌疑人未知時，用生物識別等AI手段對人群進行大規(guī)模監(jiān)測，去尋找誰是嫌疑人，或者基于行為數(shù)據(jù)，預測“誰接下來可能會犯罪”。“當局在犯罪發(fā)生后做出反應，而不是假設所有人都是危險的。”

這一決議的影響還可能延伸至非歐盟國家。決議中強調(diào)，歐盟司法合作執(zhí)行機構在處理其他國家的引渡請求時，有必要評估請求國使用人工智能工具“是否可能明顯損害嫌疑人獲得公平審判的基本權利”。

值得一提的是，決議條文中多使用的是呼吁、鼓勵、強調(diào)等詞匯，其實際效力如何仍有待觀察。

2 AI在警務活動中已被長期應用，存在算法歧視現(xiàn)象

實際上，包括人臉識別在內(nèi)的人工智能工具在警務活動中已經(jīng)被應用了很長的時間，不過，直到近年來，其風險才被廣泛重視。

據(jù)報道，早在本世紀初，美國佛羅里達州皮尼拉斯縣警察局就開始使用人臉識別來破案，現(xiàn)在，該系統(tǒng)已經(jīng)能夠訪問3000多萬張圖像。

2017年，英國南威爾士警方啟動了一項人臉識別試驗計劃，在當年6月舉行的歐冠決賽上，警方將觀眾與已有的50萬張人臉圖的數(shù)據(jù)庫進行比對標識，結果系統(tǒng)共發(fā)出2470次警報，其中有2297次錯誤，173次正確，錯誤率高達92%。經(jīng)過改進，南威爾士警方又在兩次大型體育比賽中進行試驗，最終將錯誤率降至87.5%。

盡管如此，在接下來的三年內(nèi)，南威爾士警方仍在轄區(qū)內(nèi)多地部署了人臉識別設備。該設備掃描路人的人臉并提取生物特征數(shù)據(jù)，再通過后臺數(shù)據(jù)庫比對來發(fā)現(xiàn)通緝犯等可疑人員。

近兩年來，美國也已有至少三起訴訟，起因于警方使用人臉識別技術卻抓錯了人。第一起案例的當事人是來自底特律的羅伯特·威廉姆斯，底特律警方曾指控他犯有盜竊罪，將他拘留了30個小時。第二起案例當事人叫邁克爾·奧利弗，他同樣來自底特律，因被人臉識別判定涉嫌盜竊罪被關了十天半。第三起案例當事人名為尼爾·帕克斯，他被40公里之外的伍德布里奇市警方認定為一起盜竊案的嫌疑人，拘留十天。然而，帕克斯表示自己有不在場證明，且他的指紋、DNA等信息與犯罪現(xiàn)場的信息并不匹配。

上述三起案例的當事人，均為黑人。算法出現(xiàn)的歧視問題，已經(jīng)引起人們的注意。

麻省理工學院和美國國家標準與技術研究院(NIST)的研究顯示，因為缺乏多元化的基礎數(shù)據(jù)庫，美國的許多人臉識別技術對有色人種的識別準確度較差。實際生活中，也發(fā)生了多起黑人遭遇算法歧視事件。此前，南都就曾報道Twitter的圖像剪裁算法，會傾向于裁掉更多的黑人或女性;Facebook的自動推薦算法，也出現(xiàn)把黑人識別為“靈長類動物”的情況。

此次歐洲議會通過限制執(zhí)法機構使用人工智能的決議，核心基礎之一就是AI存在對少數(shù)民族、LGBT人群、老年人和女性的歧視。許多議員們認為，將存在算法偏見的AI技術大規(guī)模應用于執(zhí)法領域，所帶來的損害公民基本權利的風險，遠遠超過AI給破案帶來的便利。因此，需要對其進行嚴格限制。

已有多地出臺法規(guī)，對生物識別技術等進行監(jiān)管。在美國，波特蘭、奧克蘭、舊金山、波士頓等城市都已禁止政府使用人臉識別技術。今年7月，紐約也出臺法規(guī)，要求收集生物識別信息(如面部和指紋)的企業(yè)必須在門口張貼顯眼的標識，向顧客說明企業(yè)正在收集顧客的生物識別信息，并禁止企業(yè)出售或交易生物識別信息。不過，該法規(guī)對包括警方在內(nèi)的政府機構不適用。

歐盟對生物識別的監(jiān)管更為嚴厲。今年4 月，歐盟提出一項旨在加強人工智能行業(yè)監(jiān)管的草案，將人臉識別等遠距離生物識別系統(tǒng)認定為“高風險”，并“原則上禁止”執(zhí)法部門在公共場合使用這一技術，除非發(fā)生兒童失蹤、恐怖襲擊、甄別犯罪分子等情況。

在我國，對于人臉識別等人工智能技術的監(jiān)管也日趨嚴格。8月20日立法通過的《個人信息保護法》就明確規(guī)定：在公共場所安裝圖像采集、個人身份識別設備，應當為維護公共安全所必需，遵守國家有關規(guī)定，并設置顯著的提示標識。所收集的個人圖像、身份識別信息只能用于維護公共安全的目的，不得用于其他目的;取得個人單獨同意的除外。

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