刷臉身份、信息與行為

刷臉身份、信息與行為

社會身份制度人臉識別技術（通常被稱為“面部清潔”）已經在越來越多的場景中得到應用，不僅涉及公共服務場所和設施，還涉及個人服務行為。關于使用這一技術的法律、倫理與文化基礎，迄今尚未在我國本土語境下得到充分討論。本文將詳細討論刷臉在身份認證與識別場景中的原理及其法律應對。第一節從宏觀維度對比傳統網格社會和現代網絡社會中刷臉的不同功能，從而將刷臉定位為一種技術-法律制度過程，強調其是社會治理中身份制度的重要環節，而非簡單的技術應用過程。第二節將討論身份認證中的刷臉，認為認證的實現過程，從傳統物理空間中的分布式(人們親自持有各類證件到不同場景中的權威機構進行認證),開始轉向虛擬空間中的數據集中化(數據庫中已經儲存相關信息，只需要遠程確認)。人臉作為新型身份標識符，可能起到廣泛的表面上去身份化的效果，嵌套在實名身份認證體系中的刷臉，實際上會促成社會中身份認證權力在橫向與縱向上的集中，而這對于作為平臺的政府和企業具有不同的意義。第三節將討論行為識別和追蹤中的刷臉，以及人臉數據能否作為基礎身份信息加以使用的問題。刷臉事實上為數據主體在物理空間中開啟了默認賬戶，這在事前和事后產生了不同的功能。人臉數據在不同領域具有不同的法律屬性，需要進一步區分為公共安全進行的追蹤和平臺企業對個人行為的服務追蹤，并提供不同的信息披露要求。第四節進一步討論作為個人信息的面部數據在具體場景中的風險，認為表面上的去身份化仍然有可能在實質上掩蓋并加強社會性身份歧視等不公平因素，而未經授權的刷臉也會促成合并更多場景的個人畫像，從而為個體帶來不可預知的風險。因此，有必要深入不同的具體場景辨識技術使用的特定社會規范，防止通過刷臉形成的數據主體異化。一、作為身份和法律制度的延伸(一)技術邏輯：作為一種新型的“人臉識別”盡管刷臉在當下數字時代更多地是與技術相互關聯，但從社會性角度來看，人臉從來都是一種互相識別和驗證的通用身份標識符。在傳統的熟人社會中，人們主要不是像其他動物那樣通過聲音和氣味互相識別同類，而是認臉。隨著現代社會朝向陌生化和高度流動性轉變，人臉的社會性意義開始受到削弱，人臉代表的對穩定小規模社群成員的認證意義，也被國家和單位組織提供的大規模認證職能所替代。新的國族和社會身份取代了傳統身份，并通過“證件”“證明”這類現代治理工具得以維系，最終通過法律加以確認，國家和社會的認證權力由此展開。刷臉也正是在這個意義上獲得了新的價值，其技術層面逐漸凸顯(帶有機器色彩的“人臉識別”說法更為普遍)。機器算法取代了人腦，替代其他社會成員對特定個體的社會身份進行認證與識別，人與人的關系愈加生疏，隱私和個人信息保護逐漸成為社會問題。通過快速登入賬戶與認證，無處不在的刷臉能夠幫助在線交易和公共服務提升效率，成為一種極端的選擇/退出機制和默認設置，而且還可能意味著(在成本允許的條件下)我們在每一個場景中的任何舉動都需要認證身份、識別行為，并可被追蹤。機器認臉的計算過程在邏輯上和人腦類似，即在比對面部數據的同時，訪問含有該個體姓名、生日、身份證號碼甚至犯罪記錄等的數據庫，將相關信息關聯在一起做出決策。人機交互倫理和社會規范逐漸成為數字時代無法回避的問題。大規模刷臉的背后，也反映了新型數字基礎設施的構建。從法律治理和服務角度來看，在公共領域布置的公共視頻監控終端，已成為智慧城市設施的重要組成部分，延伸到城市管理的諸多方面；從私人服務角度來看，以第三方支付為代表的刷臉應用，將不同的單位和組織連在一起，提供統一的支付系統(連帶一般性的信息管理系統)服務。人機社會規范、新型基礎設施與社會網絡機制(如聲譽評分、同儕合作、網絡記憶、表情識別等)共同運作，輔助作為正式制度的法律正常運行，幫助降低流動性社會的交易總成本，有效應對社會失范現象，使得整個數字環境的可信程度大大增加，從而順利地將傳統的線下成員身份資格之間的了解和信任，轉變為經由機器自動執行的線上信任，(二)刷臉與網格的融合從社會治理和法律治理的模式來看，上文提及的從傳統社會到現代流動性社會的轉型，也部分體現了從封閉網格(grid)到開放網絡(network)的變化。在網絡化社會中，不同網格被吸納進同一個流動性更強的高維網絡之中，社會成員的身份變得多元，統一的跨越網格的數字身份認證替代了獨立分散的驗證措施。新的在線社會強調通過信息技術和社交網絡的“連接”和“聯通”,由此形成了“點贊文化”等聲譽機制和社會機制。下表將網絡和網格中的刷臉及其特征進行了對比，能夠進一步凸顯不同場景技術-法律制度的治理意義：網絡社會中無處不在的攝像頭代表了“權力的眼睛”,可能會給社會主體帶來壓迫感，但問題不在于技術本身，而是由于大規模流動性導致穩定的社會秩序和社會關系難以短期形成均衡，從而很難讓傳統熟人社會中的各種機制和不成文規范再次發生作用并降低風險。因此，刷臉不過是嵌入當代社會治理過程的技術-法律制度形態。它是為了應對流動性而存在的，是總體安全和信任的一部分，而不單純是一種中立技術。只有深入理解這一技術-法律制度是如何在不同場景下得到內化和使用，才能更好地評估其成本和收益。二、刷臉和認證權的集中化(一)刷臉認證使人與物理不動產分離人臉識別技術的提升，首先是基于早期互聯網時代數字化照片的流行，大量免費的在線人臉數據集，為人工智能機器學習能力的開發奠定了基礎；認證制度是國家的核心法律制度之一，通過為公民創設唯一的權威身份、頒發身份證件，并通過這一證件對人口、稅收、公共服務等方面的統計調查，國家能夠實現有效治理。傳統身份證件在認證過程中的功能，包括：(1)對外展示特定身份信息，既可出示給第三人查驗，也能體現頒發者的不同權力等級和效力差別(例如國家頒發的身份證不能等同于校園卡);(2)對內作為一種資質證明，在不同領域行使特定權利義務的憑證，很可能是一串數字編號，甚至可以機讀。相應地，通過刷臉進行的身份認證，能夠直接通過實時對比認證對象和后臺數據庫基礎信息，無疑降低了認證主體和被認證對象的成本。對前者而言，省去了人力和傳統證件的對比查驗過程；對后者而言，免去了身份證件丟失補辦的麻煩。這意味著刷臉使證件的對外展示部分消失了，人臉從而成為一種替代各類證件的、能適用于各類不同場景的通用身份標識符，從外部看不出不同的社會身份(無論是公共關系還是私人關系),但成員的資質信息本身嵌入在背后的數據庫和計算過程當中，從而實現了信息與物理載體的真正分離。從表面上看，此過程似乎是由數字系統取代了物理證件，即人(臉)+物理證件→人(臉)+數字系統，但實質上是數字系統背后的數據庫比對過程替代了人和物理證件之間的匹配關系(持有身份證件、目測相貌比對),從而更加精準。刷臉認證的邏輯過程涉及兩類人臉數據，一類是基于在先法律關系所收集的人臉照片，另一類是實時生成的人臉數據文件。第一步是收集人像照片形成基礎人臉數據庫，這是由在先的特定法律關系決定的(由權威來證明你是誰，授予身份，是否做到知情同意),第二步是對已經收集到的圖像進行使用(也需要告知),先是對真實人臉的實時拍照生成新的人臉數據文件，再用這個數據文件與事先收集的照片進行比對，即相當于使用一個基礎人臉數據庫，能否聯通到更多數據庫獲取信息，還要看是否明確告知被認證的個體。就通過信息系統的認證而言，通用身份標識符的出現，使得原來通過用戶名和密碼登錄賬戶和身份認證這兩個行為合二為一，變得更為簡易。也就是說，刷臉事實上幫助用戶開啟登入了一個單獨賬戶，以人臉更加方便地取代了賬號信息，并開始積累行為數據。這意味著認證基礎設施的升級，在一定程度上能降低傳統身份證在認證過程中發生泄露的風險。此類風險在早期實名制的實踐中較為突出，當時很多網站在登錄后要求用戶上傳身份證件照片或號碼而未采取加密措施，造成大量用戶身份證信息失竊并流轉于黑市，甚至可能被用來騙貸、虛假注冊公司，結果影響到個人社會信用。而如果賬號信息(現在是人臉)本身能夠承擔登入和認證的雙重功能，那么避免使用基礎身份信息，就可以降低此類風險。(二)刷臉技術嵌入下的身份認證模式然而，如果刷臉技術取代不同的賬號信息，被相當廣泛地在公共領域和私人領域當中使用，那么有可能會造成如下后果：公共和私人用于認證身份的基礎信息標識符被混同。除非人臉數據文件因算法和技術水平不同而有差異，但就其表現在外的實際過程而言并沒有差別，進而取消了一切票據和證書所代表的時空、法律和社會意義。在互聯網上，這一趨勢開始終結，很多網絡服務提供者沒有能力一一向用戶頒發帶有成員身份性質的獨一無二的證書，虛擬身份的匿名性，無疑帶來了非法信息傳播、詐騙等諸多網絡犯罪問題，因此國家計劃推行統一的真實身份認證，以便于識別追蹤，于是就產生了“集中認證”思路。集中認證的理念是，面對互聯網大規模服務去身份化的服務能力，為降低基礎身份信息混同的風險，仍然需要使用某種超越各類傳統身份信息的統一標識符，要么是線下二代身份證的映射(例如公安部第一研究所開發的二代身份證數字版CTID,甚至通過“一網通辦”平臺自建APP),要么重新創設賽博空間中的新基礎身份(例如公安部第三研究所開發的eID)。由此可見，認證方式已經出現了分散認證(網格化)和集中認證(網絡化)的明顯路徑區分，刷臉在這一背景下產生了截然不同的后果。對前者而言，任何物理空間以及設備都可能通過刷臉進行用戶身份認證，因此可能產生不同的人臉數據文件，分散在不同的認證主體服務器上，監管起來成本較高。正是刷臉技術的普及，將賽博空間中的控制/生產邏輯擴展到物理空間中，完成了完美的空間分割與封閉。這對線下封閉組織的秩序管理和資源使用有一定的好處。對后者而言，依托于平臺的特定APP都可以集中使用手機硬件或平臺提供的人臉識別功能，平臺作為認證代理人，既能夠降低監管成本，也能降低中小APP的運營合規成本。類似地，大型平臺的第三方賬號登錄機制起到同樣的功能，將經過認證的本平臺服務賬號擴展到更多第三方服務上，從而成為一種基礎設施服務。從這個意義上說，大型平臺企業有能力率先提供較為安全的人臉識別服務，既方便了用戶，又能夠通過延伸至更多APP而獲得流量，成為其競爭優勢，此外還可以幫助降低監管成本和創業成本。刷臉技術在嵌入上述兩種認證思路的過程中變相推動了集中認證。這主要是因為大量私人服務越來越多地使用刷臉幫助消費者登入賬戶，待技術成熟后，進一步將其推廣至線下諸多場景乃至傳統組織。這反映了賽博空間覆蓋物理空間的另一條路徑，即表面上幫助單位和社會組織維持既有身份認證體系，但通過技術系統滲透其中，不斷增強對其成員進行的行為識別和追蹤，以技術便利換取(傳統組織無法處理的)行為數據。由此，刷臉客觀上促成了社會中認證主體數量的減少和認證權力的集中，人臉作為一種自然生物信息不會取代各類社會身份，但開發人臉識別技術的服務提供者試圖將這一自然身份逐漸凌駕于多元社會身份之上，成為激活各類社會身份與活動的口令和鑰匙。三、行為識別與面部數據的法律性質(一)人臉識別身份的刑事法意涵當下引發較多爭議的是通過刷臉進行的行為識別，這不僅進一步凸顯公共機關和私人服務提供者的差別，而且也有助于厘清人臉數據在網格/網絡不同語境下的法律性質。本節將分別討論公共機關和私人服務中通過刷臉進行行為識別的法律問題。如前所述，對特定個體進行身份認證后，刷臉事實上自動開啟了一個虛擬賬戶(取代手動賬戶登錄),同一個賬戶可以繼續用于積累數據和跟蹤，識別出特定賬戶使用者的行為，從而持續定位同一個人。鑒于刷臉的成本較低，它更容易被使用在不同場景中的明示接受服務活動。刷臉開啟賬戶的行為同時具有事后追蹤和事前預測兩種功能。從公共機關的角度來看，為確保公共安全需要，較早地使用身份證作為定位公民在公共場所活動(從酒店旅館入住到公共視頻監控)的唯一標識符，在應用刷臉技術后，相關賬戶積累了認證對象的相關活動，能夠起到事后追蹤、提供證據的功能。人臉數據的法律性質在識別階段就成為一個問題，即在多大程度上被識別個體能夠“同意”其人臉數據可以對接不同數據庫中進行比對，這需要根據不同法律設定的場景進行辨別。例如，人臉數據文件是否是《居民身份證法》意義上的基礎身份信息，或是《網絡安全法》意義上的(敏感)個人信息。作為生物性的通用標識符，人臉數據文件未必天然能夠成為基礎標識符，而是需要國家的強制性認可。因此，通過攝像頭的針對不特定人的刷臉行為，就可以被視為一種以人臉為媒介的大規模實時身份證信息查驗(包含了認證與識別過程)。根據《居民身份證法》第15條的規定，在程序上核查實體身份證，需要查驗主體(如警察)表明身份和意圖，而通過公共攝像頭的無人身份查驗，只能以加強信息披露的方式增強合法性。例如，不能簡單地說明特定位置安裝的是公共安全攝像頭(這只是表明安裝主體和目的),還需要針對三種不同的功能分別標識，并以可視化的圖像加以呈現：(1)單純的錄像和存儲；(2)通過人臉進行認證；(3)收集人臉數據文件和其他數據庫進行比對分析。這一行為若涉及訪問犯罪數據庫或任何其他執法數據庫，則可被解釋為一種在公共場所開展的基于公共安全的大規模執法/偵察行為，需要公眾更加有效的認知和配合，而非對個體肖像權的侵犯。公共機關的刷臉識別行為，會改變傳統技術裝置下的公私權力關系。首先，它進一步延伸了自邊沁(JeremyBentham)、福柯(MichelFoucault)以來的“全景敞視監獄”的監視邏輯，其次，人臉識別有能力無差別地適用于刑事違法行為和普通違法行為。原來因違法活動等級的差別而使得國家資源不得不投入到那些更重要的領域，而現在公共機關則可以無差別地監控在逃嫌疑人、交通肇事和普通的行人闖紅燈行為，并自動分類實施處罰。如果從一般公共執法行為上升到刑事偵查行為，那么需要更進一步做好刑事程序合規，例如，(1)嚴格規范技術偵查措施事前審批程序；(2)特別是偵查過程中獲得的人臉數據文件需要單獨收集儲存，獲悉的秘密內容應當保密，獲取的與案件無關的人臉數據應當及時銷毀；(3)明確被識別個體對技術偵查措施的事后知情權以及求償權等救濟性權利；(4)完善通過技術偵查取得證據的使用規定，等等。再次，刷臉背后的數據庫接入與分析，無疑能擴大公共機關(特別是公安機關)的執法和取證能力，不僅可以迅速比對公共數據庫，而且還能夠將監控攝像頭延伸設置在小區、商場、學校等組織，即它們擁有的錄像或服務器在某些情況下能夠連通至當地公安機關的監控平臺，變成了公共空間(有爭議的)延伸。這更需要做好程序上的知情展示和民眾溝通參與。最后，由于人臉是個體表露在外的進行社會交往的公開媒介，個體仍然有足夠多的選擇和能力避免被識別，例如對頭部和面部進行全部或部分遮掩。(二)人臉數據文件的使用越來越多的私人服務提供者使用攝像頭和刷臉技術，這主要體現在支付領域和安全防護領域，也出現了不經告知的違法偷拍直播。在私人主體使用刷臉的場合，應當執行知情同意原則作為約束，明確展示說明攝像頭和終端的功能。這意味著在一些無法對攝像頭及其功能進行展示披露的場合，刷臉將無法合理地被使用。和其他個人信息一樣，如果人臉數據不是該項提供的服務必須收集的話，那么用戶有權拒絕以刷臉方式開通一個賬戶并積累其活動數據。私人服務提供者基于默認的用戶協議生成、獲取和使用人臉數據文件，并可能主張這一文件因為企業投入技術勞動而創設，有權排他性地使用這些作為生產資料的數據(例如訓練人工智能)。只要使用過程能精確識別和還原到特定主體，對同一人的行為進行追蹤，那么對人臉數據文件的使用就可被認定為使用個人信息，從而需要遵守一系列個人信息保護規范，法律提供的可能救濟包括知情權和刪除權等。私人服務提供者(特別是平臺企業)通過刷臉幫助用戶開啟新賬戶以后，產生的行為數據就會在事前對用戶未來的活動產生約束，這就回到了數字經濟的生產過程。四、個人信息、侵犯風險和法律反應(一)人臉數據的采集和儲存公眾輿論和不少研究者往往會擔心，一旦刷臉技術普及，則作為生物信息的人臉數據文件會遭到大規模泄露，使得作為通用標識符的身份信息被偽造和濫用，進而帶來無法預估的損失。在數據采集環節，實際上只要滿足形式上的知情同意規范，說明采集的目的與用途，就很難完全阻止針對人臉或照片的數據采集。在數據存儲環節，討論者普遍認為可能會發生人臉數據泄露風險，考慮到人臉具有唯一性，一旦泄露，則會帶來難以彌補和想象的損失。除了極端情況下的人臉數據文件被偽造冒用，刷臉的真實風險主要在于實質性知情同意的落空。人臉一直會暴露在社會生活和工作過程中，一旦人臉成為單純的賬戶登入或支付口令，則就相當于將用戶名和密碼完全暴露在外，很容易通過遠程刷臉被非法使用，造成不知情情況下的人身財產損失。在一些情況下，甚至還會造成所屬單位和網格的相關潛在權益受損。因此，在人臉數據的采集和儲存環節可以進行如下制度性規制：首先，需要認識到，沒有哪一種單一的認證方式是絕對安全的，雙重或多重因子認證盡管成本較高，但卻是提升安全概率的必由之路。在需要確保信息安全的領域，應當強制要求多重因子登錄識別。其次，按照分類分級原則系統規劃不同場景中認證的方式，防止基礎身份和次級身份混同。例如，刷臉可被用于公共服務或需要基礎身份認證的重要場景，但要限制普通私人服務通過人臉或身份證進行直接認證(除非采用eID加密技術)。再次，可以限制留存實時生成的人臉數據文件的時間，降低泄露概率。最后，強化對人臉識別軟硬件的專業認證措施，采取類似網絡安全分級制度進行分級管理。對于那些落入基礎設施領域的刷臉服務，需要加強諸如牌照管制一類的特殊監管方式，這將有助于提升和統一技術標準與安全標準，使刷臉變成稀缺性資源，從而避免向社會更大范圍的服務提供者提供，激勵后者轉向開發其他安全的身份認證手段。在數據分析環節，由于人臉的公開性和社會性，其作為自然屬性的面部信息能夠在一定程度上被賦予社會意義，即不可避免地與膚色、表情、五官等因素放在一起，展示出某種統計意義上的社會評價(性別、階級、膚色，甚至同性戀和成人視頻演員等),由此只要擁有足夠大的樣本，就能夠通過分析給特定主體貼上標簽，進行精準差別對待(歧視)。目前出現的數字歧視行為表明，表面上的去身份化的刷臉服務，可能會在技術平等的意識形態下掩蓋黑箱中持續的身份歧視，人臉識別只不過為服務商或認證主體提供了更加廣泛和低成本的登入服務而已，發生的變化，只是客觀上用統一的賬戶體系取代多元化賬戶體系。在中國語境下，在多大程度上能夠產生社會性歧視行為尚有待觀察，當下可能更值得關注的是消費者歧視問題(例如大數據殺熟)。(二)場景化界面設計場景理論作為數字隱私保護的新型路徑已得到了諸多討論，甚至也可以擴展到對一般性技術(例如算法)進行規制的討論。本文將推進這一理論的積極意義，即探索如何具體地發現和界定場景，從而理解某種特定技術在嵌入既有制度環境之后應如何應用的問題。單純的個人信息保護與算法規制研究的慣常思路是，將算法與個人信息看成是基本上在真空中就可以運行無誤的制度，處于核心地位；即使進入具體場景展開討論，也只是自上而下地闡釋基本原則和規則，進而消解了場景的特殊性和自主性。前文的討論已經充分表明，刷臉技術是逐步嵌套進公共和私人的不同場景中得到應用的，不可能也沒有必要凌駕于既有行為目標和規范之上，只有首先理解認證/識別中身份權力機制的演變，才能更好地界定場景，進而在問題集合中尋求個人信息/隱私問題的適當定位和解決方案。具體而言，第一步是要看到數字身份在社會轉型中的重要意義，將其放置于網絡/網格模式二分中進行討論，這決定了不同場景中政策目標和實施效果的本質差異。第二步是將認證/識別設定為劃分更為具體的場景的標準，鑒別出達成共識的某種法律關系，進而區分出公共機關與私人服務提供者的不同制度性約束，包括該行業/環境的使用目的與慣例等，理解技術如何進入既有制度設計，并成為制度的一部分。最后一步則是，在需要強化個體權利時，進一步討論具體個人信息保護與算法監管的規則細節，根據成本-收益分析評估風險，形成解決方案和政策建議。按照上述這一方法論思路，還可以稍作延伸，討論刷臉在上文未涉及的其他熱點領域的應用及其法律問題。它們都超出了單純個人信息和算法的范疇，而是需要回溯至該場景的基本法律關系和原則共識。例如：其一，教育與情感計算。在諸如學校課堂的教育領域，攝像頭和人工智能可以幫助教師記錄和分析學生的表現，潛在地提升考試分數，但這會把教育和學習過程完全變成像富士康工廠那樣的機械生產流程，成為分數教育的一個縮影。其二，雇主監視。雇主會通過刷臉加強對雇員的監視，特別是在遠程辦公或靈活用工的情況下。這可能會造成勞動者在工作場所中進一步喪失隱私，強化了雇主對勞動過程的控制權力。在開放的靈活用工平臺上，平臺所有者通過刷臉對平臺上數字勞動者加強控制力，其行為可以被解釋為人身/經濟從屬性的一種司法標準，從而為數字勞動者爭取權益。其三，社會規范。違法行為(例如闖紅燈)監控往往通過頭像展示和嵌入社會信用的方式加以約束。參與問題的解決/模式選擇刷臉是賽博空間不斷擴展的必然階段，但很可能只是伴隨新技術開發的生物信息認證的諸階段之一。有必要超越討論單純的刷臉行為本身，而是深入刷臉嵌套和應用的具體場景，為未來其他生物信息的應用提供問題意識和理論框架。