《人脸识别应用公众调研报告》

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出品 App 违法违规收集使用个人信息专项治理工作组 ***心·人工智能伦理课题组 App专项治理工作组南都人工智能伦理课题组目录前言 1 一、九成以上受访者用过人脸识别 “刷脸支付”最为普及 3 二、人脸识别技术的便捷性受到认可但存在强制使用问题 6 三、受访者关注人脸信息泄露、财产损失等安全风险 8 四、六成受访者认为人脸识别技术有被滥用的趋势 12 五、受访者认为有必要出台相关法律法规规范人脸识别发展 19 六、总结与展望 22 前言　　得益于国内深度学习算法的发展和海量数据的累积，人脸识别应用在近年呈现出加速落地的态势。大到智慧城市建设，小到手机客户端的登录解某某，都能见到人脸识别技术的影子。　　然而正如所有新技术一样，人脸识别也开始呈现出“双刃剑”效应，在提高社会效率、增加便利性的同时，在隐私、安全、公平等方面亦引发了诸多争议。一些企业因安全措施不到位导致用户的人脸、行踪轨迹等个人敏感信息泄露，更是有媒体曝出人脸信息买卖黑色产业链，5000多张人脸照片仅标价10元。　　由于国内相关法律、技术标准相对滞后，监管部门面临着一些法律规范的适用难题，为应对人脸识别技术与应用中可能存在的违法违规行为和灰色地带，加快相关标准与法律法规的研究制定势在必行。　　2020年上半年，人脸识别技术应用安全调研课题组发布了一份线上问卷，旨在了解人脸识别技术应用的普及情况与公众态度。课题组共回收匿名问卷2万余份，受访者覆盖了全国不同地区、学历、年龄段人群。其中，大学本科及以上学历的受访者约占 60%，19-40岁的受访者超过85%。调研范围较大，问卷数据比较全面地反映了当前公众对人脸识的接纳态度。 1 　　数据显示，公众对人脸识别整体持认可态度整体，但对于部分侵犯性较强的应用感到无法接受。“总体利大于弊，推广应用时仍需注重风险，保障用户知情和选择权”，是受访者的主流观点。 2 一九成以上受访者用过人脸识别 “刷脸支付”最为普及　　课题组在问卷中列出了常见的10大类人脸识别场景，分别是：　　　　支付转账（如刷脸支付、转账提现等）　　　　开户销户（如银行开户、开店、开播、注销等环节）　　　　实名登记（如酒店入住、购票抢票等）　　　　解某某解密（如解某某手机、开启未成年人模式、解密私人相册等）　　　　换脸娱乐（如换脸、算命等软件）　　　　政府办事（如工商注册、个人报税、福利发放等）　　　　交通安检（如飞机场、火车站进站人脸识别等）　　　　门禁考勤（如小区、公园门禁、公司人脸识别考勤等）　　　　校园/在线教育（如查看抬头率、刷脸签到等）　　　　公共安全监管（如闯红灯识别、大型活动安检等）　　问卷数据显示，94.07%的受访者使用过人脸识别技术，4.58%的受访者没有用过，还有1.34%的受访者表示“不确定”。 3 　　在10大类场景中，最普及的场景是支付转账，67.2%受访者表示遇到过。除此之外，解某某解密（54.1%）、交通安检（49.6%）、实名登记（47.68%）、开户销户（45.26%）、门禁考勤（43.33%）也较为普及，均有四成以上受访者在相关场景中遇到过人脸识别应用。　　从受访者的反馈来看，人脸识别场景下的用户协议设置较为规范。61.81%的受访者表示有签订（或点击同意、看到）过包含人脸信息收集使用规则的用户协议或隐私政策。18.59%的受访者选择“没有”，19.6%的受访者选择“不确定”。选择“有”的受访者占据绝内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。使用规则。向用户明示人脸信息收集使用的规则，并建立严格的内部管理措施，防止人脸信息被滥用、非法提供给第三方；　　五、最小化存储和使用。原则上应仅采取提取人脸特征信息进行比对的方式进行身份核验，完成身份核验等后及时删除人脸图片等原始样本；　　六、明确标注避免混淆。采用AI技术合成的数字人脸图像需明确注明其为技术生成的虚拟图像，生成和使用过程应经个人授权，遵循有关管理规定；　　七、持续提升准确度和安全性。加强人脸识别技术、相关信息系统和终端设备的安全性的检测与认证，推动人脸识别技术成熟度不断提升，防止人脸信息的伪造、冒用、泄露、丢失。 23 doc.001pp.com [文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]请点击下方选择您需要的文档下载。

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