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2025-03-31 31 人工智能AI行业报告
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锁,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。
人脸识别带来的管理效率提升,是各行业推进相关应用的主要动因。然而,公众在实 际使用过程中,是否切实感受到了更多的便捷性和安全性?为了寻求这一问题的答案,课 题组在问卷中就“便捷性”与“安全性”设置了量表题,请受访者分别依据前述10大类场景 中的使用感受进行打分。1分为最低分,5分为最高分。结果显示,在便捷性感受方面,有9类场景的平均分超过4分,显示出受访者对便捷性 的认可度。其中,得分最高的是支付转账,平均分为4.33。除了“其他”场景外,只有换脸娱 乐场景的平均分不足4分,但也达到了3.66分。在安全性感受方面,受访者给出的分数则明显偏低,体现出他们对安全风险的忧虑态 度。在各个场景中,仅有交通安检场景的平均分超过4分,为4.01分。紧随其后的是支付转账 (3.98分)、开户销户(3.96分)和校园/在线教育(3.88分)。其他场景得分则在2到4分之间。
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