人脸识别作为人工智能的一项标志性技术，已经开始大规模落地。
　　
　　从面部解锁、身份认证、面部支付、门禁、通行到安防等领域，可以说是无处不在。不过，技术迎来普及，存在的诟病也不少。
　　
　　据报道，东莞一些公厕为了防止一些人蹭走更多的卫生纸，安装了人脸识别供纸机。此举虽然方便了管理服务，但就该场景的人脸识别运用是否有必要，引起的争议却极大。除此之外，另外一个不合理的场景也被曝光。近期，有网友为了应对人脸识别，戴着头盔去看房。据了解，目前有80%以上售楼处安装有人脸识别系统，有些开发商把人脸识别系统用于判客，以此识别购房者的类型。
　　
　　这些“无感人脸识别”或“被人脸识别”场景，让人脸信息被滥用、被盗用风险加大。
　　
　　据报道，前不久，一些网络黑产从业者利用电商平台，以“人脸信息0.5元一份”倒卖。再比如，平时我们用于支付交易的人脸识别流程，包括眨眼、张嘴、摇头、点头等一系列验证方式，实际上已经被一些恶意人士破解，甚至用于借贷、套现等不法行为，而当事人却对此一无所知。
　　
　　对于人脸识别存在的安全隐患，业内人士认为，一是人脸识别未经用户许可擅自采集用户人脸数据，并用作商业用途；二是人脸数据被采集后，通常有很长的生态链，商家不仅拥有了用户的人脸数据，还拥有了用户的消费习惯、财务状况等其他信息，这些信息一旦泄露，将对用户的隐私造成巨大的损害。
　　
　　近几年，AI被提升到国家战略高度，人脸识别作为人工智能重点细分领域，迎来了发展的窗口期。自2015年以来，我国密集出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见（征求意见稿）》《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》等政策文件，为人脸识别技术在安防、金融等领域的应用拓展奠定了坚实基础。
　　
　　人脸识别政策红利的持续释放，也助推着产业高速发展。今年面对疫情突袭，中国企业积极投入疫情防控阻击战，研发和应用了大量先进的技术和解决方案，其中就包括人脸识别技术。期间，各地上线人脸识别测温通行系统，运用AI人脸识别系统进行信息认证，就能彻底摸排是否为重点地区人员，且减轻进出小区重复登记、询问的工作负担，大大简化了居民在防疫期间进出社区的流程；腾讯官方称，其人脸识别技术既能对戴口罩者实现人脸识别，又能发现口罩佩戴错误人员，口罩佩戴识别准确率超过 99%……
　　
　　如今，AI人脸识别技术的应用场景已经广泛应用到面部解锁、身份认证、面部支付、门禁、通行、安防等领域，从公共安防领域向商业领域拓展。
　　
　　前瞻产业数据显示，到2022年，全球人脸识别市场规模将达75.95亿美元。预计至2022年，我国人脸市场规模将达到66.73亿元。企查查数据显示，在中国，人脸识别的相关企业已突破1万家。作为新兴的身份认证手段，便捷高效的人脸识别应用范围越来越广。
　　
　　正如上述案例所看到的，人脸识别就像一柄双刃剑，在某些场景中甚至弊大于利。自然，我们不能因噎废食地放弃AI人脸识别技术用于社会生产生活之中。
　　
　　利弊之间，如何权衡？
　　
　　今年10月发布的《人脸识别应用公众调研报告（2020）》，总结了六类人脸识别技术应用争议场景，结果显示，受访者最无法接受的场景包括：商城用人脸识别技术收集顾客行为和购买手段，高校用人脸识别技术收集学生的抬头率、微表情、上课的姿态，基于人脸图像分析的换脸、美妆、性格判断等。
　　
　　人脸识别是一项技术，技术本无原罪，而“滥用”的本质在于场景的使用是否合理。针对人脸识别技术处于滥用边缘的现象，近日，天津、南京、杭州多地规范人脸识别，禁止非法采集人脸信息、禁止强制进行人脸识别。
　　
　　需要注意的是，禁或不禁并不能简单地“一刀切”。更进一步地理解，是针对一些场景，应为人脸识别的被使用设置“边界”。例如，当人脸识别被用于一些非必要场景，应减少对人脸这种高敏感信息的采集和使用，积极使用替代方案等。更重要的是，人脸识别的法规需要不断完善。在推动行业发展的同时，把隐私和安全放在首位。
　　
　　人脸识别是我国人工智能发展的一个缩影。如今，人脸识别技术落地的大趋势已不可改变。就像任何新技术一样，趋其利、避其害，扬其长、避其短，方能避免可能发生的伤害。