你經常使用人臉識別功能嗎？對使用該工具，你會否擔心洩露隱私？
利用人臉識別來破案可如何平衡過程中可能產生的隱私洩露和算法歧視問題？
人臉識別技術在識別不同人種時是否存在天然偏見？
近日，美國路易斯安那州當局使用人臉識別技術，導致一名喬治亞州男子被誤認為是逃犯被捕，在獄中待了6天。該男子名為蘭德爾·里德（Randall Reid），被指控參與了路易斯安那州發生的一起奢侈品皮包盜竊案，他對此辯解稱，自己從未去過路易斯安納州。
隨後，經過人工比對監控中的罪犯，警方發現里德臉上有一顆痣，且體重目測與罪犯存在40磅差距，他因此獲釋。不過有批評人士指，人臉識別技術不僅引發人們對隱私的擔憂，技術本身對有色人種的誤認率高於對白人，存在種族差異。
美聯社援引路易斯安那州新奧爾良市當地媒體NOLA報導，新奧爾良警方對此表示，人臉識別技術只能用於給警方提供線索。而且，在警官向當地相關面部數據分析部門提出申請前，必須得到部門官員的批准。所有可能進行的人臉匹配都必須經過其他人臉識別調查員的同行審查。
關於政府是否應該使用人臉識別技術來抓捕罪犯，一直是全球熱議的話題。毫無疑問，人臉識別技術可以幫助警方迅速精準地定位嫌疑人。然而，隱私憂慮、算法偏見都是該技術客觀存在的弱點。
濫用人臉識別工具惹議
2021年，路易斯安那州曾提出一項限制使用人臉識別的州法案，不過，未被立法會通過。秉持自由主義的鵜鶘公共政策研究所（Pelican Institute for Public Policy）曾主張立法來對警方濫用該技術加以限制。對此，路易斯安那州警長協會和地區檢察官協會執行董事均發言反對這一提案。
路易斯安那州警長協會執行董事麥克爾·拉納扎（Michael Ranatza）指，警方使用該技術只是為了確定嫌疑人，而且任何匹配都是在得到驗證的情況下進行的，就像使用指紋技術一樣。他目前並不知道路易斯安那州有多少警官正在使用這一技術，不認為該技術是「專門為了抓人」。
路易斯安那州公民自由聯盟（ACLU）宣傳主任克里斯·凱澤（Chris Kaiser）則表示，出台相關限制法案，可以減少政府濫用人臉識別。他認為，人臉識別技術不僅僅是在對比幾張照片，而是在全國、乃至全球範圍內的圖片庫內搜索相關照片。同時，沒有警方會承認自己依靠算法來確定嫌疑人，常常以「調查線索」為藉口，但這一行為背後「（對公民）真的沒有任何保護。」
過去幾年中，美國不少城市及州都頒布過禁止或限制當地警察使用人臉識別軟件的規定。據CNN報導，新奧爾良市曾在2020年通過了一項禁止警察使用人臉識別軟件的條例，但在同年7月允許警察向上級申請許可，在暴力犯罪調查中使用該技術。同樣，弗吉尼亞州曾在2021年禁止當地警察和校園執法部門使用面部識別技術。但在2022年3月批准了一項法案，允許警察在某些情況下使用該技術。
目前，沒有聯邦政府規定的法律來限制使用人臉識別。因此，美國各州、市都以各種方式自行監管。人臉識別技術的使用頻率及場合在很大程度上仍然是未知數。據美國人臉識別初創公司Clearview AI稱，其客戶中有超過3100個美國機構，包括聯邦調查局、國土安全部和「數百個地方機構」。該公司通過算法，將人臉與互聯網上超過200億張圖像數據庫進行匹配。此前被多個國家控訴涉嫌違規收集人臉信息的。
算法偏見難以忽視
據悉，一般存在兩種類型的面部識別軟件：一種是將一個人的照片與人臉數據庫中的照片進行比較，尋找可能的匹配對象。警方在調查犯罪時往往使用這一種，Clearview AI公司售賣的，也是這一類軟件。另一種常用於iPhone人臉識別，即開機時，系統將一個人的照片與另一張進行比較。
除這次事件之外，美國警方此前同樣錯誤逮捕過多位黑人男子。美國國家標準和技術研究所的一份報告顯示，研究人員調查了189種人臉識別算法（已經涵蓋該行業中的大多數），並發現，大多數人臉識別算法都含有偏見。研究人員指，算法對黑人和亞洲人臉的錯誤識別率是針對白人面孔的10至100倍。對女性的錯誤識別多過男性，導致黑人婦女很容易受到算法偏見的影響。
傳播公司AI for People創始人、聯合國顧問穆塔勒·恩康德（Mutale Nkonde）曾在《哈佛大學肯尼迪學院非洲裔美國人政策雜誌》的一篇文章中寫道：「用技術來調查黑人人口動向是有歷史先例的。」她認為，過去對黑人族群的歧視和今天的算法偏見之間是相通的。
她指出，面部識別技術依賴於開發人員提供的數據。而這個群體中白人族群佔比過高。她敦促立法者利用「設計正義框架」，來管理人臉識別技術。這一框架將考慮「設計過程中會受影響的群體」，減少因種族偏見而產生的算法錯誤。
同時，此前轟動全球的美國警察對黑人男子暴力執法的「弗洛伊德案」再次引發了警方對少數族裔歧視性執法的關注與擔憂。哈佛大學研究院轄下網站SITN（Science in the News）上曾有學者刊文指出，與美國白人相比，黑人更有可能因輕微犯罪而遭逮捕和監禁。因此，黑人在罪犯照片數據中的比例過高，人臉識別會利用他們的圖片來比對罪犯。黑人族群在這些系統中形成了一種「前饋循環」機制，種族主義的執法策略會導致數據庫中黑人比例過高，同時他們還會在未來受到更多監視。
利用人臉識別來破案，應該推廣嗎？如何平衡過程中可能產生的隱私洩露和算法歧視問題？
文：端傳媒實習記者金悦琦