美国禁止人脸识别软件，称侵犯美国人的隐私！

4月16日，旧金山通过了对《停止秘密监视》条例所作的一些修订，离成为美国第一个禁止使用人脸识别软件的城市更近了一步。

监事兼规则委员会主席AaronPeskin表示：该条例将先征集公众意见，之后由县监事会投票表决。

正如Peskin在今年1月提出的那样，条例写道：“美国的人脸识别技术侵害公民权利和公民自由的可能性大大超过了其声称的好处；这项技术将加剧种族不公正，并且威胁到我们的生活不受政府持续监视的能力。”

按照旧金山市的定义，监视技术包括车牌阅读装置、监视摄像头、用于预测犯罪活动的软件，以及虹膜扫描装置和人脸或步态识别软件等生物特征识别技术。

就在旧金山认真考虑《停止秘密监视》条例之际，美国各地的立法者在考虑与隐私和AI有关的法规。

上周，伊利诺伊州立法机构差点通过了一项禁止录制设备未经同意擅自使用的法律。

美国参议院目前正在考虑一项监管人脸识别软件商业使用的两党法案和一项监管算法偏见的法案。

旧金山县监事会正在考虑的立法还要求城市部门制定监管监视技术使用的政策，解释购置新监视工具的合理性，并提交详细说明监视和数据采集方法的年度报告。

如果通过，旧金山市审计办公室还将对监视工具进行年度审计，该市将征求公众意见，然后城市部门购置或部署新的监视系统。

虽然投票只是为了让规则委员会继续审议该法案，但今天的公众意见引发了一些声明，这些声明主要来自关注隐私、技术、种族和经济公正等问题的权益倡导组织。

由于政府可能滥用以及预计会对有色种族社区带来影响，旧金山教育工作者联会等组织和公设辩护律师办公室的几名成员都表示支持人脸识别软件禁令。电子前沿基金会（EEF）的成员也支持提议的条例，EEF的办公室离旧金山市政厅仅隔几个街区。

旧金山公设辩护律师办公室的调查员Tim Kingston在意见征集会上对规则委员会表示：“我们不希望这里出现这种事。”

Kingston还表示：这部立法的通过对于确保公民对于新监视技术的引入拥有监督权和控制权，这个话题对于穷人、有色人种以及社会中无权无势的人来说尤为重要。

他说：“目前的人脸识别技术是公司私有的，它是专有技术。我们不知道这项技术的底层；除非有严格监管，否则我们不会使用这项技术。”

麻省理工学院（MIT）的Joy Buolamwini在过去一年领导的研究发现：微软、IBM和Facebook等大公司推出的领先的商用人脸识别软件系统无法识别女性和有色人种。

亚马逊的Rekognition面临来自Buolamwini和美国公民自由联盟（ACLU）的类似声明。本月早些时候，多位著名的AI研究人员要求亚马逊停止向执法机构出售Rekognition。

下个月，针对公司领导层的反对意见，亚马逊的股东们将投票决定是否应限制使用Rekognition，除非可以审核公民权利。

《停止秘密监视》条例是旧金山科技立法备受全国关注的最新例证。

去年秋天通过的第65号提案（Prop C）引发了公众争论，Salesforce首席执行官Marc Benioff支持第65号提案，而 Twitter首席执行官Jack Dorsey和Stripe首席执行官Patrick Collison反对征收3亿美元的商业税以应对无家可归问题。

315晚会质疑人脸识别 科技进步背后存漏洞

主持人通过网络上随便找来的一张人物自拍，通过简单的图像处理和动态合成技术，将网络人脸合成到事先准备好的视频上，覆盖原视频的人脸，就能简单骗过一些通过面部识别作为认证信息的软件。

腾讯数码讯（吴彬）2017年的315晚会上，人脸识别技术成为了为数不多被曝光的新技术，尽管目前很多的科技企业在推动生物识别技术，用以替代我们常规的密码，但生物识别快速进步的背后，存在着一定的风险。

315晚会现场，主持人通过网络上随便找来的一张人物自拍，通过简单的图像处理和动态合成技术，将网络人脸合成到事先准备好的视频上，覆盖原视频的人脸，就能简单骗过一些通过面部识别作为认证信息的软件。

目前市面上很多的软件都可以通过面部识别替代传统的密码，而通过这种方式原则上是可以绕过人脸识别的。

同时曝光的还有公共手机充电站。

现在智能手机的续航时间普遍不高，因此充电成为了很多人日常的刚需，当你在外没有携带充电宝的时候，很多人会找寻一些商场内或者公共场所提供的“公用手机充电站”，通过机器提供的数据线为自己的手机充电。

但是实际上有很多“非正规”的公共充电站，表面上看似是为人民服务的工具，但实际上他们通过Android的adb工具在充电的过程中调取手机内的数据，比如抓取手机内存储的照片，进行上述的动态人脸识别后，窃取手机内支付宝等通过面部识别可登录的第三方存管软件内的资金。

科技进步的同时，确实存在漏洞，因此我们也再次提醒各位网友，对个人隐私和个人隐私设备，要存在一定的安全保护意识，别被不法分子钻了空子。

来源:全球人工智能科学研究院

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