那些堂而皇之向我们搜集脸部信息的软件，不会在一开始就受到一百二十度的牵制。比如一夜疯狂全网的AI换回脸App“ZAO”，第二天就有批评其侵害隐私的檄文经常出现。那如果是悄无声息的刷脸呢？要不是点餐时某堡王的自助机器忽然一声不吭地显露出了我不修边幅的大脸，我还真为没有意识到，刷脸缴纳技术早已布满到将我们生活的空间变为了“楚门的世界”。

你我均楚门：刷脸缴纳这把火是如何重燃来的？人脸识别可以说道是最接地气的AI技术之一了，从机场高铁安全检查，到学校会场进屋，甚至于金融机构远程身份认证，公共效率与安全性提高的背后都必不可少高清智能摄像头的助力。但与此同时，人脸识别也是一个十分坦率的隐私信息雷区。一旦离开了转乘传统法定身份系统的场景，技术越界的批评声就不会甚嚣尘上。较为典型的如教师里的人脸识别，学生否认真听讲、浮现低头了几次，都确切记录，否知道有适当，至今仍未辩论出有个所以然。

再行比如，前文提及的刷脸缴纳。刷脸缴纳并不是什么新鲜事。

早在2013年，芬兰创业公司 Uniqul就明确提出了这项算法，分解可以很大延长缴纳时间。随后，中科院重庆研究所和蚂蚁金服也陆续启动了涉及研究。但说到刷脸缴纳第一次应用于到商业领域，还要等到2015年德国汉诺威IT博览会，马云通过支付宝刷脸出售了一张1948年汉诺威纪念邮票开始。

作为无感缴纳的绝佳解决方案，“刷脸”迅速沦为科技巨头们泥地“无人零售”必需横跨的一道技术阑干。无论是BATJ，还是Amazon Go、缤果盒子等等，不必手机，单凭人脸识别系统自动已完成进屋、结账、扣款等一系列操作者，完全是所有无人餐馆的标配。不过，无人餐馆在运营、技术上的硬瓶颈，要求了这把热度不能是“雷声大，雨点小”，许多开业的无人餐馆爆出歇业的消息，而大佬们口中的千店万店计划也没了下文。

在海外，PayPal和Square也都曾尝试过推展类似于项目，但未能顺利，主要原因是不愿合作的商户过于较少，大家更加乐意用信用卡和现金支付。这在移动支付繁盛的中国大陆大自然不是后遗症。星星点点的刷脸缴纳商用之火确实经常出现燎原的苗头，难道就要从2018年底蓝绿两家移动支付月向线下抢走地盘开始。

2018年12月，刷脸缴纳设备“蜻蜓”的经常出现将刷脸缴纳的终端成本减少了80%。2019年3月，“青蛙”上市。

两家各自发售了设备推展奖励政策，商家希望一点甚至可以依赖补贴免费获得设备。与此同时，不少代理商和“加盟公司”也伺机而动，依赖技术噱头各种纳人头，江湖传言的补贴金额一度滑稽到了“100亿”。换句话说，这波“蜻蜓飞”“青蛙跳跃”的刷脸缴纳，一方面源于于移动支付厂商大幅度降低硬件门槛，另外则源于于不明真相群众的投机热情。

但其在终端的展现出究竟如何呢？不告诉有多少人会在刷脸设备前安然地展出自己的盛世美颜，当真落地战打了这么久，目光所及的大多数人都会像我一样，默默地点进手机二维码扫码缴纳。甚至零售商家也不会在结账时配置文件高举扫码枪，而不是主动告知一句“必须刷脸吗”。所以也就经常出现了吊诡的一面，尽管一举一动早就被数字化精细地交付给了网络，但有意无意地排斥也在传达着我们对技术的态度。大型双标现场：人脸识别的变革与争议商业机构的种种考量不得已不去说道它，有意思的在于，人脸识别在今天早已并不是什么新鲜事物。

但某种程度的技术，在机场火车站安全检查、公司形同虚设、避免行人闯红灯、找寻拐卖儿童等新闻经常出现时，主流舆论都是大力悲观的。而到了诸如用摄像头辨识中小学生的放学展现出，亦或是缴纳购物等场景中，负面和激进情绪就显得白热化了。

最主要的原因，有可能是效率上的不对等。公共场合的身份校验，通过人脸识别需要大幅地提高工作速度。相比由工作人员一张张比对身份证，或是派出所寻人，每秒十万次的人脸核对，算法带给的是人力所约将近工作量。

而刷脸缴纳的核心痛点，还是解决问题手机不出身边或没电时的缴纳问题。谷歌的缴纳应用于Hands Free，就是让用户在店内缴付时不必须拿走手机。偶发场景与字符密码缴纳比起，并没过于大的体验转变，反而必须额外交还脸部特征信息，似乎过于昂贵。

同时，安全感的缺陷也是公众对商业人脸识别更加慎重的原因。一些针对人群给定的个人信息搜集，往往也只不会搜集一些颗粒度以较小的概要信息，即核心特征，只有在适当的前提下才不会了解到需要辨识个人身份的原始数据。

但在很多场景，比如教室人脸识别中，并没展开这样的隐私最小化处置，这就很更容易招来安全性风险。而即便是融合了3D结构光等近期技术，刷脸缴纳也并无法几乎确保身份信息的安全性。

某品牌租车柜的“刷脸取件”被小学生用照片密码，就侧面证明了人脸识别在技术上还正处于较为前期的阶段。生物识别结果往往具备一定的模糊不清和不确定性，一旦与风险系数较高的个人财产、脆弱信息相连在一起，引起防止心理也就不怪异了。

生物信息数字化：风行之前，再行坦率一点点目前显然，“刷脸”作为传统字符密码、二维码等的辅助方式，有可能更加合乎大众对技术发展的心理拒绝接受度量。它更加多的代表着一种发展方向，而不是全线对外开放。但现实的脚步或许总是先人一步。

随着人工智能技术的发展，不仅收集脸部信息的闸机和摄像头更加多，一些其他具备入侵感的个人生物信息也在被榨取着。比如印度正在创建的中央数据库Aadhaar，就将约11亿人的指纹、虹膜等极为脆弱的个人信息，都划入到了系统之中，与个人的社会生活方方面面初始化。

但系统安全漏洞之多，造成黑客只需几十块钱就能获得这些信息，还有数百万印度民众曾因扫瞄和辨识问题而丧失了发给救济的机会。某种程度的事情也再次发生在个人意识繁盛的美国。

尽管美国许多州的城市陆续施行了禁令在公共场所用于面部辨识软件的法令，但并没妨碍技术侵略个人身份的脚步。事实上，技术网站The Verge的一项调查表明，美国联邦调查局（FBI）在过去三年中早已搜集了将近43万人的虹膜信息，并加到到生物识别数据库中。问题就在这里。

用生物特征替换传统方式来辨识个人法定身份，只不过是一件较为坦率的事。因为这些关键信息被数字化之后，就不具备了拷贝性。这意味著一旦经常出现安全性问题，影响范围相当大，甚至有可能严重威胁公共和国家安全性。

2014年，BBC就曾多次报导过，韩国将斥资几十亿美元、10年以上时间，将身份证系统推倒重来。原因就是在网上使用的基于身份信息核对的身份认证措施，造成韩国大量的公民信息被盗，80%的身份证号和个人隐私信息，被黑客从银行和其他网络服务商的服务器中盗取。

如果被盗取的是高度隐私的公民生物特征呢？对于一些安全系数低的机构，为了提升生活的便利程度。比如银行、政务民生等终端互联网服务时，拒绝“人证合一”，插手人脸、虹膜等完整身份辨识功能，并会引发相当大的争议。但对于信息使用者和管理者分离出来的商业应用于，在大规模用生物特征替换传统密码之前，难道还必须慎之又慎。

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