人臉辨識技術發展與使用之爭議
2019.08.02
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壹、新聞重點
2019年7月17日《有線電視新聞網》（Cable News Network, CNN）報導，位於加州的奧克蘭（Oakland）成為繼舊金山（San Francisco）及薩默維爾（Somerville，位於麻薩諸塞州）後，第三個禁止市府機關使用人臉辨識技術的美國城市。無獨有偶，7月18日《英國國家廣播公司》（British Broadcasting Corporation, BBC）也報導，英國下議院（The House of Commons）的科學與技術委員會（Science and Technology Committee）提出報告，建議執法部門在相關法令訂定之前，應停止試用人臉辨識技術。[1]人臉辨識是近五年來快速發展的新興科技，其用途廣泛，卻也引發諸多爭議，值得吾人關注探討。
貳、安全意涵
一、辨識準確率存在種族及性別差異
人臉辨識是將特定個人的照片或影像與既有資料庫進行臉部特徵的比對，以辨識個人身份。由於電腦處理資料的速度遠比人腦迅速，近年來開始發展以人工智慧（Artificial Intelligence, AI）進行辨識，可節省大量人力與時間，人臉辨識技術因此成為執法機關的利器，尤其是執行具有時效性的任務例如防範恐怖攻擊或是追緝犯罪嫌犯時，更有極大助益。
在人工智慧能夠準確辨識個人身分之前，其演算法（algorithm）需要多達數百萬張的臉部圖片資料來做訓練以及測試。除了數量以外，臉部圖片的多樣性也很重要，資料必須涵括各種膚色、種族以及性別，辨識才會準確。目前開發此項技術的業者，其資料庫還是以白人及男性的圖片為主，因此人臉辨識的準確率有種族以及性別的差異。2019年1月一項研究的測試結果顯示，亞馬遜（Amazon）所開發的人臉辨識技術Rekognition，在淺膚色男性完全沒有出錯，在深膚色男性的錯誤比率為1%，但是在淺膚色女性的錯誤比率為7%，而在深膚色女性的錯誤比率更高達31%。[2]在這種情形下，若是人臉辨識成為執法工具，一方面容易造成冤案，另一方面還有種族與性別歧視的問題。然而，亞馬遜的這套系統已經賣給數個城市的警察機關以及美國國土安全部（Department of Homeland Security）的移民及海關執法局（Immigration and Customs Enforcement），因而引發不少爭議。
二、資料蒐集方式違反個資保護
由於需要大量的臉部圖片，開發此項技術的業者或是研究機構必須建置龐大的圖片資料庫，這些圖片的來源成為人臉辨識技術發展的第二項爭議。一般而言，臉部圖片有兩種來源，一種是由網路抓取，例如社群媒體、約會網站、或是私人的網路相簿都是標的物；另一種則是在公共場所架設錄影機，拍攝進出該場所民眾的影像再擷取臉部畫面，例如史丹福大學（Stanford University）的「洗腦」（Brainwash）計畫，就是在舊金山一家咖啡店架設錄影機，三天之內就蒐集到超過10,000張圖片。[3]然而，不論是何種方式，業者或研究機構幾乎都未告知民眾，也就是說，當事人並不知道自己的影像被拍攝，或是自己的臉部圖片被使用，因而有違反個資保護的問題。
由於每個人的長相都是獨一無二，即便是同卵雙胞胎也有細微差異，可以藉由臉部特徵辨識個人身分，因此臉部圖片一如指紋，屬於生物性的個人資訊。既然屬於個資，臉部圖片的蒐集或使用，就應該要讓當事人知情，並取得其同意。目前部分業者如IBM只做到，若個人發現自己的臉部圖片被使用，可要求業者將其圖片撤出資料庫，至於未善盡告知義務的部分，並無任何改善。在美國，引發自己圖片被使用的民眾不滿，未來甚至可能會進行法律訴訟。[4]
三、跨國資料分享間接造成人權侵害
由於人臉辨識技術還在開發中，許多的計畫是由學術研究機構進行，因此資料庫會在不同國家的研究機構及業者之間分享、交流。美國杜克大學（Duke University）超過兩百萬張圖片的資料庫就分享給中國、日本、以及英國的相關機構；可能是業界最大的微軟MS Celeb資料庫，擁有超過一千萬張圖片，也在國際之間流通；另有一些資料庫甚至可直接在網路上下載。
雖然資料庫的分享有助於人臉辨識技術的發展，但這項技術若是被威權政體不當使用，反而會造成嚴重後果。史丹福大學超過兩百萬張圖片的「洗腦」資料庫就曾經分享給中國人民解放軍國防科技大學（位於長沙）以及曠視科技，而曠視科技正是提供設備給中共在新疆監控維吾爾族的廠商之一。[5]因此，業者與研究機構毫無限制地分享圖片資料庫，雖非直接造成，但也間接幫助威權國家侵害人權，難脫為虎作倀之批評。
參、趨勢研判
一、人臉辨識使用規範的建立將曠日廢時
人臉辨識技術的發展與使用產生不少爭議，主要原因在於不論是資料的蒐集、分享或是技術的實際使用，都缺乏明確的規範。因此，制訂明確規則乃是當務之急，然而，這是一件相當艱鉅的工作。
在資料蒐集分享方面，既然臉部圖片屬於個資，自然必須得到當事人的知情與同意，但如此將會大幅增加業者與研究機構建立資料庫的成本，所能蒐集到的資料也會大幅減少，非常不利人臉辨識技術的發展，業者必定會大力反對。在實際使用方面，保護隱私與執法效率孰重一直都是爭論不休的議題，民權團體與執法部門也經常站在對立面，要在其中找到一個平衡點非常困難。因此本文研判，要建立關於人臉辨識技術的各項規範，在民主國家會是一條漫漫長路。
二、公務禁用情況將在美國愈形普遍
根據《有線電視新聞網》的報導，美國已有數個其他城市以及州，開始在舉辦聽證會或是提出法案，準備要禁止或至少暫停公務機關使用人臉辨識技術。[6]由於侵犯隱私的陰影揮之不去，規範又難以在短期之內建立，可以預期美國將會有愈來愈多的城市甚至是州，會禁止公務機關使用人臉辨識技術。
[1] Rachel Metz, “Beyond San Francisco, more cities are saying no to facial recognition,” CNN, July 17, 2019, https://tinyurl.com/y3p8nwge; Leo Kelion, “MPs call for halt to police’s use of live facial recognition,” BBC, July 18, 2019, https://www.bbc.com/news/technology-49030595
[2] “Amazon face-detection technology shows gender and racial bias, researchers say,” CBS News, January 25, 2019, https://www.cbsnews.com/news/amazon-face-detection-technology-shows-gender-racial-bias-researchers-say/
[3] Cade Metz, “Facial Recognition Tech Is Growing Stronger, Thanks to Your Face,” New York Times, July 13, 2019, https://www.nytimes.com/2019/07/13/technology/databases-faces-facial-recognition-technology.html
[4] Rachel Metz, “If your image is online, it might be training facial-recognition AI,” CNN, April 19, 2019, https://edition.cnn.com/2019/04/19/tech/ai-facial-recognition/index.html
[5] Cade Metz, “Facial Recognition Tech Is Growing Stronger, Thanks to Your Face”
[6] Rachel Metz, “Beyond San Francisco, more cities are saying no to facial recognition,” CNN, July 17, 2019, https://www.cnn.com/2019/07/17/tech/cities-ban-facial-recognition/index.html