“ZAO”的AI换脸APP刷屏，漏洞百出的人脸识别未来还会好吗？

2019-09-01 10:04:19来源：亿欧

前段时间，“乔碧萝殿下”直播时暴露了自己的真实长相，一度引发热议，打赏第一的用户直接注销了账号，无疑证明了这是一个看脸的时代。

昨日晚间，一个名为“ZAO”的AI换脸APP就有这个功能。用户只要上传一张照片，就能将自己的脸换成明星的脸。随时随地“变脸”任意一个明星人物，这样的诱惑可能是ZAO火爆的原因，但人脸识别带来的风险也是需要关注的问题。

将“AI换脸”开放给亿万普通用户的隐私安全风险尚未被慎重考虑过，当人脸成为“数字ID”，潘多拉魔盒正在被打开。

从ZAO的用户协议中就能看到巨大安全隐患：如果您把用户内容中的人脸换成您或他人的脸，您同意或确保肖像权利人同意授予ZAO及其关联公司全球范围内的完全免费、不可撤销、永久、可转授权和可在许可的权利，包括但不限于：人脸照片、图片、视频资料等肖像资料中所含的您或肖像权利人的肖像权，以及利用技术对您或肖像权利人的肖像进行形式改动。

不难发现，AI技术已经进入人们的生活，到处都有人脸识别的影子。

人脸识别技术已经走入了我们的生活，多种解决方案适合国内多个应用场景，在娱乐、安防、商业解决方案、金融等领域也就出现了不少产品。不久前，AI复原老照片火爆网络。除了复原照片，现代技术还能仅凭一张照片的影像，立体化人物。在电子消费中，刷脸解锁也被带到了千元机范畴。新零售无人化进程，也将刷脸支付带进了商超。

我们从阿尔法狗战胜围棋冠军开始见识到AI的威力，如今人工智能已经逐渐走向应用，人脸识别、语音识别、自动驾驶、机器人……这些技术逐渐融入人们的生活，不知不觉中，一波人工智能换脸应用的热潮已经出现，我们稍不注意就可能掉入陷阱之中。

人脸识别技术领域急需标准和规范出现，以便于监管。

人工智能发展迅速，人脸识别技术与安全问题尚存

人脸识别和生活融为一体的原因，离不开AI技术的发展。

AI技术的重要升级就是它具备深度学习能力。其中图像捕捉、分类处理、动态识别等功能，可以用在人脸识别之中。

人脸识别已有30年的研发历史，但技术远不成熟，识别效果不尽人意。近年来，硬件运算能力的提升和深度神经网络的研发投入，成为了人脸识别技术发展的两大重要因素。

目前，人脸识别赛道上已经出现了多种解决方案。最直接的一种是将人脸上传到云端识别，另外还有通过FEGA板来实现，以及芯片嵌入式方案，将人脸识别算法集成到芯片中。

人脸识别出现的频率越来越高，大众也普遍接受这种形式。据艾媒数据显示，2017上半年，中国使用过刷脸支付的网民占比18.7%，在中国使用过刷脸支付用户中，75.0%认为刷脸支付更加简洁方便。

因此，众多AI公司、研究机构参与到人脸识别产业中，设计芯片、算法计算、数据收集等人脸识别的上中下游环节。比如海康威视、佳都科技等上市公司，依图、旷视、商汤科技等新兴企业，还有涉及众多领域的互联网巨头BAT。

互联网巨头不断推动，越来越多的人脸识别选项出现在消费者面前，人脸识别正在朝着广泛的商业化发展，在人脸识别应用的产业链条里，硬件设备制造、系统集成及运营服务是三大核心。

在硬件制造方面，基本是长期从事安防行业或者智能硬件的巨头企业会更有话语权。专注于算法服务的新兴企业，则相当于方案提供商，他们会在寻求商业化变现上更加积极，因此我们会看到很多不成熟的应用。

目前，针对算法的LFW排名中，在包含场景、背景信息的静态人脸识别中，大部分知名企业人眼识别精度可达99.5%以上。但在实际应用中，需要在环境光照变化中提取到人脸信息，处理算法也要充分适应环境，因此可能到来识别误差。

人脸识别已经走入各行各业，除了这些技术问题，数据安全问题是消费者热议的一个问题。

百万数据泄露，人脸识别技术遭遇滑铁卢

人脸识别为追求快速商业化变现走入了多个行业，因为人脸识别获取信息的特殊性，再加上相关不完善的法律，消费者必然无法保护自己的人脸信息。

对于国家层面的安防而言，人脸识别的信息数据，在摄像头密布的今天很有意义。人脸识别信息在政府部门使用，一般同时需要指纹、身份证等辅助信息，来确保其安全性和高效性。

但对个人层面来说，如果人脸识别商用，人脸信息被第三方应用，那么消费者的行动轨迹将被一览无余，大数据下可能存在各种消费陷阱。

艾媒资讯《2019中国人工智能发展风险预警白皮书》数据显示，64.1%的中国网民认为人工智能是存在风险/安全威胁的，人脸识别在网民认为的现阶段风险最高人工智能产品中，仅次于无人驾驶汽车。

人脸识别不需要直接接触就能提取信息的特质，也容易被伪造3D头像等技术破解，另外还存在人脸识别公司信息泄露的事件，现阶段这些问题难以避免。

数据安全和识别误差是现阶段存在的两个问题。

首先说数据安全问题，人脸识别的安全性在应用上面临着严峻的考验。由于人脸识别的信息存储仍基于计算机可识别的语言，也就是常说的数字或特定代码，随着这些数据价值的提高，时期遭到黑客攻击的风险也会随之提高。

以ZAO软件为例，即使ZAO平台本身不将用户数据用作他用，但它保存着你的人脸、手机等信息，也有遭遇黑客盗取资料的可能，这是有先例存在的。

今年年初，深网视界公司被曝发生数据泄露，致使250万人的私人信息能够不受限制的被访问，引发业内广泛关注。

据了解，深网视界主营业务为人脸识别、AI和安防，一家定位为“AI+安防”的公司发生如此大规模的信息泄露事件，不免令人唏嘘。

CF40学术顾问、中国国际经济交流中心副理事长黄奇帆说：“现在，互联网金融业务经常受到黑客攻击，这些攻击实际都是突破了网络认证系统。所以，如果网上传递识别信息，而没有较高的技术门槛做保障，任由谁都可以开发，而且以廉价和便捷为出发点而忽视安全水准，那伪造就不可避免，网络黑客也将大行其道。所以，所有互联网识别技术必须接受公安部门的技术监控。”

其次是人脸识别技术的错误百出。据《全球人工智能科学研究院》发布消息，8月初，一个3D打印的公众号发布了一个测试视频，在视频中，工作人员使用3D打印制作的蜡像人头，骗过了支付宝的人脸识别系统，成功付款买到了火车票。

还有一个乌龙事件要强调，亚马逊在2016年推出的图像识别AI系统Rekognition，曾将28名美国国会议员识别成罪犯。

对于人脸识别存在的技术误差，中国科学院自动化研究所张晓波博士曾表示，照明、姿势、装饰等都会对人脸识别系统产生影响，而对于那些非合作情况下的人脸图像采集，遮挡识别问题仍然很严重。

在未来的应用环境中，如何维持或提高人脸识别算法的识别率，目前也是一个非常重要的问题。

在信息化时代，消费者早已如同裸奔，人脸识别走进各行各业的趋势难以逆转。人脸识别尚存的数据安全和识别误差的问题，让其不可避免的走向了AI技术的极端。