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指纹|生物识别技术：历史、风险和未来( 二 )


生物识别技术的发展
在之后的一百年中 ， 指纹识别的技术被不断改进 ， 其应用也得到了不断的深化 。 与此同时 ， 人们还发现人脸、虹膜、声纹、DNA等都有和指纹类似的独特、唯一的性质 ， 可以被用来进行人的身份识别和管理 。 于是 ， 一种全新的 ， 综合运用计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学等高科技手段 ， 通过人体固有的生理特性和行为特征等“生物密钥”来实现个人身份鉴别的技术就诞生了 。 这种技术 ， 就是我们现在十分熟悉的生物识别技术 。
不过 ， 在很长一段时间内 ， 生物识别技术的应用只被限制在了刑侦、社会管理等很小的范围内 。 原因很简单：无论是对生物信息进行采集还是分析 ， 都需要巨大的成本 。
直到世纪之交 ， 这种情况才发生了改变 。 这种改变首先来自于技术层面 。 上世纪90年代末 ， 生物识别技术日渐臻于成熟 。 一方面 ， 随着硬件技术的发展 ， 用于采集、分析“生物密钥”的设备成本开始大幅降低 。 一个标志性的事件是1998年西门子推出第一款带有指纹识别的手机 。 虽然这在当时更多只是一个商业噱头 ， 但在后来 ， 这个设计则成为了生物识别普及的一个关键 。 另一方面 ， 算法技术的演进 ， 也让生物识别的速度和准确率有了很大的提升 。 在这两方面因素的综合作用之下 ， 生物识别技术被广泛应用的道路已经被打通 。 与此同时 ， 一些需求层面的因素也大大推进了生物识别技术的发展和普及 。 2001年 ， 美国发生了“911”恐怖袭击 。 袭击发生之后 ， 美国政府迅速加强了国土安全警备 。 为了保证本土安全 ， 美国开始大规模搜集外国人的生物信息 ， 并在国内研发、部署人脸识别、指纹识别等生物识别装置 。 这在客观上对生物识别技术的发展起到了巨大的促进作用 。
到了近几年 ， 在智能手机、移动互联、人工智能等技术的推进之下 ， 生物识别技术更是迅速普及化 。 如今 ， 人脸识别、指纹识别早已不再是公安部门的专利了 ， 我们每天都要刷脸开机 ， 刷脸打卡 ， 按指纹考勤……在进行身份认证时要提供生物密钥 ， 在进行交易付款时要提供生物密钥 ， 在签订合同时还是要提供生物密钥 。
应该说 ， 生物识别技术普及所带来的好处是十分明显的 。 有了刷脸、按指纹等技术 ， 我们就不再需要记忆繁琐的密码 ， 进行身份验证时的效率一下子就提升了很多 。 不仅如此 ， 由于我们的生物密钥都有独特性 ， 因此从理论上讲 ， 用它们来进行身份验证的准确性也要高得多 。 正是因为有了以上优势 ， 生物识别技术才迅速得到了社会认可 ， 相关产业才获得了迅速的成长 。 具体到我国 ， 由于人工技术庞大、应用场景广阔、监管相对宽松等原因 ， 生物识别技术的发展尤其迅速 。
生物识别技术的风险
由于生物识别技术的应用前景广阔 ， 所以有越来越多的企业都开始投身于这个行业 ， 而那些老牌的IT和互联网企业则更是凭借手中的优势快速在这个领域攻城略地 。 近年来 ， 像谷歌、微软、IBM、亚马逊等企业 ， 都纷纷把自己的触手伸向了这一领域 。 但奇怪的是 ， 这个趋势却在最近发生了意外的逆转 。 今年6月8日 ， IBM发表了一份声明 ， 宣布将不再提供通用型的人脸识别和分析软件 ， 永久退出这一市场 。 紧接着 ， 亚马逊、微软等巨头也纷纷发布了类似的声明 。
巨头们对于人脸识别等生物识别技术的联合抵制 ， 不禁让人产生了疑惑：怎么昨天还备受追捧的生物识别突然就不“香”了呢？造成巨头们态度变化的原因当然是多方面的 ， 但其中最为直接的一个来自于政治 。 在美国因黑人弗洛伊德之死爆发骚乱后 ， 种族歧视就成为了最为敏感的话题 ， 而生物识别技术由于其特点 ， 很容易被人攻击为是种族歧视的工具 。 举例来说 ， 由于黑人肤色较深 ， 机器对其面部特征的搜集难度就较大 ， 这造成了对黑人面部识别的困难 。 本来 ， 这只是一个技术问题 ， 但在政治运动风起云涌的背景下 ， 这个技术问题却很有可能称为一些人的口实 。 面对这种情况 ， 这些巨头公司就采取了“多一事不如少一事”的态度 ， 暂时放缓一下自己的步伐 。
此外 ， 如果我们细细分析一下巨头们的表态 ， 就会发现它们的表述其实依然是十分暧昧的 。 以IBM为例 ， 在声明中 ， 它只宣布退出“通用”的人脸识别软件市场 ， 那么对于“专用”的人脸识别技术市场呢？它并没有表态 。 这一点是很微妙的 。 事实上 ， 只要我们对行业有所了解 ， 就会知道通用人脸识别设备的利润是较低的 ， 而专用人脸识别设备的利润则较高 。 从这个角度看 ， IBM等巨头其实也只是就坡下驴 ， 借机放弃了利润较为微薄的市场 ， 而把力量集中到了利润更为丰富的领域 。
如果我们抛开政治因素不谈 ， 仅仅看造成巨头们退出的直接原因——难以对黑人的人脸进行识别 ， 就会发现其实这本身也是生物识别技术所共有的一个缺陷 。 为什么我们能用生物密钥来进行身份识别呢？其实原理就是对关键点采样 ， 然后对这些采样点的特征进行比对 。 在这样的背景下 ， 很多因素都可能对识别结果产生干扰 。 一方面 ， 一些外部环境因素可能对生物识别的准确性产生比较大的影响 。 另一方面 ， 人们本身的生物特征变化也可能干扰生物识别的准确性 。 像整容、受伤、年龄变化 ， 乃至佩戴隐形眼镜等事件都可能会对生物识别的结果产生影响 。 给定以上情况 ， 如果我们完全依靠某种信息来进行身份识别和管理 ， 其出错的概率将是非常大的 。


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