2024-08-01-中国人工智能产业发展联盟-2024人脸识别产业法律治理研究报告_82页_1mb

报告摘要

人脸识别产业法律治理研究报告总结

核心内容

人脸识别技术是一种基于个体脸部特征信息的生物识别技术，广泛应用于安防、金融、医疗、支付、教育、文娱等多个行业。其具有不可复制性、非接触性、可扩展性、快速性、多维性等优势，已成为人工智能技术的重要组成部分。然而，随着技术的快速发展，其滥用风险也日益增加，对个人隐私、组织权益及国家安全构成挑战。

为应对这些挑战，我国《个人信息保护法》将人脸识别信息列为敏感个人信息，要求制定专门的保护规则与标准。同时，《最高人民法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》明确了滥用人脸识别的侵权责任、合同规则及诉讼程序。2023年8月，国家网信办发布《人脸识别技术应用安全管理规定（试行）》（征求意见稿），从宏观层面提出人脸识别技术应用的安全管理要求。

本研究报告提出以“人—技术—社会”三维视角对人脸识别产业进行整全性治理，强调不同主体在数据安全、个人信息保护、算法治理、产品质量等方面的系统性义务与责任。此外，研究特别关注生成合成场景下的人脸识别治理问题，鉴于我国对深度合成算法与生成式AI的专门立法规制。

主要观点

技术提供者：需承担数据安全和算法可信义务，确保技术的准确性和安全性，防止算法偏见与自动化决策带来的负面影响。
产品/服务提供者：需履行质量管理、人工监督、算法日志记录、技术文件起草等义务，保障人脸识别技术在具体场景中的合规性与安全性。
服务使用者：需履行个人信息保护、算法解释、算法备案及守门人义务，确保技术在实际应用中不侵犯个人隐私。
生成合成生态：需关注技术提供者、产品/服务提供者及服务应用者在训练数据合法性、数据质量、内容安全、用户管理等方面的义务。

人脸识别产业的治理需要监管机构、司法机关、市场主体、行业组织、专家社群与社会公众的共同参与，探索技术、法律、最佳实践、产业倡议多维一体的治理架构。

关键信息

人脸识别技术生态

技术提供者：包括大型互联网企业（如腾讯、阿里巴巴、百度）、电子设备厂商（如华为、三星、苹果）及科技公司（如商汤科技、旷视科技）。
技术流程：包括人脸检测、预处理、特征提取、对比识别、活体检测等。
技术价值：人脸识别技术是人工智能的重要应用领域，具有推动弱人工智能向强人工智能转化的作用，同时在“基于设计的隐私保护”框架下，技术提供者需在开发前期考虑个人信息保护。

人脸识别产品/服务生态

产品/服务提供者：包括阿里巴巴、百度、腾讯、海康威视、格灵深瞳、依图科技等。
产品形态：如离线SDK、在线API、人脸识别一体机等。
产业实践：如百度智能云在金融、泛安防、安全生产等领域的应用；海康威视、格灵深瞳等在安防领域的系统性解决方案；腾讯在零售领域的智能货柜方案；依图科技在金融领域的刷脸取款系统；火山引擎在直播与支付场景中的实名认证系统。

人脸识别服务使用生态

服务使用者：包括智慧安防、智慧金融、手机娱乐、出行交通等多个领域的使用方。
产业实践：如度小满采用动作配合式活体检测；工商银行建设企业级生物识别服务；微众银行在APP中集成人脸识别系统以保障用户安全。
服务使用价值：人脸识别技术是科技成果落地实践的关键，也是与用户交互的纽带，有助于推动产业化进程。

人脸生成合成生态

技术分类：包括人脸生成与人脸合成，后者又分为身份合成、动作合成、属性合成。
应用场景：影视、娱乐、教育、医疗、社交、电商、内容营销、艺术创作、科研等。
主体类型：包括大模型技术提供者（如OpenAI、Google、Meta、百度、字节跳动）、垂直领域模型提供者（如科大讯飞、商汤、旷视、依图、格灵神瞳）及提供生成式AI服务的公司（如瑞莱智慧、无界AI、万兴科技、影谱科技、Deepfake、FaceSwap、ZAO、Midjourney、DALL-E等）。