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“不刷脸，不让进”
浙江某大学特聘教授郭先生作为杭州野生动物世界的双人年卡会员，得到了这样的回复。
杭州野生动物世界，国家AAAA级景区，此前一直使用“年卡+指纹”的方式入园，但在去年园区系统升级，要求年卡用户改为“年卡+刷脸”方式入园。园区宣称已经以“通知”的形式告知用户：指纹取消，不注册人脸识别的年卡用户将无法正常入园。
不仅要你的钱，还要你的脸，这也意味着要你涉及到隐私的数据。这招式转换真是防不胜防。
但总有一些人比较刚，郭先生不愿意被强制刷脸，并对园方的行为提出异议。面部特征等个人生物识别信息属个人敏感信息，一旦泄露并被非法滥用将对消费者造成极大的损失与危害。
公园在未经他同意的情况下，通过升级年卡系统强制收集个人生物识别信息，这严重地违反了《消费者权益保护法》等法律的相关规定，损害了他的合法权益。
与园方沟通未果后，郭先生选择用法律的武器保障自己的权益，将杭州野生动物世界告上了法庭。本案已于近期开庭。
诉讼请求 图/南方都市报 此案也被业内人士称为“国内人脸识别第一案”，在南方都市报专题栏已有34万人关注，并引发网友广发热议。
值得深思的是，在庭审中，动物园在被问及针对用户刷脸数据采取何种措施保护数据安全的时候，工作人员没有给出明确回答。
数据安全与数据隐私是目前AI行业的的疑难杂症，此案虽不直接涉及隐私泄露，却提出了灵魂一问：面对被动的人脸识别等数据采集方式，我们能不能说不？进一步说，消费者对自己的隐私数据能不能有自由支配的主动权？
人脸识别繁荣后的隐忧
要说AI行业应用最广，市场需求最旺盛的落地解决方案，人脸识别当仁不让可以排在Top3。
从我国AI行业龙头企业就可以看出，被并成为“人工智能四小龙”的四只独角兽企业——商汤、旷视、云从、依图均有在人脸识别技术上发力。
商汤在打造其“赋能百业”的AI平台型公司的进程中，人脸识别是主要商业入口。旷视自不必说，Face++是其核心竞争力。云从与依图分别在金融与医疗领域发力，人脸识别也是其核心技术储备。
人脸识别（Face Recognition）是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
2018年，国际权威调研机构Gen Market Insights发布的数据显示，全球人脸识别技术行业市场规模为23.91亿美元，人脸识别技术行业市场规模不断扩大，增速处于高速增长区间。
随着越来越多的行业和公司接受人脸识别技术，极大地激发了全球人脸识别设备的需求潜力预计未来人脸识别技术将不断发展，其市场规模还会不断增长，到2025年底将达到71.7亿美元，在2018年至2025年期间将以平均26.8%的速度增长。
全球人脸识别技术行业市场规模 图/前瞻产业研究院 目前中国人脸识别市场规模约占全球市场的15%左右。2010-2018年，中国人脸识别市场规模逐年增长，年均复合增长率达30.7%。2018年，我国人脸识别行业市场规模为25.1亿元。预计，未来五年人脸识别市场规模将保持23%的平均复合增长速度，到2024年市场规模将突破100亿元。
2014-2024中国人脸识别行业市场规模及预测 图/前瞻产业研究院 市场规模预期的乐观，让人脸识别行业的投融资也风生水起。
2012-2019年人脸识别行业共发生80起投融资事件，总金额达337亿元，占计算机视觉与图像投融资金额比重的40%，人脸识别技术投资仍然是计算机视觉与图像投资的重点。其中2017-2018年人脸识别技术投融资数量较多，行业投融资热情较为高涨。
2012-2019中国人脸识别行业投融资数量情况 图/前瞻产业研究院 2018年，人脸识别行业投资规模达187.15亿元，同比增长50.6%，为近年来的最高值，2019年人脸识别行业的投资规模有所减少，行业全年投资规模为65.85亿元，市场也有趋冷态势。
从融资轮次来看，B轮及以上的融资数量占比较大，这表明企业技术及发展越成熟，其获得融资的机会越高。投资人的钱包更加向商业化成熟的市场型公司倾斜。
2014-2019中国人脸识别行业投资规模 图/前沿产业研究院 尽管人脸识别产业发展如火如荼，但对于个人隐私数据保护的缺失，却是其发展过程中极大的隐忧。诚然人脸识别方便了人民生活，但其归根结底是方便了B端用户。
相比于数字密码、指纹识别、虹膜识别等技术，人脸识别是唯一可以实现被动识别的技术，人脸暴露在外就可以完成识别无需本人同意，采集数据变得轻而易举，但随之而来的数据泄露和滥用风险也大大增加。人脸信息是个人最核心的信息之一，也是很多个人业务的钥匙入口，一但数据泄露后果不堪设想。
现有的数据流通方式无法从根源上解决隐私保护问题，有业内人士认为，隐私AI或许可以挑起大梁。
隐私AI的崛起
“鱼和熊掌不可兼得”。如何在保证AI变现的实力及机制的同时，解决大家最为担忧的隐私安全问题，这通过密码学技术实现的隐私AI为这个问题的解决提供了两全其美的方向。
隐私AI顾名思义是隐私计算+AI，隐私计算是在保证隐私安全的环境下，进行计算从而得到结果。其也有明确定义，是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离的前提下面向隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。
隐私计算与AI、大数据并不构成对立，而是会在普遍部署的大规模公共基础设施上系统性地支撑隐私计算能力。
以人脸识别为例，人脸识别是利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作。
技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等等。简单来说，就是从照片中提取人脸中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通过特征的对比输出结果。
人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。
而在其中人脸识别的大规模部署，如果有隐私AI的加持，将改变现有行业隐私安全的问题。
PlatON首席投资官唐虹刚先生认为：基于密码学加持的隐私AI实现了在跨域（公司）的大数据密文上进行AI计算，可消除数据源之间的交互壁垒，通过数据的多样性来提升AI算法的处理能力与数据覆盖维度，极大提升了AI的对数据源的可获取性，提升了AI模型的质量。
就如同本案，如果公园将人脸识别收集的大数据采用密文进行隐私计算，将不会出现公园利用用户数据作恶的可能。
可以想象，在可见的未来AI如果不能完备地兼容和承载隐私计算的需求，将无法投入实际使用。而在隐私AI的时代，隐私将不再只拘泥于隐私数据安全保护，将更多地表现为个人或公司的经济利益，从而实现用户隐私数据得当保护并具备商业价值。
如此一来，“鱼和熊掌可兼得”的数字化社会可期。
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