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文|《财经》采访人员 刘以秦
编辑|谢丽容
提要点：
- 1村民们在乎那即将到手的几十块钱 ， 没有人会询问这些脸部数据被采集后会用在什么地方 ， 简单的摇头晃脑就能赚到几十元钱 ， 似乎没理由拒绝 。
- 2这些“脸”的第一站 ， 是数据标注公司的二次加工 ， 变成结构性数据 。 然后卖给AI公司 。
- 3算法是需要数据“喂”的 ， 有了数据 ， 算法才可以跑起来 ， 数据越多 ， 算法越准确 。
- 4没有卖家会真删除被第一次交易后的人脸数据 ， 他们还有很多渠道可以二次出售这批收据 。
- 5目前人脸数据主要有几大来源：一是爬虫软件爬取网络上的人脸数据；二是获取公共场所摄像头采集到的人脸数据；三是在各类人脸识别应用的场景下 ， 每进行一次识别 ， 就采集了一次新的数据 ， 这些数据存在后台或云端 ， 可以拿出来再次售卖 。
- 6四天之内 ， 三家主流科技巨头接连叫停人脸识别 。 背后的原因只有一个 ， 在人脸识别越来越具备宽广的使用渠道的今天 ， 尚无立法和规则来限制这项技术侵犯人权及被滥用 。
黄方健并不清楚这是什么意思 ， “听起来很简单” ， 他告诉《财经》采访人员 ， 发布兼职信息的是他认识了七八年的一个中介 ， “我很相信他 。 ”
到了现场之后才发现 ， 台灯只是装置 ， 台灯上安装的摄像头才是重点 ， 扭头、转身的目的是让摄像头采集人脸信息和动作数据 。
4个小时后 ， 黄方健和一起来的朋友把自己的“脸”完整地交给了这枚摄像头 。 他们提供了自己的姓名和手机号 ， 没有签任何数据使用合约 ， 不清楚这些数据会被送到哪里 ， “隐私问题？肯定不会有问题的 ， 我认识这个中介很久了 。 ”
中国的人脸识别技术已经走在世界前列 ， 其中一个重要原因是可使用的数据量足够大 。 这背后是大量像黄方健一样的人 ， 主动或被动提供了自己的“脸” 。
国际调研机构 Gen Market Insights发布报告称 ， 中国已经是全球人脸识别设备市场最大的消费区域 ， 2023年占比将达到44.59% 。
中国的人脸识别技术已经遍地开花 ， 摄像头无处不在 ， 便利店可以刷脸支付；校园的门禁改用人脸识别；各类App的实名认证需要人脸识别；商场用摄像头来监测人流；工厂用摄像头来监管员工；一些科技公司甚至将摄像头装到了教室里 ， 学生的每一次举手、思考、打盹都被记录下来 。
有人在卖“脸” ， 提前“享受”到AI技术的人 ， 已经开始为“脸”维权 。 2019年4月 ， 浙江理工大学副教授郭兵将杭州野生动物世界告上了法庭 ， 原因是动物园将入园方式从按指纹改成“刷脸” ， 郭兵不愿意使用人脸识别 ， 他说 ， 起诉的目的不在经济补偿 ， 是对目前人脸识别技术滥用的一种斗争 。
“脸”被卖到哪 ， 用来干什么？
在河南一个简陋的办公室里 ， 前来卖“脸”的人排起了长队 ， 他们大部分是中老年 ， 以女性居多 ， 一些头发已经花白的奶奶们手里还抱着孙子孙女 ， 就像赶集一样 。
有人脸数据采集的现场工作人员告诉《财经》采访人员 ， 一个村子只要有一个人来卖“脸” ， 他很有可能第二天把全村人都号召过来 。
这次人脸采集没有用台灯 ， 桌上直接摆了一台电脑 ， 坐在电脑前 ， 在工作人员的指导下 ， 抬头、低头、向左看、向右看……排队的人们觉得很新奇 ， 也跟着一起抬头低头 。分页标题#e#
村民们在乎那即将到手的几十块钱 ， 几乎没有人会主动询问这些脸部数据被采集后会用在什么地方 。 他们听不太懂什么叫人工智能、大数据、人脸识别 ， 也没想过隐私问题 ， 简单的摇头晃脑就能赚到几十元钱 ， 似乎没理由拒绝 。
脸是一个人最直观的特征 ， 人脸上有大量的细节 ， 来帮助我们辨认彼此 ， 大眼睛、高鼻梁、左脸有颗痣 ， 面部表情会传递情感 ， 是开心、困倦还是生气......也正是这些细节 ， 让机器认识了人 。
这些“脸”的第一站 ， 是数据标注公司的二次加工 ， 变成结构性数据 。 然后卖给AI公司 。
李飞（匿名）从来没有这么仔细的盯着一个人的脸看 。 他是一家数据标注公司的标注员 ， 他的工作是在各种人脸照片和视频上 ， 用打点的方式来做标注 ， 仅仅是眼睛 ， 就要打超过10个点 。
此外 ， 他还需要标记出面部表情 ， 例如笑、皱眉、打哈欠等 。
中国AI产业发展的最大优势 ， 是庞大且丰富的数据 ， 如果将AI比作人 ， 数据就是AI学习的教材 ， 有了足够多的结构性数据 ， AI就能越来越高效 。
尽管对AI技术并不了解 ， 李飞也知道这项工作的目的 ， “通过我们标注好的数据 ， 机器就可以识别出你是谁 ， 你在做什么 。 ”他告诉《财经》采访人员 。
标注完成后 ， 数据会被打包好 ， 上传到大数据平台公司 ， 然后卖到AI公司手里 。 对于AI公司来说 ， 这些从不同渠道买到的脸部数据 ， 是他们的算法“口粮” 。 在AI领域有一个常识 ， 算法是需要数据“喂”的 ， 有了数据 ， 算法才可以跑起来 ， 数据越多 ， 算法越准确 ， 当识别的精准度足够高 ， 就可以做成产品 ， 卖给各类有具体需求的客户 。
走出河南乡村 ， 人脸识别的应用场景非常丰富 ， 深圳的公安在过去几年 ， 已经将人脸识别广泛应用于嫌疑人定位和抓捕；智能手机不再局限于指纹识别 ， 通过摄像头的人脸识别解锁 ， 手机屏幕可以变得更大；一些校园、写字楼、景区门口 ， 人脸识别代替了刷卡、检票 ， 减少人工；线下商场里 ， 人脸识别技术会分析顾客的行为和情绪 ， 来帮助商家做出更有针对性的营销策略 。
由于对数据的需求不是持续性的 ， 且采集并不复杂 ， 对操作人员的技术也没有特殊要求 ， 只需提供专业的采集设备即可 ， 很少有AI公司会自己成立数据采集团队 ， 大多交给外包公司 。
阎良斌是知否大数据公司创始人 ， 2014年他还在上大学 ， 一次偶然的机会 ， 他发现北京的一家AI公司有数据的标注和采集需求 ， 他开始做兼职 ， 一天可以赚到1000元钱 。
“这可能是一个商机” ， 2017年 ， 他在河南郑州成立公司 ， 系统性从事数据采集和标注的工作 。
阎良斌告诉《财经》采访人员 ， 如果只是采集人脸照片 ， 一个人平均下来只需要5分钟时间 ， 视频需要约1-2小时 。 通常的流程是 ， 客户告知具体的数据需求 ， 他们会以此来预判所需要的人力和时间成本 ， 进行报价 ， 价格商议一致后 ， 会先提供一些样本数据 ， 客户对数据质量满意后 ， 就会进行正式的采集工作 。
目前阎良斌接到的订单 ， 一次采集量在1000个人左右 ， 这个规模的采集量 ， 一周左右就能完成 。
“脸”的流通到这里还没有结束 。 其实 ， 所有的摄像头在比对人脸时 ， 又再一次的记录了人脸 ， AI技术之所以有巨大价值 ， 就是可以在不断的应用中 ， 自我优化 。
每个人每天的面部情况 ， 不是一成不变的 ， 是否化妆 ， 是否戴眼镜 ， 是否更换发型 ， 光线不同......同一个人不同时间走到摄像头前面的角度也是不一样的 ， 摄像头每拍下一张新的照片 ， 就是将人脸数据更新了一次 。
当摄像头记录了你100天的照片后 ， 它大概就成为了这个世界上最熟悉你的“人” 。
在一次次的人脸识别应用的过程中 ， 这些“脸”变得越来越有价值 ， 也变得越来越不受控制 。分页标题#e#
二次转卖背后的灰色江湖
如果买卖人脸数据只是喂给算法 ， 那么 ， 只要脸部数据的拥有者同意并知情 ， 这还算是一门阳光下的生意 。 但随着AI产业的迅速爆发 ， 这一条产业链正在“变形” 。
阎良斌一年前就听说 ， 网上有公开售卖人脸数据包 ， 几万张人脸数据 ， 只需要几百元钱 。
他说 ， 按照正常的商业规则 ， 这一批脸部数据卖给一个客户后 ， 卖家就应该删除数据清除缓存 ， 不得留存在自己的电脑里 。 但这是道德约束 ， 没有很强的技术约束能力 。 没有卖家会真删除 ， 他们还有很多渠道可以二次出售这批收据 。 “网上低价出售的数据 ， 应该就是来源于这些已经被卖过一次的二手数据 。 ”
第一次卖出的价格高 ， 第二次重复卖 ， 卖点是价格低 。 另一个人脸采集行业的资深从业者告诉《财经》采访人员 ， 也不是所有人脸数据都可以二次出售 。 被二次低价售卖的数据通常是一些清晰的正面人脸照片 。
不太好被二次出卖的是那些从一开始就有特殊定制化的脸 。 比如 ， 有的客户会要求只要戴着眼镜的照片 ， 或者戴着口罩的照片 ， 或是光线昏暗下的照片 。
这些被二次出卖的人脸数据卖给谁？许多初创AI公司 ， 并没有足够的预算去定制化数据采集 ， 这引发了对低成本人脸数据的需求 ， 阎良斌透露 ， 如果是初创公司刚开始跑算法 ， 可以用这些数据 ， 但是如果要将算法打磨的更精准 ， 就不够用了 。
不过 ， 这些便宜的人脸数据 ， 并不完全来自上述渠道 ， 来自四面八方 。
多位AI行业人士向《财经》采访人员透露 ， 除了数据公司定向采集 ， 目前人脸数据主要有几大来源：一是爬虫软件爬取网络上的人脸数据；二是获取公共场所摄像头采集到的人脸数据；三是在各类人脸识别应用的场景下 ， 每进行一次识别 ， 就采集了一次新的数据 ， 这些数据存在后台或云端 ， 可以拿出来再次售卖 。
这三大来源 ， 都是隐藏在蓬勃发展的AI产业下的数据买卖冰山 。
去年年底 ， 在一个科技行业论坛上 ， 《财经》采访人员只花了3块钱就买到了一个包含8万张高清人脸照片数据的人脸数据包 。 如果你是该论坛VIP用户 ， 还可以免费下载 。 出售者私底下告诉《财经》采访人员 ， 这是通过爬虫软件爬取的数据 。
爬虫工具是涉及到大数据的公司的通用工具 ， 爬虫工具的出现 ， 可以提高数据搜集的效率 ， 如果是爬取公开数据 ， 例如百度索引 ， 是合理合法的 ， 但如果涉及到个人隐私数据 ， 那就越过了红线 。
2019年10月 ， 多家大数据金融公司被查处 ， 其中包括51信用卡 ， 原因是涉嫌利用爬虫技术 ， 爬取欠款人的个人隐私信息 。
多位行业人士认为 ， 在目前的法律框架内 ， 如果爬取的是社交网络上的公开人脸数据 ， 且只有照片 ， 并不匹配个人的身份信息 ， 只标注出性别 ， 以及面部五官 ， 用于跑算法的话 ， 目前看来是不违法的 。
公共摄像头采集的数据 ， 是指在小区、校园内、商场内、路口处或是车站内安装的公共摄像头 ， 会采集到大批量的人脸数据 ， 这些数据相对不那么高清 ， 但好处是可以用来验证算法 。
通过这些照片 ， AI公司可以分析出该场景下的人群分布情况 ， 包括性别比例 ， 大致的年龄分布 ， 人流密集程度 ， 以及行动轨迹 。
从结果来看 ， 这些数据的作用是巨大的 ， 比如政府部门可以用来检测公共场所的人流密集程度 ， 来判断是否应当增加安保；商场可以更有针对性的进行广告宣传等 。
但从数据获取的来源来看 ， 它又显得不那么“阳光” 。 一家大数据公司的创始人告诉《财经》采访人员 ， 他就曾经帮客户采集过这样的公共摄像头数据 。 由于目前对数据的监管并不严格 ， 获取这些数据并不复杂 ， 他透露 ， 只需要花费小小的代价 ， “打通”一些简单的关节 ， 就可以拿到数据 。分页标题#e#
例如 ， 小区和校园内的监控数据 ， 只要“收买”安保处的工作人员即可 ， 再或者 ， 架设摄像头的相关公司 ， 都会留存这些数据 ， “你如果提出要买 ， 对方没有什么理由不卖给你 。 ”
也就是说 ， 一手交钱 ， 一手交脸的卖脸方式 ， 卖的是高精度、多角度、符合特定要求的脸 ， 但即便你没有这样的操作 ， 只是在日常的生活中出现在脸部识别的摄像头中 ， 你的脸 ， 也有可能多次产生你永远不可能知道 ， 也不会拿到报酬的商业价值 。
不过 ， 这些数据含金量并不高 ， 高端买家更加青睐能够定位到个人信息的人脸数据 。 一家AI公司CEO告诉《财经》采访人员 ， 最有价值的数据 ， 就是能够匹配个人身份 ， 且在不同时间、场景下的数据 。
这就引出了人脸数据交易环节中 ， 最隐秘的一环 ， 如何拿到匹配个人身份信息的人脸数据 ， 且是连贯性、结构性的数据 。
人脸识别的一个常见的应用场景是门禁 ， 将固定人群的数据输入后台 ， 当经过门口的摄像头时 ， 会被拍摄一张照片 ， 算法会识别是否与数据库匹配 ， 如果匹配 ， 就会放行 。
在一些人看来 ， 这是一个非常简单的应用 ， 只是做一个数据匹配而已 。 但如果这些数据被分类抽出 ， 售卖 ， 就是最有价值的人脸数据 。
应该继续下去吗？
今年 ， 阎良斌发现 ， 仅仅是采集人脸照片数据 ， 已经不能满足客户需求了 。
他接到的订单要求开始升级 ， 主要包括两类 ， 一类是人脸视频数据采集 ， 相对于静态人脸 ， 视频数据采集 ， 要求的是动态的、自然的人脸；还有一类是海外人脸数据采集 ， 对于阎良斌来说 ， 要找那么多外国人来采集人脸数据 ， 难度加大不少 。
采集一个人脸的视频数据 ， 至少需要40分钟 ， “一次可能会来10个人 ， 但只有2套设备 ， 剩下的人要排队等很久 ， 他们就不愿意等了 。 ”这种情况下 ， 一天最多采集20个人 。
不止是视频动态数据 ， 今天 ， 相对成熟的AI公司们基本都能做到识别准确率90%以上 ， 他们还需要做到99%以上 ， 阎良斌接到过专门要求采集双胞胎数据的订单 ， 以及不同肤色人种的数据 。
报酬确实会提高 ， 但增幅有限 ， AI公司并不愿意在数据采集环节支付过高的费用 ， “给到一个人的费用可能是从30增加到50 ， “很多订单是不可能完成的 。 ” 阎良斌说 。 ”
需求升级的背后 ， 是人脸识别技术的进阶 ， 对应的数据需求也越来越高 。 今天 ， 大量的场景需要动态识别 ， 而不止是让用户走到摄像头前 ， 站定 ， 拍照 ， 确认身份 。
动态识别的价值似乎更高 ， 应用场景之一是线下零售 ， 安装在各个角落里的摄像头 ， 会记录下顾客的行为轨迹 ， 以及拿起每一件商品时的面部表情 。
这需要人脸识别技术的“无感” ， 一位智能零售行业技术人士告诉《财经》采访人员 ， “如果顾客知道有摄像头在拍 ， 面部表情和行为会受到干扰 。 ”他将这样的数据称为“脏数据” ， “失去了很多分析价值 。 ”
让摄像头“无感” ， 同时采集顾客的脸部和行为数据 ， 怎么样算合法合理 ， 行业里是有争议的 。 一家AI创业公司创始人向《财经》采访人员表达了他的看法 。 他认为 ， 任何时候 ， 任何地点 ， 如果要采集人脸数据 ， 就必须要告知 ， 比如一些公共场所有摄像头 ， 会有标识称您已进入视频监控区域 。
前述智能零售行业人士则表示 ， 如果“采集到的数据不涉及个人身份信息 ， 且只用于当下的场景 ， 也就是不会上传到云端 ， 直接做出数据分析的结果” ， 就不会有问题 。
但问题是 ， 谁来规范这个“如果”？
同样的问题在AI人脸识别的一个重要领域 ， 校园里 ， 也有同样的问题 。
2019年9月 ， 网络上出现一幅课堂行为分析视频的截图画面 ， 教室里的人工智能系统正在监测学生们睡觉、举手、趴桌子和阅读次数 ， 不少网友称学生没有隐私和尊严 。 该系统开发商是某AI独角兽公司 ， 该公司随后发布声明称 ， 此为技术场景化概念演示 ， 该公司在教育领域的产品专注于保护孩子在校园的安全 。分页标题#e#
学校已经是人脸识别技术的重要采购者 。 数据买来以后 ， 可以用于校园内的安全防护 ， 以及进校门的身份验证 ， 但这似乎还不够 ， 摄像头已经开始批量进入教室内 。
一家为学校做智能课堂改造方案的公司人士告诉《财经》采访人员 ， 这样的需求很多 ， 但并不是为了监控学生 ， “我们目前接到的需求都是为了考核教师 ， 如果学生表现的比较积极 ， 说明这堂课的上课质量更高 。 ”
智慧课堂早在2018年就已经开始落地 ， 在2018年中国教育装备展示会上 ， 多家科技公司都展出了相关解决方案 ， 包括旷视、百度、腾讯等 ， 用以辅助教学评估 。
AI创业公司一览群智CEO胡建告诉《财经》采访人员 ， 有能力且有意愿采购AI技术的客户目前并不多 ， 学校有政府资金支持 ， 并积极响应国家推动AI发展的号召 ， 是除政府与金融机构之外的大客户 。
胡建提到 ， 此前陆陆续续有不少学校找到他 ， 希望可以提供相关的技术解决方案 ， 但他的内心是拒绝的 。
他始终认为 ， 如果摄像头都已经安装到课堂里 ， 不管是监控学生还是老师 ， 如果采集到的数据后续的流转得不到制度和法律上的规范保障 ， 目前就大规模应用 ， 似乎有点过火 。
《财经》采访人员的综合采访结果显示 ， 一些人认为这涉嫌技术滥用 ， 这不是公司、学校 ， 或技术本身的问题 ， 但确实是个问题 。 新技术发展初期 ， 会面临类似难题 ， 如果放而任之 ， 很有可能出现孩子们的人脸数据进入灰色交易市场的失控局面；如果管得太死 ， 又遏制了技术创新的机会 。
【人脸识别技术|人脸识别也成了灰色生意！谁在卖你的脸，又是谁在买？】今年6月开始 ， 美国主流科技巨头掀起了一轮集体抵制人脸识别运动 。
6月8日 ， 蓝色巨人IBM 宣布：IBM 将不再提供任何人脸识别和人脸分析软件 ， 这是美国科技巨头第一次旗帜鲜明地放弃人脸识别业务 。
两天后的6月10日 ， 亚马逊宣布将会暂停向美国警方提供人脸识别服务 ， 时间长达一年 。
紧接着的6月12日 ， 微软表示 ， 在有监管面部识别技术的联邦法律出台之前 ， 该公司不会向警察部门出售这种技术 。
四天之内 ， 三家主流科技巨头接连叫停人脸识别 。 背后的原因只有一个 ， 在人脸识别越来越具备宽广的使用渠道的今天 ， 尚无立法和规则来限制这项技术侵犯人权及被滥用 。
美国之外 ， 中国是人脸识别技术和应用最火热的国家之一 。 前瞻产业研究院研究表示 ， 未来五年中国人脸识别整体市场成长迅速 ， 市场渗透快速攀升 ， 预计到2021年中国人脸识别市场规模将达到53.16亿元 ， 2024年将突破100亿元 。
国家相关机构越来越重视个人隐私保护 ， 《个人信息保护包》和《数据安全法》已经纳入全国人大常委会2020年立法工作计划 。 多位行业人士告诉《财经》采访人员 ， 目前中国的相关法规依然在平衡商业创新和个人信息保护 ， 目前还并未出现足以震慑行业的典型判罚案例 。
6月15日 ， “中国人脸识别第一案”在浙江杭州富阳区法院开庭审理 。 此案还没有最后的结果 。
产业高速发展背后 ， 是越来越明显的社会矛盾 ， 清华大学法学教授劳东燕撰文指出：所有的个人数据 ， 包括识别性极强的生物学数据 ， 都是由群体中的少数人来掌控 。 这些人究竟掌控我们多少的个人信息 ， 为什么要掌控我们的个人信息 ， 掌控这些个人信息是要用来干什么 ， 都是细思极恐的事 。
来源：(财经杂志优选)
【】网址：/a/2020/0708/kd248256.html
标题：人脸识别技术|人脸识别也成了灰色生意！谁在卖你的脸，又是谁在买？
