巴西劇集《全知》是對高科技監控的反諷

絕對安全與毫無隐私

北美和南美的新冠肺炎疫情形勢嚴峻，疫情防控不力的原因之一是民衆普遍抵觸管理機構對個人實施管控，包括身份識别和行動軌迹監控等。近日，一部名為《全知》的巴西電視劇紅遍了南北美洲，從中可以看出人們對于“高科技監控下的社會”的敵意。

《全知》的故事發在一個叫作“全知城”的地方，這是一個監控密布的城市，監控方式很特别——每個人身邊都全天候跟着一部微型飛行機器人。這種監控機器人隻有蒼蠅般大小，如果不留神，人們根本不會注意到它的存在。微型機器人很“黏人”，即使是在人們睡覺或是洗澡時，它都如影随形，片刻不離。如果它意外損壞，新的飛行機器人會在幾分鐘内迅速替補。

居民們說，這種機器人是“詛咒般的存在”。被這樣24小時無死角監控，人們為什麼不反抗？這就要說到微型機器人存在的意義了——預防犯罪。機器人被設定了專門監測犯罪行為的程序，甚至某人有任何犯罪傾向，機器人都能進行預警——它可以根據人類的表情、行為，迅速分析其心理狀态和行為傾向。“全知城”格外安全，5年内一共隻發生了4起命案，并且罪犯全部被抓現行。在“全知城”，犯罪太難了。人們夜不閉戶，車子放心停放，不用上鎖，沒人敢偷。

該劇實際上是對高科技識别和監控措施的反諷——一個看似“絕對安全”的社會，卻是每個人放棄所有隐私換來的，這真的值得嗎？

《福布斯》記者托馬斯·布魯斯特的專題報道指出，《全知》誇張的劇情喚起了人們對于加強個人隐私保護的重視，尤其是在AI技術大行其道的今天，這種重視并不誇張。

報道指出，3D打印頭型能夠成功騙過智能手機的人臉識别系統。布魯斯特打印出自己的3D頭型，然後針對5款手機的人臉識别功能進行解鎖測試，其中竟然有4款“淪陷”。另據《華爾街日報》報道，2019年3月，有犯罪分子使用AI技術成功模仿德國某能源公司CEO的聲音，詐騙了22萬歐元。報道認為，如果類似的騙術結合經過AI采集、加工的人臉視頻，那麼詐騙的成功率會更高。

美國：不斷收緊使用限制

歐美對于個人生物特征識别技術的規制，主要通過數據保護法律法規來實現。但是，問題并沒有很好地解決：一方面是政府和一些機構對于個人生物特征信息的采集及使用規模越來越大，另一方面是民衆要求加大個人隐私的保護力度。沒有人想當仇視技術的勒德主義者，但是人們希望能将科學技術裝進法律的籠子，使其在可控的範圍内發揮作用。

美國在聯邦層面沒有統一的法律規制個人生物特征信息的收集和使用，而是通過各州的獨立立法進行管控。一些州和城市制定了與生物特征信息相關的法案，例如伊利諾伊州、華盛頓州、得克薩斯州、舊金山市等。

伊利諾伊州頒布的《生物信息隐私法案》（BIPA）具有參考意義。該法案于2008年頒布，是美國境内第一部旨在規範“生物标識符和信息的收集、使用、保護、處理、存儲和銷毀”的法律。根據定義，“生物标識符”包括對臉部結構的掃描，但明确排除了照片。與“生物标識符”相關的術語是“生物信息”，該類信息是指“通過用以識别特定自然人的生物标識符所獲取的信息”。

BIPA規制的範圍并不在于能否使用生物特征信息，而在于使用這類信息的方式：初次收集某自然人的生物标識符或生物特征信息時，須告知該自然人其生物特征信息被收集的情況、收集目的、信息的保留時間，并獲得該自然人的書面授權；企業須制定書面政策，設定生物特征信息的保留時間表，且當收集信息的目的已達到或距信息主體與企業最後一次聯絡已滿三年時（以先發生者為準），應當銷毀該信息；生物特征信息不得出售，除非獲得相關自然人的同意，或法律規定的特定例外情況，不得對他人進行披露。

在法律規制下，“臉書”（Facebook）的“面部印記”功能曾遭到起訴，因為“臉書”未經用戶同意便收集了其面部結構數據，進而違反了BIPA。

上述相對比較嚴格的法規，仍然不能消除一些美國民衆的擔憂。為此，西雅圖和奧克蘭通過了監控條例，要求市政部門使用任何監控技術之前必須召開公開的會議，并獲得市議會的批準。2019年5月，舊金山通過了全面禁止市政府使用面部識别技術的禁令，同時還規定，購買任何相關的新型監控設備，如自動識别車牌号系統、帶有攝像機的無人機等，都需要得到市政府的許可。

在舊金山的這項禁令實施之後，美國的其他城市也陸續推出類似的法令。随後，全美開始推進相關工作，以規範生物特征識别技術的使用，包括面部識别和其他基于人體生物特征的識别方法，例如指紋識别。

歐盟：嚴格規範之下的特例

歐盟保護個人生物特征信息的核心法律是《通用數據保護法規》（GDPR）。根據GDPR的定義，生物特征信息包括面部圖像，但照片另當别論。GDPR指出：處理照片并非理所當然地被認為是處理個人敏感信息。僅在通過特定技術方法對照片進行處理，使其能夠識别或認證特定自然人時，該照片才被認為是生物特征信息。

此外，GDPR并未提及視頻影像，例如監控攝像頭收集到的視頻影像。司法機關認為，對于視頻影像，應類推與圖像相同的原則進行處理。

GDPR還規定，生物特征信息屬于個人信息的“特殊類别”，除了某些特殊情況以外，任何機構和個人不得處理這類信息。人臉識别技術的商業應用，可适用的唯一例外是“信息主體已明确表示同意”，這種同意須“自由給予、明确、具體、不含混”，信息主體任何形式的被動同意均不符合GDPR的規定。

可以看出，歐盟對于個人生物特征信息的使用規定相當嚴苛。但是，一些公民仍然公開抵制人臉識别信息等生物特征信息被政府部門利用。為了幫助政府機構實現一定的管理職能，GDPR授權歐盟各成員國，規定在特定情況下不适用GDPR對處理生物識别信息的限制。例如，荷蘭規定“為完成認證或安全需要時”，政府部門可以處理公民的生物特征識别信息；克羅地亞的新《數據保護法》對生物特征識别信息的限制排除了安全監控系統。

技術産生的問題由技術解決

除了法律規制，“技術産生的問題由技術解決”成為科技界的共識。“臉書”宣布，該公司與微軟聯合來自麻省理工學院、牛津大學等院校的研究者，通過舉辦“Deepfakes鑒别挑戰賽”，探索如何通過信息采集和基準測試來檢測被非法修改的個人生物特征信息。“Deepfakes鑒别挑戰賽”的目标是：找到一款能檢測視頻是否被換過臉的工具，并且它能被每個人便捷操作。

美國國防部也在研究一項名為Forensic的圖像鑒别技術。他們的思路是尋找虛假圖片和視頻中的不一緻性，例如不一緻的燈光、陰影和攝像機噪聲等。他們還試圖将鑒别過程自動化，讓計算機算法來檢測。目前，這種鑒别方法可以應用于數十年前的照片和視頻，以及最近用智能手機或數碼相機拍攝的照片和視頻，可以說應用範圍非常廣泛。

負責美國國防部高級研究計劃局（DARPA）媒體取證項目的馬特·塔瑞克指出，利用AI技術篡改個人生物特征信息的人，一直在不斷适應各種檢測技術，因此沒有所謂“一招制敵”的技術解決方案，而是需要一套全局性的方案。因此，無論是主動給照片添加水印還是通過“找茬”來辨别其真僞，都是解決個人生物特征信息被濫用問題的必要手段。

能夠解決問題的技術不隻有AI，區塊鍊技術也是一個選擇。

2019年7月，擁有百年曆史的《紐約時報》宣布，可利用區塊鍊技術來打擊假新聞，并公布了正在研發的區塊鍊項目“新聞出處追溯”。這項技術也可被用于鑒别個人生物特征信息是否被AI技術修改。

除了鑒别圖片，區塊鍊技術還能鑒别視頻。比如區塊鍊視頻應用可以采用安全防盜鍊機制，保證視頻在直播或被點播時能夠快速響應，并防止盜鍊訪問，從而避免原始視頻被黑客篡改。

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