人脸识别技术的应用与隐私权的保护

摘 要：近年来，随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，人脸识别技术已经在多个领域得到广泛应用。本文在人脸识别技术的应用现状的基础上分析其在隐私权保护层面面临的挑战，并从法律层面提出相应的建议，以期为人脸识别技术的合理应用和公民隐私权的有效保护提供参考。

关键词：人脸识别技术；应用；隐私权的保护

随着人脸识别技术的迅速发展和广泛应用，如何在利用这一技术带来的便利性和高效性的同时，保护公民的隐私权，成为了一个亟待解决的问题。人脸识别技术在公共安全、金融支付、社交媒体等多个领域发挥着重要作用，但其可能引发的隐私泄露和滥用风险，对个人隐私权构成了挑战。因此，探讨人脸识别技术的应用与隐私权的保护，对于平衡技术发展与个人权利保护、推动数字经济的健康发展具有重要意义。

一、人脸识别技术的应用现状

首先，在安防领域，人脸识别技术已经被广泛应用于公共安全和社会管理中。例如，在机场、银行、商场等重要区域的门禁系统和监控系统中，人脸识别技术广泛用于识别和验证人员的身份，从而保障公共安全。人脸识别技术在社区和楼宇的安全监控层面同样应用广泛，有效的提高社区和楼宇的安全性。

其次，在金融领域，人脸识别技术也得到了广泛应用。例如，在身份验证和移动支付等方面，人脸识别技术可以用于确认用户的身份，提高金融交易的安全性。此外，人脸识别技术还可以用于银行柜台的客户服务，提高服务效率和客户满意度。

最后，在商业领域的人脸识别技术应用同样发挥了不可替代的作用。例如，在市场调研和客户分析方面，人脸识别技术可以帮助企业了解消费者的偏好和行为，从而改进产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。人脸识别技术还可以用于零售业的支付系统，实现便捷的刷脸支付，简化购物体验。

二、人脸识别技术对隐私权保护的挑战

（一）商业行为中人脸识别技术对隐私权保护的挑战

在数字化时代，人脸识别技术的应用日益广泛，但同时也引发了公众对人脸信息采集、使用和二次开发过程中隐私权保护的担忧。例如，许多网络服务提供者在用户使用其服务时，强制要求用户同意采集人脸信息，这往往使用户处于劣势地位，不得不为了获取服务而牺牲个人隐私。这种强制性的做法削弱了用户的知情同意权，使得隐私保护措施形同虚设。再者，网络服务提供者在获得用户的人脸信息后，可能会超出原始采集协议的范围，将这些人脸信息转化为具有商业价值的数据。例如，通过分析用户数据进行精准营销，或者将用户的联系信息用于推销活动，这些行为不仅可能侵犯用户的隐私权，还可能对用户的日常生活造成干扰。除此之外，一些人脸信息数据被进行二次开发，与其他信息结合以进行深度分析，可能导致用户的隐私数据被用于战略营销等活动中。这种做法如果没有符合法律规定或未经个人明确同意，将构成对公民隐私权的侵害。因此，在利用人脸信息进行数据二次开发时，必须确保符合相关法律法规，需经过个人明确同意，以保障公民的隐私权益不受侵犯。

（二）公权力行为中人脸识别技术对隐私权保护的挑战

在公共领域，政府使用人脸识别技术进行治理时常常需要采集大量的人脸信息，但这一行为往往缺乏明确的法律依据。尽管《民法典》对隐私权和私密信息的处理有了明确规定，强调了法律的明确规定或权利人同意是处理人脸信息等私密信息的前提，但公权力机构在实践中处理人脸信息时，往往只有少数情形有明确的法律依据，大多数场景都缺乏法律支撑。例如，《刑事诉讼法》和《反恐怖主义法》为侦查机关使用人脸识别技术识别或跟踪犯罪嫌疑人提供了依据，但在交通出行等其他应用场景中，却无法律依据的支撑，这对个人隐私保护构成了挑战。这表明在当前的治安防控体系下，公民个人信息的安全保护仍然是一个亟待解决的问题。按照“法无授权不可为”的原则，如果没有法律的明确规定，公权力的行为可能与行政行为合法性原则相违背，从而侵犯隐私权。

此外，在治理实践中，公权力机构很少遵循“知情-同意”原则来收集人脸信息，这同样可能导致个人隐私权受到侵犯。“告知-同意”原则旨在保障公民的知情权和对隐私信息的控制权，是私密隐私信息保护的基本原则。然而，由于人脸识别技术的“非接触”和“隐蔽性”特征，公共部门在获取人脸信息时可能会忽视这一原则。即使公共机关收集的人脸信息符合“告知-同意”的要求，但由于人脸信息可能与其他数据库进行连接和匹配，这种数据的流转对比往往属于暗箱操作，公众可能并不知晓自己的人脸信息被如何使用，这不仅违反了“告知-同意”原则，也可能违背“目的限制”原则，侵犯公民对隐私信息的控制权。

三、人脸识别技术下隐私权保护路径的实现

（一）明确人脸识别技术应用的原则

相关法律法规如《民法典》、《个人信息保护法》等都明确规定了知情同意原则，体现了对个人隐私权的重视。人脸识别技术作为生物识别信息的一种，属于敏感信息，其收集、储存和使用应遵循知情同意原则，否则将承担法律责任。然而，实践中知情同意原则的执行并不理想，原因包括：强制性同意（如在公共场所的使用）、透明度低（用户对信息用途了解不足）以及信息处理和再次流通时缺乏再次征求同意。为解决这些问题，应提高人脸识别技术使用的透明度，并在初次收集人脸信息后，如需改变用途或进行流转处理，应重新征求用户的同意，以保障用户的知情权和隐私权。然而，值得注意的是，在特殊情况下，如疫情期间，为了公共利益，个人权利可能会在一定程度上让渡，这是知情同意原则的唯一例外。

（二）细化隐私权侵权救济处罚规定

在人脸识别技术相关的法律案件中，不同国家对于侵权赔偿的判决存在巨大差异。例如，中国的“人脸识别第一案”判决赔偿金额为1038元，而美国Facebook因违反伊利诺伊州《生物识别信息隐私法案》被判决赔偿6.5亿美元。这种赔偿力度的差距引发了对我国侵权救济处罚规定的深思。在美国，个人可以提起民事诉讼进行权利救济，赔偿金额既可以是实际损失，也可以是法定赔偿，诉讼费用由侵权方承担。而中国的数据犯罪处罚主要针对违法所得和非法获利，缺乏对数据利用和获取的明确规制。尽管《个人信息保护法》规定的罚款有所提高，但对于侵犯个人生物识别信息权益的损害确定和赔偿标准仍未作细化规定。因此，为了更好地维护公民隐私权，应当细化现有法律条款，建立更细致的处罚和赔偿制度。例如，明确损害要件，不仅涉及财产赔偿，还应包括精神赔偿，以减少公民维权的成本，增加侵权成本，从而更有效地保护公民的隐私权益。

（三）完善隐私权保护的程序控制

人脸识别技术的应用应通过立法控制和监督机制来确保公民隐私权不受侵犯。在公共领域，公权力组织应明确使用人脸识别技术的界限，采取严格保密措施，并遵守“最小必要”原则，以保障公民隐私权。商业领域中，应以个人“知情、同意、选择”为基准，审慎设计法律制度，确保商业机构采集人脸信息时需经过个人明确同意并有正当合理的使用理由。监督方面，商业领域的监督应采用企业自律加行政监管模式，建立行政监督机构，加强行业自律。公共领域的监督应引入司法监督机制，以限制行政机关的权利，保护公民隐私权。此外，应制定相关法律法规，防止人脸信息被滥用，并确保人脸识别技术在法律范围内使用，最大限度地保护公民的个人隐私权。

参考文献：

[1]徐春杰. 人脸识别技术下隐私权保护问题研究[D].贵州大学，2024.

[2]刘啸宇. 人脸识别技术的应用与隐私权的保护[D].青岛大学，2021.

[3]郭畅. 大数据时代隐私权法律保护研究[D].河南大学，2023.

[4]张豫辰.人脸识别技术应用中隐私权风险控制路径构建——基于场景差异性的考量[J].湖北警官学院学报，2022，35（02）：77-85.