技术是中性的，但用于技术的人不是，那么，面对许多争议的人脸识别技术该一严禁了之还是全面对外开放？当下应用于人脸识别是好是怕？各方争论不休据NewAtlas报导，美国加利福尼亚州将之后赞成人脸识别技术的用于，并通过了一项新的法律：禁令将人脸识别与警方执法人员记录仪搜集的数据联系一起。据报，该法律将于2020年生效，而执法人员机构的还击则使得该法律于2023年自动废止。加州警长协会的法律主管CorySalzillo指出：即使是继续禁令用于人脸识别技术，也不会减少公共安全人员执法人员的效力和防治压制不法行为的能力。
在对人脸识别技术的应用于非常悲观的我国，也经常不会经常出现赞成的声音。例如，在换回脸软件ZAO被批评侵害用户隐私时，许多人都传达了对人脸数据泄漏的忧虑。
为什么人脸识别备受争议？生物识别方式那么多，为何没想到是人脸识别受到了如此大的争议？一个最重要的原因在于人脸识别可以远距离发挥作用，需要必要认识，而在日常生活中，人们也无法将面部隐蔽一起。事实上，人脸除了指出“你是你”以外，还需要泄漏更加多意想不到的信息，例如，人脸识别融合大数据和算法，有相当大概率可以测算某人的智力水平、健康状况等其他信息，因此人脸识别一旦被不恰当地用于，就有可能导致严重后果，这些后果中，与人们的利益切身涉及的身体健康保险就是一例。技术领域亦有应付之策赞成人士并非无理取闹，但人脸识别技术也实实在在地提升了社会治安水平，技术否能为人类社会带给裨益则各不相同技术以外的领域。
仅有就技术领域而言，有数涉及技术来均衡人脸识别所带给的隐患。多伦多大学研发了一种算法，明确而言，就是通过两个神经网络互相对付构成一个动态的“过滤器”，转变图像中的特定像素，肉眼无法察觉到，却不足以愚弄系统。
日本国立情报学研究所也曾多次发明者过一种眼镜，该眼镜能让面部识别系统无法检测到人的面部特征。值得一提的是，在密码学中，同态密码仍然用作云计算当中，据报，同态密码需要必要对加密数据展开任何可以在明文上展开的运算，而需要对这些数据展开解密。人脸识别技术的研发机构也许可利用这一思路跨过部分法律与伦理难题来展开技术研发。
结语：人脸识别技术到底如何应用于才能顾及安全性与隐私？这不仅必须法律的反对，也必须伦理方面的辩论。同时，也必须对AI人才展开道德伦理教育，在法律的同时，通过行业自律来回避隐私泄漏的风险。
何时不会有针对人脸识别的完备法律？人脸识别技术将如何发展？不会经常出现需要均衡好安全性与隐私的理想技术吗？我们拭目以待！。
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