（图源：网络）

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。

5月12日，河南鹤岗人黄方健收到一条兼职信息，称要找人做“台灯测试”，一个人给30元钱。兼职信息上写的是，在台灯前做扭头、转身动作。

黄方健并不清楚这是什么意思，“听起来很简单”，他告诉记者，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。

01 “脸”被卖到哪，用来干什么？

河南鹤岗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记者，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。

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。”他告诉记者。

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。

阎良斌告诉记者，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。

02 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记者，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行业人士向记者透露，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，记者只花了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。出售者私底下告诉记者，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记者，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。

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告诉记者，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。

03 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记者，“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创业公司创始人向记者表达了他的看法。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AI独角兽公司旷视科技，旷视随后发布声明称，此为技术场景化概念演示，旷视在教育领域的产品专注于保护孩子在校园的安全。

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记者，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胡建告诉记者，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。

记者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。

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。多位行业人士告诉记者，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。

作者：刘以秦/财经杂志

编辑：林芷萱

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