顔認識に関する初の訴訟が法廷に。顔スキャンを拒否する権利は失われたのか?

顔認識に関する初の訴訟が法廷に。顔スキャンを拒否する権利は失われたのか?

今日では、顔認識技術は私たちの生活や消費の場面でますます利用されるようになっています。最近、「中国初の顔認識事件」が正式に公判にかけられ、業界関係者や一般大衆から大きな注目を集めている。この訴訟は、浙江省の大学の准教授が、顔認識技術の使用を望まなかったためにプライバシー権を侵害されたとして杭州野生動物世界に対して訴訟を起こしたことに端を発する。

[[330477]]

消費者に顔認識の使用を強制することはお勧めできません

この事件を振り返ると、2019年4月、准教授は杭州野生動物世界の2人用の年間パスを申請した。ところが、その年の10月、突然、申し込んでいた年間カードのシステムがバージョンアップし、従来の指紋認証が取り消されて顔認証に切り替わったというショートメッセージが届いた。なお、顔認証登録をされていない場合は、正常に入園できません。

准教授は、大学側が事前に意見を求めず、顔認証の受け入れを拒んでいると考えた。顔情報は個人のプライバシーであると考え、カードの返却を求めた。意外なことに、顔認証の登録をしないと、入園できないだけでなく、カード返却手続きもできないとのこと。交渉が失敗に終わった後、准教授は最終的に訴訟を起こすことを選択した。

個人的な観点から言えば、パーク側は利用者の同意を得ずに入場方法を勝手に変更し、利用者に顔認証登録を強制し、そうでなければパークに入場できないようにした。このやり方は明らかに横暴であり、カード所有者の法的権利と利益、および知る権利と同意する権利を考慮していません。さらに、同パークは、利用者が顔認証に登録しない場合はカードの払い戻しは行わないとさえ述べており、利用者の権利を軽視していることがさらに浮き彫りになったことは間違いない。

顔認証と指紋認証はどちらも生体認証ですが、多くの人にとって、指紋と顔の間にはまだ大きな違いがあります。結局のところ、顔は人間の最も明白な特徴です。したがって、顔認識技術の応用に対して抵抗したり懐疑的な態度を示す人は多く、こうした人々の拒否する権利は奪われるべきではない。

「中国初の顔認証事例」については、そこから学び、顔認証などの生体認証技術の普及と応用がもたらすさまざまな影響、特に個人のプライバシーの安全と個人情報保護への脅威について深く考える必要がある。結局のところ、営利組織がそれほどの力を持っていたり、顔認識データを違法に収集して使用したりすれば、国民の安全と信頼は失われてしまうでしょう。

顔認識技術は誰が使えるのでしょうか?どのように使うのでしょうか?

人工知能の急速な発展と、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、5Gなどの最先端技術の徹底的な応用により、私たちは科学技術の新しい時代を迎えました。顔認識を例にとると、この技術は金融決済、身元認証、旅行時のセキュリティチェック、セキュリティアクセス制御など、さまざまなシナリオでますます登場しています。

顔認識の人気が高まるにつれ、管理の利便性を向上させたり、より多くのデータを取得してより大きな利益や発言力を獲得したりするために、さまざまな手段を通じて関連する生体認証情報を収集しようとする機関や企業がますます増えています。顔認識技術の発展は避けられないので、この技術を誰が使えるのか、どのように使うべきなのか、という疑問を抱かずにはいられません。

まず顔認識の収集と使用について見てみましょう。顔認識などの個人情報を収集・利用するニーズがあるのは、主に公安機関、政府部門、金融、交通、教育などの分野の企業や機関です。公安機関や政府部門が個人情報を収集し、利用することには何の問題もないが、関連企業による情報収集については厳重な監視が必要である。

もちろん、これは公安機関や政府部門が顔認識データを自由に収集・使用できることを意味するものではなく、関連するプロセスは依然として法律を遵守する必要があります。相対的に言えば、商業上の利益のために関連データを収集する企業は、一般市民の個人のプライバシー権を無視し、データの収集と使用のために強制的かつ違法な手段を取る可能性が高く、それがセキュリティ上のリスクや社会的反発につながりやすい。

現在、顔認識に関する専門法は存在せず、どの部門、機関、企業が顔認識情報を収集、利用できるかを規定していない。そのため、現在制定中の「個人情報保護法」では、個人情報、個人の敏感な情報、プライバシーの境界について、より詳細な規定を設ける必要がある。生体情報の収集、保管、応用について具体的な規定を盛り込むのがベストであり、公衆の個人的利益をよりよく保護できる。

<<:  AIと機械学習を活用して工場の安全を守る

>>:  機械学習を使用すべきでないのはどのような場合ですか?

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

モデル量子化とエッジAIがインタラクションを定義する方法

AI とエッジ コンピューティングの融合により、多くの業界が変革されるでしょう。移植性を向上させ、モ...

AI と ML はデータの理解方法をどのように変えているのでしょうか?

[[337098]] 【51CTO.com クイック翻訳】今日のデジタル時代では、データをどのよう...

...

...

2019 Baidu AI 開発者会議で AI レポートカードが披露される

7月3日、北京で百度AI開発者会議「Baidu Create2019」が開催された。この会議は「産業...

...

江長建、世界初のサイボーグと対談 - JD Smart Community 2.0 全国ローンチカンファレンス ライブプレビュー

[[374688]] 「半オーク」「半魚」… SF映画、漫画、おとぎ話では、それは驚くことではありま...

...

MD5アルゴリズムの暗号化プロセス

MD5とは何か MD5 はアルゴリズムです。MD5 の MD はMessage Digest の略で...

650億のパラメータ、すべてのパラメータを8つのGPUで微調整可能:Qiu Xipengのチームは大規模モデルの閾値を下げました

大規模モデルに向けて、テクノロジー大手はより大規模なモデルをトレーニングしており、学界はそれらを最適...

ドローン配送業界は明るい未来を秘めているが、発展は遅い

[[264900]] [51CTO.com クイック翻訳] Amazonは5年前にドローン配達につい...

ABCの中でビッグデータが最初に遅れをとる理由

[[211451]]人工知能 (AI)、ビッグデータ、クラウドコンピューティングは、今日のインターネ...

データセットと DataLoader を使用して PyTorch でデータをカスタマイズする

大規模なデータセットを扱う場合、データ全体を一度にメモリにロードすることが非常に困難になることがあり...

...

外国人の機械学習エンジニアは失業に直面しているのに、なぜ彼らはまだMLの学習にこだわるのでしょうか?

機械学習の分野では悲観的な見通しが広がっています。機械学習の人材の採用は減速しています。 [[334...