蚂蚁科技、旷视科技、美图紧急澄清 李开复“口误” 凸显人工智能数据安全隐忧

本报实习记者 曲忠芳 记者 张靖超 北京报道

9月12日上午，创新工场董事长兼CEO李开复在公开演讲中提到，曾在早期帮助旷视科技公司找了包括美图和蚂蚁科技集团等合作伙伴，让他们拿到了大量的人脸数据，并在随后的摸索过程中找到了几个有价值的商业化方向。

一石激起千层浪，事关数据安全与用户隐私，互联网企业“人人自危”。当日晚间，正在筹谋IPO事宜的蚂蚁科技集团率先发声，澄清“在与旷视科技合作事宜上从未与李开复有过接触”。随后，李开复在个人社交账号上致歉，称“口误给三家公司带来困扰”。紧接着，旷视科技、美图两家公司也表态高度重视数据隐私安全保护问题。

业界指出，此番李开复“口误”风波，揭开了人工智能产业快速发展的另一面，即社会对人脸数据获取、收集、流转、应用过程中隐私安全保护的质疑与担忧，与手机号码等数据相比，人脸作为个体身份识别的数据信息更加敏感，一旦失控或造成更严重的社会破坏力。

数据“红线”前的紧急表态

众所周知，数据安全向来是国家互联网发展的重要议题，尤其是近年来对个人信息保护的立法及执法日趋严格，用户数据安全及隐私保护成为业界高度敏感的“红线”，这也是蚂蚁科技集团、旷视科技、美图紧急发声澄清的根本原因。

最先发声的蚂蚁科技集团表示，“从未提供任何人脸数据给旷视科技，双方过往合作仅限授权其图像识别算法能力给蚂蚁单独部署和使用，不涉及任何数据的共享和传输。目前双方已无相关业务合作。”并同时重申，“遵守法律法规、遵循用户明确授权原则和最小化原则，是我们采集、留存和使用数据的三条红线，在任何时候都不会违背。”

旷视科技方面则声明：“我们不掌握，也不会主动收集终端用户的任何个人信息，”并且“已在企业内部制定、实施了完善的数据隐私保护制度”。美图表示，与旷视科技“过往合作仅限于旷视科技将人脸检测等相关技术给美图公司部署使用，不涉及任何数据的共享与传输。”

《中国经营报(博客,微博)》记者综合天眼查数据、旷视科技IPO招股书等公开信息注意到，旷视科技成立于2011年，是国内人工智能（AI）领域的独角兽企业，在其多轮融资过程中，创新工场参与了A轮、B轮的投资，同时创新工场也是美图公司早期的投资方。而蚂蚁科技集团一度是旷视科技的第一大机构股东，据2019年8月旷视科技冲击IPO时提交的招股书显示，蚂蚁金服持股15.08%，淘宝中国控股有限公司持股14.33%。双方在业务上紧密合作，旷视科技为蚂蚁科技集团提供解决方案，其身份认证解决方案Face ID允许蚂蚁科技集团旗下的信用评分服务供应商“芝麻信用”为其部分企业客户提供身份认证功能。

不过，2019年5月中旬，天眼查显示，旷视科技进行了一系列股权变更，包括创新工场、蚂蚁金服旗下公司等在内退出了股东名单，李开复和蚂蚁金服副总裁韩歆毅等退出董事行列。

旷视科技与创新工场、蚂蚁科技集团、美图之间的资本关系与业务合作，这在商业社会中常见，此番被推到舆论的风口，既是广大用户对隐私信息数据“不安全”顽疾的普遍困扰，又是对AI企业跑马圈地的新形势下，企业在数据尤其是人脸数据的收集、使用等各个环节是否合法合规的质疑与担忧。

IT与知识产权律师、北京志霖律师事务所副主任赵占领表示，根据网络安全等法律法规，个人信息的判断标准是身份识别性，人脸数据完全可以识别特定个人的真实身份，因此属于个人信息范畴。收集或使用用户个人信息（包括人脸数据）须遵守正当、合法、必要原则，并经过用户同意。举个例子来说，公司要收集用户的个人信息，需要明确告知收集的个人信息的范围、目的、用途，如果需要分享其合伙伙伴，也需要事先明确告知并经过用户同意。如果该公司不属于前述条件，直接将自身收集的用户人脸数据分享给合作伙伴，那么这种行为就是违法的。

中国互联网协会法工委副秘书长胡钢也指出，人脸属于个人生物识别信息，属个人信息，受《消费者保障法》《网络安全法》保护，同时它还涉及肖像权和隐私权，自2021年元旦起还受《民法典》保护。提醒广大用户加强人脸安全保护意识，避免贪图一时的快捷、优惠折扣、时尚等放弃自我权益核心保护。

数据“竞赛”中的AI跑道

此外，记者注意到，包括旷视科技、商汤科技等在内的人工智能企业都在跑马圈地，从医疗、金融、交通、教育、娱乐等多个行业领域落地应用，在发展过程中一边面临个人信息数据安全的“红线”，另一边又在落地应用中进行着数据的“竞赛”。

海银资本创始合伙人王煜全告诉记者，“大数据训练是人工智能企业必须的”，因此人工智能公司对大数据的需求迫切度和规模量级，要高于普通的互联网公司。

谦询智库Humble&Co.合伙人龚斌则以“AI企业的成功=数据?＋机器学习能力＋算法”这一公式来解释。他指出，AI产品的价值会随着数据的增加而提高，而且产品使用人数的增多也能带来更多的数据，从而产生数据网络效应。

龚斌透露自己在投资AI项目时主要有四个标准 ，一是必须有使用场景解决实际问题；二是系统能够持续不断地获得有用的数据进行深度分析、自我学习来提升处理能力；三是团队在底层核心算法及AI工程化产品化的功底和能力，专业能力之外再看业务和组织管理能力；四是AI要能赚钱，有扎实的收入模型和靠谱的盈利模式。其中，业务场景和数据是首要的，其中的逻辑不论是对互联网公司还是创业公司都是一样的，即数据是重要的生产要素，也是形成竞争优势的源泉。

近年来，人工智能跑道整体加速，人脸识别作为标志性的技术突飞猛进，尽管相关企业都承诺保障用户数据安全，但社会大众始终缺乏“安全感”。

艾媒咨询高级分析师王清霖指出，当下个人财产越来越网络化处理，而人脸数据具有唯一性，一旦滋生相关诈骗或冒用信息等产生的社会影响将更加严重。比如在账号解锁这个场景，传统的账号密码解锁方式支持不同平台可使用不同账号密码，但会共用同一个人脸，一旦人脸信息被盗用或滥用，信息所有人很难通过改换或注销盗用信息的方式来保障自身信息安全。

在产业时评人张书乐看来，人脸数据对人工智能发展是不可或缺的，打开互通口并不是问题，问题在于数据的监管，即拥有数据库的一方，是否能让数据仅限于学习，而不是用来探求个人隐私。之前在互联网实名制实施中，要求用户以实名方式获取服务，同时也有隐私问题，但互联网企业的自觉与克制，以及相关法律法规的监管，相对为实名制中个人相关信息的保密提供了保障，人工智能企业可以此作为参照。

而另有业内人士指出，AI企业要消纳当前过高的估值，存在一定的变现压力，难保不会过界滥用或交易用户隐私数据，所以光靠企业自觉或行业自律是远远不够的，要确保这些信息不被滥用，首先要从立法和监管着手，其次加强企业数据治理，从标准规范、技术要求到监管合规落实到位，同时要加强消费者自我保护意识，另外要通过新的技术创新应对技术滥用，目前国际AI业界渐渐催生了“隐私计算”这样的专业细分赛道，也在探索同态加密、零知识证明、多方安全计算MPC、联邦计算等技术解决方案来解决产业发展中的实际问题。

（编辑：张靖超 校对：翟军）