近年来，人工智能应用逐渐落地，其中又以人脸识别最为典型。然而，人脸识别应用到具体场景中，仍存在不少问题。南都个人信息保护研究中心人工智能伦理课题组对此进行了调查，并于近日发布调查成果报告《人脸识别落地场景观察报告（2019）》，总结了人脸识别应用的常见问题，并提出了解决建议。

　　课题组对公租房、商场、公共交通场所等人脸识别的典型应用场景开展了线上和线下调查。调查显示，人脸识别在场景应用中普遍存在便利性不足、准确度和灵敏度有待提升的情况；半数以上受访者遇到过人脸识别不出的问题。课题组发现，由于现实条件比实验室条件更为复杂，一旦碰到使用者戴帽子、戴墨镜、不会使用机器等情况，人脸识别验核的时间就会更长，难以实现人脸识别设备提高核验速度的效果，这种现象在火车站和机场等公共交通场所较为常见。

　　同时，人脸识别应用落地还存在一定安全性隐患。很多受访者担心人脸识别导致个人信息泄漏，以及系统技术不完善被黑产盗用等。

　　此外，透明度不足的问题也较为突出。许多场景下的人脸识别设备都没有提供隐私政策或者用户协议，公众无法在充分知情并同意的前提下使用人脸识别。而超过八成的受访者希望能够得到查看和删除人脸数据的渠道。

　　综合以上常见问题，课题组建议，在人脸识别技术应用到某个场景中时，应充分考量公众意见，论证在该场景应用的正当性和必要性。商业场景下的人脸识别还应当向用户提供隐私政策，设置有效勾选同意方式，对首次使用的用户做出充分说明，征得用户同意。此外，政府有关部门应加强相关立法，为企业使用人脸识别设备划定准则和底线。