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　  黑客可以不需要你的人臉生物特征數(shù)據(jù)，就能完成人臉進行身份認(rèn)證，這就對“刷臉取款”提出了更高的安全要求。

　  人工智能相關(guān)技術(shù)在最近幾年取得了明顯的進步，各種時髦的方式開始出現(xiàn)在公眾的日常生活之中。比如最近銀行開始試水的“刷臉取款”，讓不少公眾再度感慨不已。

　  單純從人臉識別技術(shù)的精確度和可靠性來說，“刷臉取款”已經(jīng)具備了應(yīng)用的潛力。

　  不過，采用了“刷臉”技術(shù)的銀行，能否實現(xiàn)消滅銀行卡的目標(biāo)呢？我只能告訴你，短時間內(nèi)，恐怕并不現(xiàn)實，更恰當(dāng)?shù)亩ㄎ皇巧矸葑R別輔助而已。

　  雖然從人臉識別技術(shù)上說，其安全性已經(jīng)比較高，但并非完全沒有風(fēng)險。要破解類似的系統(tǒng)，并非完全只能依賴于人的面部生物特征。網(wǎng)絡(luò)虛擬空間的特點，為黑客進行網(wǎng)絡(luò)攻擊提供了潛在的可能。

　  2016年，一篇由德國埃爾朗根-紐倫堡大學(xué)、馬克斯·普朗克計算機科學(xué)研究所、斯坦福大學(xué)三家學(xué)術(shù)機構(gòu)5名科學(xué)家共同創(chuàng)作的論文《實時人臉捕捉和再扮 演——Face2Face》，從技術(shù)上已經(jīng)實現(xiàn)了遠程用模擬他人人臉進行身份認(rèn)證。換句話說，黑客可以不需要你的人臉生物特征數(shù)據(jù)，就可完成人臉進行身份 認(rèn)證。

　  除去黑客的網(wǎng)絡(luò)攻擊外，現(xiàn)時下的人臉識別技術(shù)雖然在實驗室以及特定的場景測試中取得了不錯的效果。但在真實的業(yè)務(wù)場景下，可能面 臨著各種意外的干擾因素，比如光線、姿態(tài)、機器的分辨率等，都可能導(dǎo)致潛在的風(fēng)險。特別是在諸如雙胞胎，甚至是人臉生物特征結(jié)構(gòu)相似的不同人之間，都存在 一定的風(fēng)險。

　  事實上，如果仔細(xì)辨認(rèn)，你就會發(fā)現(xiàn)面部的相似性比我們通常想象的要大得多——甚至是跨物種之間。

      因此，在金融等對誤識別率容忍極低的領(lǐng)域中，即使精準(zhǔn)度已經(jīng)很高，甚至超越了人類肉眼識別能力，但總會有漏網(wǎng)之魚。這也就導(dǎo)致了用戶對技術(shù)可能存在不信任，尤其是涉及自身財產(chǎn)安全等問題時，其接受度和信任度將更為嚴(yán)苛。

　  從這方面來說，雖然銀行、金融行業(yè)積極擁抱人工智能等新興技術(shù)，這值得鼓勵和肯定。但同時，也需要做好預(yù)防措施，保證客戶的財產(chǎn)安全。

　  更不能忽視的是，即使新技術(shù)的應(yīng)用，可能會為金融服務(wù)提供各種便利與快捷，提高用戶的體驗度；但同時，也需要為客戶留下自由選擇的余地。比如，可以拒絕 被采集面部生物特征，允許客戶拒絕使用“刷臉”支付等服務(wù)。畢竟人的面部特征數(shù)據(jù)信息，也屬于隱私范疇，每個人都有權(quán)拒絕被采集。

       采用新技術(shù)，特別是借助于人自身的生物特征技術(shù)，用于更好的銀行、金融服務(wù)，是大勢所趨。就此而言，未來銀行卡被消滅，也沒啥好大驚小怪的。但問題的關(guān)鍵是，新技術(shù)使用的目的，在于提供更好、更安全的服務(wù)，不能本末倒置。