這種人臉識別「新零售」我們從 2005 年一直夸到了 2018 年
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2021年 第9期
文 / 書航 2021.3.16
2021 年央視 3·15 晚會播出的第一條報道，與人臉識別被商家濫用有關。
如今我們已經習慣了 3·15 晚會不直接挑動行業巨頭，只提大廠的小毛病或者小廠的大問題。而人臉識別這個選題同時符合這兩點：
對應用該技術的科勒、喜茶、Max Mara 等大品牌而言，這是一個小毛病。對提供該技術的萬店掌等供應商而言，這是它們的大問題。
據央視報道，這次晚會上曝光的幾家供應商，是從 20 多家同樣做人臉識別技術的公司當中「精選」出來的。從最單純的角度去思考，挑這幾家是因為它們的問題都非常明顯，足以「辦成鐵案」。
當這些供應商們非常得意地，向暗中拍攝的記者展示來自實際生產環境的真實數據，甚至高調打通不同門店、不同品牌之間採集的同一個人的信息時，它們的「悲劇」已經註定。
社長去年參觀過華為北京研究所的展示大廳，其中涉及到公共服務、大數據、智慧城市等案例的部分，一律採用脫敏後的示例數據和模擬的監控畫面。實際上，這些客戶絕大多數都是政府機關，本身就擁有調取公民數據的權限，當然也不應該有濫用數據的動機。
實際上，這次報道並不意味著央視或有關部門希望一刀切禁止人臉識別。雖然美國多個州份都宣布禁止包含政府在內一切場合的人臉識別應用，也有大型科技企業配合，但至少在中國並沒有這樣。
如同報道所揭示的，需要被限制的是在未經明確知情同意的情況下，將我們的人臉數據私下採集、挪作他用，乃至在不同部門之間打通。晚會後來提到的招聘網站簡歷泄露也是一樣的問題，本質在於保障用戶被採集信息時的知情同意權。
中國消費者開始注意自己的個人隱私，以及開始反感商家濫用自己的個人信息，也是最近才發生的事情。在此之前，大家即使嘴上不願意承認，但私下裡還是或多或少能感受到：
「中國人更加開放，或者說對於隱私問題沒有那麼敏感，如果說他們願意用隱私來交換便捷性或者效率，很多情況下他們是願意這麼做的。」
用不了很往前，只要時光倒流幾年、十幾年而已。如果我們回頭看那時候的自己，也許會覺得恍如隔世。那時候的人們仍然以一種嚮往和期待的態度，迎接包括人臉識別在內的身份管理新模式。
具體地說，那時候人們對於商家掌握自己的個人資料，用來提升服務質量是很歡迎的。例如下面這一則 2005 年播出的 NEC 廣告。
顧客進店時，佩戴的 RFID 徽章讓他的身份自動展示在大螢幕上；
當顧客依次表現出對「歐式家具」「地中海家具」「西班牙家具」的興趣之後，可以隨著走近時螢幕出現的指引，一步一步到達最符合自己心意的家具展示區；
而顧客在場館裡的一舉一動都會進入「訪問者管理系統」，其中停留時間較長，需要店員重點關注的區域被高亮標出；
在充分了解顧客喜好的前提下，胸有成竹的店員達成了交易。臨走前，顧客還收到了店員用西班牙語表達的感謝。
在這則廣告中，店內識別顧客身份，並進入客戶關係管理系統的技術是以正面形象出現的，實現了顧客和商店的「雙贏」。
由於技術不夠先進，當時的廣告演示採用的是 RFID 技術，也就是用戶需要佩戴標籤才能完成後續的身份識別過程。這種標籤的製作和註冊需要一定繁瑣的流程，成本也不能完全忽略不計。
最重要的是，用戶佩戴標籤的過程本身，往往意味著需要知情同意。這就使得這個廣告本身也可以通過現在的倫理審查。
同一時期，NEC 還有另一則廣告講了人臉識別技術，同樣在當年這個技術還非常初級，只能有限度用於門禁系統。
我們現在已經知道，人臉識別由於技術的升級已經實現了全程無感，將之與原本不得不依賴 RFID 的身份識別結合起來，就意味著可以從技術上跳過最重要的知情同意環節。這也就是今天我們看到的情形。
被央視曝光的那些技術供應商，在此基礎上做得還更過分。它們在公司端都可以直接獲得所有客戶採集的個人信息元數據，並且幫助客戶們進行分析，至少可以做到打通一個人在同一商家不同門店的信息。
從技術上看，打通同一個人走訪不同商家的身份信息也是不難的。這就會出現網傳段子裡的情形：你在冷飲店因為幾毛錢的優惠跟店員扯皮，過了半小時進入 4S 店看車，因為被系統識別為無消費能力而遭到冷遇。
這樣做的危險性足以讓人汗毛倒豎。2012 年，《紐約時報》的一篇報道貢獻了一個關於美國 Target 超市的經典段子：
超市按照顧客會員卡記錄的歷史購物信息，給一個高中女生寄去嬰兒用品的優惠券。她父親發現後投訴超市誤導未成年人——小女孩能有什麼壞心眼呢？但倒霉的父親卻在後來了解到，他的女兒確實已經懷孕。
Target 的會員系統可以記錄線下和線上購物的過程信息。由於以前對實體網點的物聯網監控技術還不到位，線上能獲取的信息比線下更多，包含在什麼品類的頁面停留了較長時間等。再結合實際的購買行為，超市就可以預測顧客將來的購物行為和需求，甚至顧客的生活方式。
美國的超市在獲取此類信息之後貌似都比較「實誠」，目的是為消費者未卜先知地發去他們即將購買的商品的定向優惠券（至少商業類暢銷書上是這麼寫的）；而在中國嘛，你懂的，那就是「大數據殺熟」。
在這個例子中，高中女生購買商品的行為可以同時在兩個維度上積累用戶行為數據，即超市端（Target）和製造商端（假設是寶潔）。
對於後者，我們知道在快消品行業有幾個手握諸多品牌，幾乎可以滿足人們一站式需求的超級廠商，比如寶潔、聯合利華、花王；這些廠商如果碰巧遇到忠誠度很高的客戶，或者用會員俱樂部的小恩小惠吸引客戶復購，也會在自有體系內勾勒出一幅用戶個人生活的畫像。
人臉識別技術加入線下門店，補上了原本線下難以積累數據的所謂「短板」，讓我們在線上和線下的行為處於同等程度的被捕捉狀態。不過，本來習慣網購的我們已經越來越少去實體店購物，所以樂觀地看，這只是在我們早已千瘡百孔的隱私破網上，又鑽了一個窟窿眼而已。
但是，跟傳統的顧客定位與識別相比，人臉識別也有其獨特的危險性：人臉是不可更改的生物數據，一旦泄露或被偽造，是不可挽回，無法彌補的；適用識別的線下場景，大多是我們最放鬆，最不設防的時刻，充滿了下意識衝動消費的場合，此處積累的消費習慣「含金量」高於使用網絡和手機。
最最可怕的一點是，這些不負責任的技術供應商，試圖把不同商家採集到的同一個人整合到一起。
當一個人在不同地方分開存儲個人信息，且不同地方之間互不知情時，可能沒有任何一個地方可以輕鬆由一個 ID 回溯到本人，人們可以一定程度上對其「隱身」。
如上面 Target 的例子一樣，在忠誠度高的單一商家累積越來越多的信息，你在這一商家面前就越來越透明。而把所有地方同一個人的信息串到一起，就等於你的所有秘密向每一個付費看到這一串信息的人都敞開了。
「大數據殺熟」也因為人臉識別發生在線下店鋪，而且比線上更為赤裸，傷害更大，侮辱性也極強。前幾天就有消息說，售樓處安裝的攝像頭即使對戴著口罩的人，也可以達到高達 97.77% 的識別率。看房的人為了躲避系統識別，獲取應得的返點或者避免折扣飛走，不得不戴著摩托車頭盔進門 。
2005 年的人們對一家「更懂你」的商店充滿了期待和憧憬，絲毫沒有想到這可能有哪裡不妥。這樣的朝聖式的心態一直持續到了什麼時候，才讓位給隱私泄露的擔憂和批判呢？
社長試著找了一下，結果讓人吃驚。
一直到 2018 年 7 月，由 21 世紀經濟研究院和艾瑞、京東等機構聯合推出的《2018 中國零售趨勢半年報》里，還是用正面的語氣描述了幾個裝備人臉識別的「新零售」樣板。
「時尚達人、美妝控、白富美……剛進家居店，店內 AI 人臉識別系統大螢幕給 26 歲的吳小姐識別了畫像關鍵詞，然後推薦了一套兒童房裝修樣板間。
吳小姐在一樓逛了一圈，最直觀的感受是店中產品種類的空前豐富。這些產品全部標上了 NFC 加購電子價簽，顧客只需手機貼一下，就可直通京東商城下單。
從產品的陳列方式和樣板間的設計方式來看，這家京東曲美-時尚生活體驗館，應該是中國高配版的沉浸式時尚家居體驗館，充分展示了線上線下『人貨場』充分融合後的價值提升。」
文章還列舉說：
「近五年時間，傳統家居店行業正在迅速洗牌，各門店開始注重用戶體驗，搭建購物場景。
2018 年索菲亞、尚品宅配先後推出智慧門店、超集店；5 月下旬，宜華生活聯手百度 DuerOS、小蔥智能打造智能家居生態，並啟動北京、上海等 8 家智能家居體驗館。
各家家居企業紛紛積極迎接新技術、新零售或者無界零售。未來五年，家居店將從傳統家居店到場景式消費，擁抱數字化時代的科技賦能，實現真正的體驗式消費。」
當時的中國和矽谷網際網路都還享受著「顛覆傳統行業」的落日餘暉，創投寒冬還沒有真正降臨，監管大棒也沒有揮舞到頭上，大家還是管馬雲叫「爸爸」。即便在那個時候，也已經有人敏銳地意識到這種光環和盲目的信任並非理所當然，企業如果濫用，將來必然會承擔後果。
2017 年，VentureBeat 上有文章指出，商用人臉識別必須做到：有正當合理的理由；要讓最終消費者受益，而不只是對你自己的公司有好處；要遵守服務規定，保持品牌信譽；要提升安全級別，給用戶安全感。
文章寫道：
「如果不重視你自己的面部數據，這會為你帶來更精確的營銷，或者有時候是更嚴密的安全保障。當然也可能是歧視等嚴重的情形。不管你喜不喜歡這樣，這都體現出了技術的進步，以及它被運用到營銷時候的威力。
企業是否應該把這些做法公開描述？這不可能，也不明智。但是企業在暗中使用人臉識別的時候，需要負責任，對得起消費者的信任，這是建立有意義的客戶關係的基石。建立信任需要堅持不懈，毀滅信任只在一念之間。」
這些內容跟宣傳人臉識別「好處」的內容一起，在當年都很容易找到，企業選擇部署人臉識別的時候，也應該能意識到世界上沒有「百利而無一害」的好事。
然而，我們還是不可挽回地走到了今天，面對著一個人臉信息早就被私下串聯和販賣，只能寄希望於媒體監督和紅頭文件整治的時代。也許人類的唯一教訓，就是不能從歷史和諍言當中吸取任何教訓。
參考資料
- https://www.bilibili.com/video/BV1AV411t7um
- https://www.bilibili.com/video/BV1s7411t7JT
- https://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html
- https://mp.weixin.qq.com/s/KowUFz7wU38VsskDTzTqdA
- https://venturebeat.com/2017/10/08/ai-powered-facial-recognition-will-soon-track-us-while-we-shop/
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