此外，如果我们细细分析一下巨头们的表态，就会发现它们的表述其实依然是十分暧昧的 。以IBM为例，在声明中，它只宣布退出“通用”的人脸识别软件市场，那么对于“专用”的人脸识别技术市场呢？它并没有表态 。这一点是很微妙的 。事实上，只要我们对行业有所了解，就会知道通用人脸识别设备的利润是较低的，而专用人脸识别设备的利润则较高 。从这个角度看，IBM等巨头其实也只是就坡下驴，借机放弃了利润较为微薄的市场，而把力量集中到了利润更为丰富的领域 。
如果我们抛开政治因素不谈，仅仅看造成巨头们退出的直接原因——难以对黑人的人脸进行识别，就会发现其实这本身也是生物识别技术所共有的一个缺陷 。为什么我们能用生物密钥来进行身份识别呢？其实原理就是对关键点采样，然后对这些采样点的特征进行比对 。在这样的背景下，很多因素都可能对识别结果产生干扰 。一方面，一些外部环境因素可能对生物识别的准确性产生比较大的影响 。另一方面，人们本身的生物特征变化也可能干扰生物识别的准确性 。像整容、受伤、年龄变化，乃至佩戴隐形眼镜等事件都可能会对生物识别的结果产生影响 。给定以上情况，如果我们完全依靠某种信息来进行身份识别和管理，其出错的概率将是非常大的 。
当然，生物识别技术的缺陷和相应的风险还不止这些 。除了不准确外，安全性问题是困扰生物识别技术的一个重要因素 。如前所述，生物信息具有独特性、一致性、难以复制等特点 。这些特点意味着，在正常情况下，身份识别技术可以帮助我们更迅速、更准确地完成人的身份识别，大幅提升识别效率 。但这些特点也同时意味着，一旦相关信息落入不法分子之手，他们就可以以更低的成本伪造身份、假冒身份 。现在生物识别技术的应用已经越来越广泛，搜集获取个人的生物密钥已经变得越来越容易 。我们每个人都可能在不知不觉中就被人采集了生物信息 。如果有人从某种渠道获得了这些信息，那么他们就可以做出一张脸、一只手的模型，来完成身份伪造 。当然，在很多情况下，他们要做的可能还不用这么麻烦 。由于现在算法的缺陷，一些地方的生物识别做得非常粗糙，人们只要通过一些很简单的信息就可以骗过机器 。例如，不久前就有新闻报道，一些小学生通过照片就骗开了某快递公司采用人脸识别的快递柜 。很显然，在这种情况下，人们的财务安全是难以得到保证的 。
尤其需要指出的是，和传统的信息相比，生物信息具有显著的不可撤销性，这很可能会加大信息遗失带来的风险 。过去，如果银行密码被破解了，客户只要更换密码就可以避免损失，但如果银行采用了人脸、指纹等生物信息来取代传统密码，一旦这些信息被盗用，客户不可能通过更换密码的方式来回避损失 。
除了安全外，隐私问题也是一个需要重要考量的因素 。现在，人们为了享受生物识别技术带来的便利，不得不付出自己的相关信息 。在一般情况下，他们一旦交出了这些信息，就没有能力控制这些信息的流向 。这意味着，随着生物识别技术的日益普及，生物信息采集、交换的日渐频繁，个人信息和隐私泄露的几率将会呈几何级数上升，而对信息泄露的控制难度也会同时变大 。
不仅如此，随着深度学习技术的发展，人们通过一些公开的生物信息技术，也可以训练、开发出一个以假乱真的模型 。例如，这几年，就不时有人利用Deepfake技术把一些明星的脸部信息嫁接到色情电影上的事件发生 。而在这个过程中，不法分子采用的生物信息甚至都可以是完全公开的 。显然，面对这样的情况，个人的信息和隐私保护将会成为摆在人们面前的一道难题 。
除了以上问题外，生物识别引发的系统性歧视也是人们的一个担忧 。在1912年，法国利用“人体测量身份证”对流浪汉进行管理后，某些具有特殊生物信息特征的人就成为了重点关照的对象 。根据一些理论，这些人或许会有更大的概率进行犯罪，因而重点管控就成为了一种预防犯罪的措施 。一百多年后，我们的技术已经比法国警察有了太多的进步，那时他们只能用指纹学、颅相学来进行识别，而现在我们已经有了大数据，它似乎可以更为科学地帮助我们预测谁更容易称为罪犯 。如果人们都利用相关的技术来对人进行歧视，那么这将会是一件十分可怕的事情 。
综合以上这几方面因素，或许我们确实应该花一点时间来好好想一想生物识别技术的下一步应该怎么走了 。
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