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　　据美国媒体报道，亚马逊的工程师正在悄然测验能够辨认人手的扫描仪，以此作为店内购物结账的一种方法。其方针是在未来几个月内涵超市推出这种技能。

　　扫手付出无疑是种新式的生物辨认技能，其原理在于，依托计算机视觉和深度几许（学习）来处理和辨认每个人的每只手的形状和巨细，然后与所绑缚的信用卡联系起来，完结个人辨认。

　　这比现在的人脸辨认技能要先进多了，且更或许为人们广泛承受：因为比较人们对人脸的灵敏，用指纹或手付钱既没有心思担负，也简略多了。

　　人脸辨认是生物辨认技能的一种，在全球广泛使用的一起，也遭到各国民众的遍及担忧。近期，换脸APP就在交际媒体中引发了人们对人脸付出安全的担忧。在美国，旧金山市议会于本年5月14日经过方案，制止警方运用人脸辨认技能，之后美国其他城市也纷纷表示仿效。

　　信息时代，个别辨认成为一项重要的技能，也让人的社会行为有了严厉的规范。因为有仅有的个别辨认，才会建立起调和的社会运作和人际关系。有用的个别辨认以生物辨认最为有用。生物辨认技能有许多种，其都是使用计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理及手法亲近结合，使用人体固有的生理特性，如DNA、指纹、面部、虹膜等和行为特征，如笔迹、声响、步态等，来进行个人身份判定。

　　一方面，人脸辨认在敏捷扩张，但今日使用最多的仍是指纹；另一方面，人脸辨认在全球遭到阻击，原因在于，这样的生物辨认比其他生物辨认有更大的侵略性，既不人性化，也不安全，后者当然主要是技能原因。

　　在人性化方面，侵略个人隐私仅仅缺陷之一。实际上，人脸辨认在非法律范畴的广泛使用，违反了心思学和人际交往中的和蔼共处准则——因为辨认的自身也是在对人盯防。在生活中，陌生人之间，哪怕多一秒的盯人和凝视，都是一种得罪，会让人感到不自在甚而引发歹意。这也是人脸辨认引发许多批判的原因，哪怕它真的很牢靠。

　　因为技能原因，人脸辨认还或许打破某些道德。在旧金山市国会的人脸辨认测验使用中，被过错辨认者中约40%是有色人种，但有色人种只占国会议席的20%。这也意味着人脸辨认具有高过错率、种族及性别歧视、隐私侵略和法律责任等许多问题。

　　意识到这样的问题，亚马逊决议不运用人脸辨认了，代之以人手扫描辨认。这是种更温文的生物辨认，也必然会得到群众的支撑。而是否得到群众的理解和支撑，是一项技能是否有生命力和有商场的决议性要素。

　　解铃还须系铃人。9月2日，多家全球闻名科技公司代表齐聚一堂，研究讨论与数据和人工智能（AI）有关的全球道德规范。主持会议的瑞士联邦主席毛雷尔着重，现在群众对支撑数字开展缺少信赖，因而需求揭露通明、信赖与许诺。参会的微软总裁布拉德·史密斯也指出，科技应由价值领导，而这些价值应转化为准则，科技界要拟定AI道德规范。

　　AI道德规范有许多，其间重要的是，安全、维护隐私以及对人友爱。因而，即使有了针对人脸辨认的更严厉的道德规范，消除人们对其成见，也并非易事。

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