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人脸识别技术的侵权及救济探究

来源:太原城市职业技术学院学报 作者:庞嘉
发布于:2022-08-02 共9903字

  摘要:人脸识别信息因自身的唯一性、不可破坏性、不可逆性,被广泛应用于身份认证系统、身份识别系统、刑事司法数据库系统和公共监视系统。它在给人们带来各种便利的同时,也带来了无法预知的人身、财产风险。作为个人隐私和识别信息的关联点的人脸识别信息,其法律属性应是信息性隐私,分析人脸识别信息保护应建立分析收集、处理和利用中所出现侵权可能性,明确其构成要件的认定规则,才进一步可以探讨侵权救济的可行性,使受害者真正获得损害赔偿。

  关键词:法律属性;侵权风险;侵权认定;救济构建;

  基金:2020年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(项目编号:2020KY06003);

  人脸识别技术是基于人的面部特征,通过计算机算法分析图像和视频中每张脸的主要面部器官之间的位置信息,并对比数据库中存储的人脸图像信息来判定识别对象的身份的技术。2020年10月27日,央视4套播出的今日环球节目中针对人脸识别信息的安全性做了一个关于面具是否替代人脸解锁手机的科学测试,结果是肯定的,低成本的3D打印面具可以通过简单的调节成功解锁手机。在信息安全标准化技术委员会发布的《人脸识别应用公众调研报告(2020)》1中,人脸识别技术的普及程度非常高,尤其是“刷脸支付”技术,90%以上受访者都使用过此技术,但60%受访者对人脸识别技术被滥用的可能性表示担忧,已有30%受访者因信息泄露、滥用而遭受到人身和财产损失。

  我国人脸识别技术的应用处于全球前列,沁入日常生活方方面面中,但由人脸信息泄露、遭受的损失如何判定,相关的法律还停留在起步阶段,更谈不上对于人脸识别技术所引发的侵权与救济。本文通过分析国内外的学说观点和相关的法律法规,结合国内外司法实践的焦点,进而探讨人脸识别技术侵权行为特征及其救济。

人脸识别

  一、厘清人脸识别信息的法律属性

  周延的保护,来自明确的理论,厘清人脸识别信息的法律性质是首要任务。人脸识别技术顾名思义,就是利用技术扫描人的面目特征等具体信息后,再与大数据库内的已存数据相对比,从而得出结果来判定识别此人身份。一方面,人脸识别信息是与生俱来的、将人与人区分开来的信息。与其他个人信息相比,其具有唯一性、不可破坏性、不可逆性。比如日常密码的丢失可以通过手机、邮箱等方式重置密码,身份证、银行卡丢失可以通过特定机构补回,人脸识别信息一旦泄漏,损害后果无可估量,如美国《财富》杂志报道,美国Kneron公司通过特制的一个3D面具骗取了包括支付宝和微信在内的诸多人脸识别支付系统信任,甚至欺骗火车站人脸识别系统2。另一方面,人脸识别技术具有强大的功能潜变特性[1]。有学者曾指出,人脸识别技术最终发展的前景是,通过面部特征信息与其他识别信息关联,并对权利主体的行为进行预测。随着人脸识别技术的不断发展,其功能不断得以提升变化,通过人脸识别信息与此人的性取向、宗教信仰、政治理念、行动轨迹等隐私信息关联起来,侵犯了其安宁生活和私密空间,一旦泄漏,给其带来的是不可逆的乃至毁灭性的打击。

  闫双巧[2]认为将人脸识别信息与其他生物识别信息的保护归结为“个人信息权”来进行权利保护更为合适。其主要从生物识别信息的价值性、侵害的行为表现以及权利救济方面入手,认为这是因为:(1)生物信息的公开性需求;(2)大多数识别信息案例中侵权行为的特点是相对方“未经权利人同意非法收集、存储、使用其个人生物识别信息”所引起的3;(3)可同时实现人格权请求权与侵权责任请求权,实现其权利个人精神上和财产上的真正救济[3]。

  但笔者持有不同观点,人脸识别信息由于自身特殊性,应是个人隐私和个人识别信息的重叠部分,对于这部分内容所享有的权利应是隐私信息性隐私权。其一,从权利保护的基本内容来看,人脸识别信息并不仅仅是“可识别”这一特性,相对于其他识别技术,人脸识别技术具有强大的功能潜变特性,可以使脸部识别信息直接或间接与反公民私生活的个人识别数据信息关联,这样信息的泄露不仅影响个人生活安全和稳定,还给主体人格尊严和自由带来伤害;其二,从权利客体来看,人脸识别信息是个人隐私和识别信息的交叉点,虽然其具备了个人识别信息的特性,但人脸识别信息属于特定的敏感信息,更多是一种隐私,可见隐私权的客体也可以通过信息的形态所呈现;其三,从国外关于人脸信息等生物识别信息的立法实践中看,美国的伊利诺伊州《生物信息隐私法》(Biometric Information Privacy Act)和加利福尼亚州《消费者隐私法案》都明确将人脸识别信息等个人生物识别信息作为隐私来保护[4];其四,从我国立法实践来看,2020年颁布的《民法典》第1032条4明确了隐私的含义,自然人的私人生活安宁和不愿为他人所打扰的私密空间、私密活动、私密信息。人脸识别信息唯一性和损害后果不可逆性,以及人脸识别技术强大功能潜变性,注定了人脸识别信息是公民最不愿意被泄漏的私密信息。而其第1033条5的兜底条款更是明确了收集、处理他人的私密信息的行为是一项侵犯隐私权的行为。综上所述,对人脸部识别信息的保护应是信息隐私权,与传统隐私权不同,这种信息隐私权不再是消极防护模式,更多是主动出击,既保护权利人免遭其他私主体的侵扰也对抗着公权力的过度收集、滥用等行为。

  二、人脸识别技术的侵权可能性分析

  法律行为造成了法律关系发生、变更和消灭,要正确分析人脸识别技术侵犯信息的隐私权可能性,关键在于详细分析人脸识别技术处理信息过错中所出现的风险。

  (一)收集阶段的信息泄漏风险分析

  “知情同意”是正当收集个人信息的基石,但相对人脸识别技术的特殊性,即使具备了公民的“知情同意”但在人脸识别数据存储和传输流程中,数据有可能被数据持有者或不法分子截留和窃取,严重侵犯了公民的个人隐私,更甚者造成人身财产安全的受损风险。其一,公民行使知情同意权的有效性被弱化。相对其他生物信息,人脸识别技术则不需要与信息主体进行接触,作为真正的“非接触式”和“非骚扰式”技术,很多情形下权利人根本无法意识自己的信息被收集了。IBM公司为了检测该公司的人脸识别算法,通过Flickr网站在使用者浏览网站时毫不知情的情况下,抓取了近100万张照片[5]。其二,公权力对公民个人人脸生物信息的采集并不需要公民的知情同意。人脸识别技术开发的初衷是为了社会安定和公民利益的保护识别隐藏的犯罪分子,人脸识别技术最初应用于国家公安系统,政府才是个人信息的最大收集者和利用者。其三,大多数权利人忽略了甚至不了解人脸识别技术的强大潜变功能,对于收集者所收集的面部信息的共享范围、存储时间长短、存储数据库安全系数的关键性问题一无所知,甚至对发生信息泄露后的权利救济也不知所以。如2019年从爆红到爆黑的“ZAO”APP事件,人们为了追求自身的明星梦,猎奇于“换脸”技术,在对此APP采用的数据内容应用何处一无所知的状态下,毫不在意地签订了此开发商减免自身责任的格式化用户协议6。

  (二)处理阶段的信息泄漏风险分析

  人脸识别信息的处理依靠计算机技术的发展,但一门技术必定会存在着时代、科技水平上的局限性,与数字密码不同,人脸识别信息的唯一性意味着不可更改,从而给公民带来不可逆的影响。同时大数据时代到来,信息收集量和流通量数倍增长带来的不可控的危险,对于主体的信息安全、财产安全,乃至来自人身安全的隐忧将会是困扰人们的难题。深圳深网视界公司在2019年被荷兰安全研究员Victor Gevers发现数据库存在未授权访问的漏洞,导致了超过250万用户的记录包括身份证号码、地址、出生日期乃至其身份的位置等信息被泄漏。根据深网视界的实时面部识别,任何人可以跟踪一个人的行踪,严重威胁公民的信息安全[6]。讽刺的是,这家公司因人脸识别、AI和安防等技术位于国内前列,但却连最简单的数据库密码防护都无法保证。

  (三)使用阶段的信息潜变风险分析

  LOGAN[7]认为身份识别仅仅是人脸识别的最基础功能,人脸识别技术令人恐惧的地方是它的强大潜变性,通过人脸识别信息与其自身对其生活安宁和财产安全乃至人身安全信息关联起来,并通过计算算法模拟预判其日常行为。在目前的门禁识别技术发展中,其不仅包括以人脸识别为主的身份识别系统、车辆牌照识别系统等数字识别数据库,更甚者与用户的家庭住址、日常出入记录、购买习惯等等信息关联起来。通过数字识别技术和数据库的分析比对后,可以快速确定此人的姓名、年龄、家庭住址等数字人格资料,给其他使用人脸识别门禁或支付系统的商家带来了全盘预测用户购买行为的可能性,其完全可以通过商场和住宅门禁识别系统的数据捕捉用户喜好、购物行为和日常出入记录,并针对性提供量身定做的推荐列表和价格标准。更甚者,不法分子通过窃取相关数据,摸清被侵害者的日常行踪,从而进行不法侵害。

  同时,正是由于人脸识别信息的应用社会性与收集隐蔽性,公权力在运用人脸识别技术时若因为便捷或经济利益以牺牲公民隐私作为代价,就给予非法公开个人信息与数据泄露的无限可能性,即意味着公权力对公民权利随意克减将使公民权利将无法得到真正保障。如着名的2011年深圳大运会“清出”事件中,政府利用警方泄漏的公民违法犯罪记录、职业信息、收入信息等隐私信息,将公民进行“分类贴签”,将所谓的“治安高危人群”清理出这个城市7。

  三、人脸识别技术的侵权损害原认定原则

  人脸识别技术侵权理论主要是为了保护公民的隐私权、知情权、平等权、自主选择权,如何确定具体案件中侵权“损害”及其损害具体范围是受害者寻求救济、得到真正的保护,并能得到损害赔偿的不可缺失的一环。

  (一)人脸识别技术侵权认定的因果判断原则

  与普通的个人信息不同,人脸识别信息采集无需经过权利人的同意,甚至权利人毫无感知和没有肢体接触,处于权利主体无法掌握也无法知悉的情况下,更谈不上是否意识到隐私有被侵犯的可能。因此,长期以来,如何证明人脸识别技术侵权行为与结果之间的因果关系是困扰权利人维护权利的难题。在侵权行为发生于人脸识别信息处理全过程,接触到信息的主体都无法避嫌。同时,人脸识别技术的广泛运用,给清楚界定信息侵权者带来了更大的难度。被广泛应用于公司、超市、高铁站与居住区的人脸识别技术,一旦发生权利主体的信息泄漏,无法准确确定泄漏渠道。若公司、超市的不加密上传网络行为,地铁站、居住区与公安局的共享行为,扩大了有可能人脸识别信息侵权主体的范围。但受害者无法追踪信息泄露渠道,也无法得知信息收集者、处理者相互关系。给受害人准确提起诉讼带来困扰,是否按共同侵权提起诉讼,或是单独针对某一方单独诉讼?更甚至者,如果介入黑客攻击数据库等因素,诉讼的复杂性和侵权损害的因果关系,相对受害者而言,更难厘清。损害因果关系认定标准是否先就收集者尽到信息收集注意义务?还是其他信息处理者或黑客的人为信息泄露行为[8]?

  因此,相较于依赖分析单一信息侵权人的侵权行为和损害结果之间的关系,笔者更为认可多个信息侵权人的行为导致最终损害结果的推定规则。首先,公民个人必须花费相当巨大的精力和金钱去证明损害结果是因为信息处理者侵害行为造成的。相对地,信息处理者因为其强大技术和资本相比个人而言证明其行为是否导致了损害结果,并不是难事。从法理来看,作为享受利益的信息处理者也应在无法证明情况下承担相应风险,推定事实上因果关系的成立,将会大大降低因信息处理者未尽到注意义务的信息泄露可能性[9]。其次,鉴于目前司法审判中,由于缺乏具体的可操作的法律法规内容,如何准确认定隐私性信息侵权行为损害结果,是困扰法官的难题。由于人脸信息采集的隐蔽性和无感知性,法官很难判断侵权行为与损害结果存在法律意义上的因果关系,一旦受害人遭受“身份盗窃、社会分选与歧视”侵权行为,就难以得到相符合的人格权侵权救济。

  (二)人脸识别技术侵权认定的过错评价和归责原则

  与欧盟的《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation,简称GDPR)相比,我国目前法律法规中在人脸识别技术侵权主体认定上,把目光集中于确定企业“过错”。但却忽略了政府机关、公安局等掌握大量人脸识别信息的部门,导致难以追究公权力对人脸识别信息的侵权责任[10]。笔者认为,运用人脸识别技术的侵权主体,除了企业、个人等非公务机关,也应将政府机关、公安局等公权机构列入其中。正因为侵权主体的复杂性,国内对于其侵权责任的“归责原则”划分标准各说纷纭,主要分为三派。第一,陈吉栋[10]主张的“技术”归责原则,主张无差别对待主体,采取自动化处理的技术为标准,来认定过错推定或一般过错二元归责体系;第二,邓佑文教授[11]所主张的“身份识别”归责原则,认为信息侵权应从行为识别转换身份识别来划分标准,公权机关适用无过错责任,过错推定责任则适用于非公权机关[23];第三,叶名怡教授[12]所主张的“综合说”,是在前两种学说基础上发展而来,主张个人信息侵权责任归责不仅要看主体,也要看其是否尽到处理义务,而两者之间的关系,应该分三个层次:第一层次先以采用自动化处理技术为判断条件,识别信息权利人只要证明信息处理者存在过错,未采用自动化处理技术,即可认定信息处理者侵权责任。在第一层次基础上,即采用自动化处理技术的前提下,再以主体为责任区分依据,分为非公权机关与公权机关两个层次。第二层次,考虑非公权机关适用过错推定责任,而第三层次则是公务机关,其则适用无过错责任。

  笔者也倾向于第三种学说。第一,先考虑把是否进行技术处理责任区分的基本,信息泄露风险出现的主要原因是作为信息收集、控制者未采用数据处理技术的,理应由其承担责任,同时相应地,其比信息权利人更有能力控制风险。第二,在已实施了数据处理义务的情况下,将主体是否是公权机关分为两层个次考虑,主要因为公权机关因代表着国家的权威,其采集的人脸信息泄漏的可能性微乎其微。且一般而言,政府机关的人脸识别信息采集行为具有强制性,公民出于对公权的敬畏,基本不会拒绝,即使发生损害也相信事出有因,或者无法抵抗,没有寻求救济意向8。第三,从立法实践看,目前各国基本上关于涉及规范人脸识别技术的立法,都致力规范权利人收集、处理这种隐私识别信息的行为。因此,据以上的分析,对政府等公权机关采用了更为严格的归责原则,是为了保障人脸信息权利人权利的实现,确保公权机构在人脸识别信息收集、处理的过程中尽到最大限度的义务。第四,越来越多的公民拒绝或谨慎对待企业、组织等非公权机构控制其脸部信息。公民个人往往因为与这些非公权机构在信息的不对称和暂无明文法律,难以证明这些机构的侵权行为。若简单“一刀切”采取“无过错责任”,又会给企业发展带上沉重枷锁。因此,“过错推定”原则就是最佳选择,由企业、组织等非公权机构来承担举证责任,一来减轻了受害者的证明责任,二来若信息收集者足以证明自己毫无过错则免于担责,也相对地降低了企业的负担。

  (三)人脸识别技术的侵权损害认定范围

  人脸识别信息受害者是否能得到损害赔偿,首先得正确地确定具体案件中“损害”的范围。人脸识别信息的泄漏、非正常使用等侵权行为,侵犯信息权利人的隐私权,可能带来不可逆的人身和财产的危险,如降低社会评价、信誉受损、被歧视等损害。依据2020年颁布的《民法典》的第1183条9与《侵权责任法》第22条10规定,严重精神损害后果是权利人要求精神损害赔偿的前提条件,但何为“严重”的程度,只能由法官自由裁量,因为法律中缺乏具体的阐述。在司法中,法官们往往无法意识到侵害隐私信息引起的严重损害后果,导致受害人无法得到与损害结果相符的救济。杨立新教授认为,一味采取“入罪标准化”的刑事思路审判此类的民事案件,不仅无法杜绝个人信息侵权行为的发生,也无法真正救济受害者[13]。也有学者指出,受侵犯程度不能作为损害赔偿请求权存在与否的依据,影响的仅仅是损害赔偿数额[14]。对人格权的保护是立法者设立精神损害赔偿的初衷,但仅仅因为防止请求权被过分利用,不合理地以“严重程度”阻碍权利人得到相应相符的精神赔偿,从而成为精神赔偿的请求权的禁锢,也有违立法的最初目的。特别是人脸识别信息侵权案件中,相比于所带来的物质损害而言,其远远小于受害者所遭受的精神损害。此时不宜不应再设定过高的门槛从而影响到受害者得到相符合的救济。因此,首要考虑的是依据具体情况和社会发展,适当放缓放开精神损害的赔偿要件。放眼于世界,针对个人信息保护都并无以是否“严重”作为精神损害赔偿的构成要件。例如,台湾地区《个人资料保护法》中,并没有设定精神损害的限制性条件,还规定了“每人每一事件新台币五百元以上二万元以下”的赔偿额度,从而保障信息权利人有效获得精神损害赔偿[12]。另,欧盟立法上也没有“严重”作为精神损害赔偿的必要条件,如欧盟GDPR的第82条规定:“任何因为违反本条例而受到物质或非物质性伤害的人都有权从控制者或数据者那里获得对损害的赔偿。”

  四、构建人脸识别技术下权利救济

  目前,个人信息保护的法律法规远未能形成自身完整体系,散发状地分布在《民法典》《网络安全法》《消费者权益保护法》,乃至最高人民法院、最高人民检察院和国务院颁布的相关司法解释和规定中。这种形态造成了个人信息保护各自为政的局面,甚至会出现有所出入的情况,乃至出现问题相互踢皮球的局面。此外,相对于GDPR,我国现行法律对于政府机关、社会公共部门等大量掌握个人信息的部门的关注严重不足,导致公务机关侵害个人信息的责任难以被追究[15]。

  鉴于人脸识别信息的信息滥用后损失不可逆的特殊性,构建一个可行性的权利救济系统,成了迫在眉睫的重点问题。

  (一)加快针对人脸识别信息的专项立法

  人脸识别信息是隐私信息,应属于人格权保护的范畴,其收集、使用、存储、传输在满足《民法典》《网络安全法》等法律规定的同时,应该有更严格的要求。当务之急,构建和完善符合中国实际的个人隐私信息保护制度,制定法律来明确人脸识别信息的非商业应用范围,如在刑事侦查、治安管理、人口治理、医疗卫生等领域,加强对人脸信息商业应用、侵权风险及不正当竞争的管理,明确公民的法律救济途径,明确政府和相关机构的责权利,特别是人脸识别信息的权利保护边界,设定人脸识别技术运用的各类标准,设定公民隐私的保护准则,让法律救济、行政处罚有充分、清晰的法律依据。

  (二)设立专门信息监管部门

  对于个人信息保护目前我国处于各部门分散性监管的混乱状态,更勿论人脸识别信息等隐私信息,工信部、公安部、网信办等部门都在其领域内负责,监管部门众多,就会出现分散监管、各自为政、相互推诿的问题,更甚者容易造成对同一问题反复监管和遗漏监管,从而浪费了有限行政资源或是权利人无法得到有效救济。另外,鉴于人脸识别信息收集主体的复杂性,把监管部门简单归于以上任一部门不利于约束公权力对识别信息尽到注意义务。笔者认为,针对人脸识别信息等隐私信息的复杂性,设立专门的、相对独立的保护监管机构,明确监管机构的名称、组织、工作原则、职权、责任,是人脸识别技术的继续发展的必为之举。在明确的法律法规下,该独立监管机构对公权力主体和私主体在应用人脸识别技术过程中从采集到删除信息等一系列行为进行严格监管。

  (三)规范法律程序,完善救济途径

  由于人脸识别信息的隐蔽性、唯一性以及侵权主体的复杂性,意味着单一诉讼保护机制,无法给予权利人相符的权利救济。笔者认为,人脸识别技术的侵权救济真正意义上是公民对自身人格权的保护以及发生损害后的赔偿,以民事诉讼为主,行政诉讼、刑事诉讼相辅助的机制,明确规定侵犯个人隐私识别信息的情形、举证主体、行政投诉部门、民事赔偿义务机关、刑事追诉对象,更有利于权利得到充分的保护与救济。如民事诉讼的举证责任,由于公民和企业之间存在明显的技术上和经济实力上的不对等,在侵害公民人脸识别信息的案子中,由公民的举证非常艰难,可借鉴加拿大经验,在此类案件中确立举证责任倒置规则,让侵权者证明其没有侵害公民的隐私权和个人信息权益,有利于降低公民一方的举证负担,也有助于企业自觉接受公民和社会的监督,纠正自身的违法行为。同理,公民和国家公权力之间的地位不对等,将行政复议、行政诉讼以及行政赔偿中的举证责任倒置,有力约束公权力对公民隐私权利随意克减,使公权力也置于社会的监督之中。

  五、结语

  科技发展日新月异,我国的人脸识别技术发展走在了世界前列,正迅速渗透到安防、金融、教育与娱乐等多个领域,为我们的人身、财产安全带来不可预知的风险,也给个人隐私信息的保护带来新的挑战。加快我国对人脸识别信息等隐私信息立法,设置专门的监管信息部门,明确识别隐私信息保护原则、主体权利、信息控制者义务等等,引领人脸识别技术应用健康发展,维护以人脸识别信息为首的隐私权利与国家安全利益、社会经济发展之间的平衡。

  参考文献

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  注释

  1参见南方都市报人工智能伦理课题组和App专项治理工作组小蛮腰科技大会的分论坛上,发布了《人脸识别应用公众调研报告(2020)》。
  2搜狐网.《美国公司宣称3D面具攻破人脸识别,刷脸支付将不再安全?》.https://www.sohu.com/a/361235102_120411860。
  3参见美国判例:1.Monroy v.Shutterfly.Inc.No.16-C-10984,2017.2.Rosenbach v.Six Flags Entm't Corp.2017 IL App (2d) 170317,rev'd,2019 IL 123186.3.Sekura v.Krishna Schaumburg Tan,Inc.2018 IL App (1st) 180175.4.Mc Collough v.Smarte Carte,Inc.No.16 C 03777,2016WL 4077108 (N.D.Ill.Aug.1,2016).
  4《民法典》第1032条规定,自然人享有隐私权。任何组织或者个人不得以刺探、侵扰、泄露、公开等方式侵害他人的隐私权。隐私是自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息。
  5《民法典》第1033条,除法律另有规定或者权利人明确同意外,任何组织或者个人不得实施下列行为:(一)以电话、短信、即时通讯工具、电子邮件、传单等方式侵扰他人的私人生活安宁;(二)进入、拍摄、窥视他人的住宅、宾馆房间等私密空间;(三)拍摄、窥视、窃听、公开他人的私密活动;(四)拍摄、窥视他人身体的私密部位;(五)处理他人的私密信息;(六)以其他方式侵害他人的隐私权。
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  7网易网.《深圳加强大运会安保8万治安高危人员被清出》,https://news.163.com/photoview/00AN0001/14022.html#p=71ECFKKK00AN0001。2011年8月深圳举行了世界大学生运动会,为了保障大运会期间的社会治安,深圳市于年初开始对其认定的”治安管理高危人群“进行行政清除,在一百天里累计清除八万余人,并于4月25日以新闻发布会的形式公告其战果。
  8美国旧金山市是世界上首个禁止政府机关购买或使用人脸识别技术的城市,欧盟委员会宣布将在三到五年内禁止在公共场所使用人脸识别技术。
  9《民法典》第1183条,侵害自然人人身权益造成严重精神损害的,被侵权人有权请求精神损害赔偿。
  10《侵权责任法》第22条,侵害他人人身权益,造成他人严重精神损害的,被侵权人可以请求精神损害赔偿。

作者单位:桂林理工大学
原文出处:庞嘉.人脸识别技术的侵权及救济探究[J].太原城市职业技术学院学报,2022(07):191-195.
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