Meta 正在扩大面部识别测试，将其作为一项反诈骗措施，以打击诸如名人诈骗广告之类的行为，这家 Facebook 的所有者于周一宣布。

　　Meta 内容政策副总裁莫妮卡·比克特（Monika Bickert）在一篇博客文章中写道，部分测试旨在强化其现有的反诈骗措施，比如作为其广告审查系统一部分运行的自动扫描（运用机器学习分类器），从而让欺诈者更难以逃脱监测，并避免 Facebook 和 Instagram 用户点击虚假广告。

　　“诈骗者常常试图利用公众人物的图像，像内容创作者或者名人，引诱人们去点击那些会导向诈骗网站的广告，在这些网站上，人们会被要求分享个人信息或者汇款。这种通常被称作‘名人诱饵’的行径违反了我们的政策，对使用我们产品的人有害。”

　　“当然，名人会出现在很多合法的广告里。但由于‘名人诱饵’广告通常被设计得看上去很逼真，所以并不总能轻易检测到它们。”

　　这些测试似乎是把面部识别用作后备手段，来检查被现有 Meta 系统标记为可疑的广告，当这些广告包含面临所谓‘名人诱饵’风险的公众人物的图像时。

　　“我们将尝试运用面部识别技术，把广告中的面孔和该公众人物在 Facebook 以及 Instagram 上的个人资料图片进行对比，”比克特写道。“要是我们确认匹配并且该广告是诈骗广告，我们就会予以阻止。”

　　她说：“我们会立即删除因这种一次性比较从广告中生成的任何面部数据，不管系统是否找到匹配项，而且我们不会将其用于其他任何目的。”

　　这种方法的早期测试——涉及“一小群名人和公众人物”（未具体指明是谁）——在提高此类诈骗的检测和打击速度与效率方面呈现出“有希望”的结果。

　　这家社交媒体巨头多年来一直被指控未能阻止骗子盗用名人的脸，以利用其广告平台向毫无防备的用户兜售诸如可疑的加密投资之类的诈骗。因此，Meta 现在推动基于面部识别的反欺诈措施来解决这个问题，时机很有趣，而此时该公司同时正试图尽可能多地获取用户数据以训练其商业人工智能模型（作为更广泛的全行业构建生成式人工智能工具的一部分）。

　　在接下来的几周里，Meta 表示会开始向更多受名人诱饵影响的公众人物显示应用内通知，让他们知晓自己已被纳入该系统。

　　Meta 还在测试使用面部识别来发现冒充名人的账户——例如，骗子试图在该平台上冒充公众人物以增加欺诈的机会——同样通过使用人工智能将可疑账户的个人资料图片与公众人物的 Facebook 和 Instagram 个人资料图片进行比较。

　　此外，Meta 宣布正在试用将面部识别应用于视频自拍，以便为其 Facebook/Instagram 账户被骗子接管（例如，如果一个人被骗交出密码）而被锁定的用户更快地解锁账户。

　　这似乎旨在通过宣传面部识别技术在身份验证方面的显著效用吸引用户——Meta 暗示这将是一种比上传政府颁发的身份证图像（这是目前解锁访问权限的常用途径）更快、更简单的重新获取账户访问权限的方法。

　　“视频自拍验证增加了人们重新获取账户访问权限的选择，仅需一分钟即可完成，是人们验证身份的最简途径，”比克特说道。

　　Meta 正在测试的基于面部识别的视频自拍身份识别方法将要求用户上传一段视频自拍，然后利用面部识别技术对其进行处理，将该视频与他们试图访问的账户上的个人资料图片进行比对。

　　Meta 声称该方法类似于用于解锁手机或访问其他应用程序（如 iPhone 上的苹果 FaceID）的身份验证方式。“一旦有人上传了视频自拍，它就会被加密并安全存储，”比克特补充说。“它永远不会在他们的个人资料、朋友或 Facebook 或 Instagram 上的其他人可见。无论是否匹配，我们都会在比较后立即删除生成的任何面部数据。”

　　如果有足够多的用户选择上传他们的生物识别信息，让用户上传并存储用于身份验证的视频自拍可能是 Meta 在数字身份领域扩展其产品的一种方式。

　　据 Meta 所说，所有这些面部识别测试都在全球范围内进行着。然而，该公司相当显眼地指出，目前在英国或欧盟没有进行测试——在这些地区适用全面的数据保护法规。（就用于身份验证的生物识别技术的具体情况而言，欧盟的数据保护框架要求相关个人对此类用例给予明确同意。）

　　鉴于此，Meta 的测试似乎符合其近几个月在欧洲采取的更广泛的公关策略，试图向当地立法者施压，从而削弱公民的隐私保护。这一次，它为推动不受限制的人工智能数据处理所援引的理由并非（自私自利的）数据多样性概念或所谓的经济增长损失，而是打击诈骗者这一更直接的目标。

　　“在测试推进的同时代理ip网页有的打不开，我们正在与英国监管机构、政策制定者和其他专家接触，”Meta 发言人安德鲁·德沃伊告诉 TechCrunch。“随着功能的发展，我们将继续寻求专家的反馈并进行调整。”

　　然而，虽然将面部识别用于较为狭隘的安全目的可能对某些人而言是可以接受的——而且实际上，Meta 可能依据现有的数据保护规则来进行——但使用人们的数据来训练商业人工智能模型则完全是另一回事。