Mate公司，也就是改名后Facebook宣布，将停用人脸识别系统，删除超过10亿人的个人面部识别数据。据悉，超过三分之一的 Facebook 用户使用了人脸识别设置。

Facebook人工智能副总裁杰罗姆·佩森蒂表示：“人们对面部识别技术还存在许多担忧，同时监管机构也在制定一套详细的规则来约束人脸识别技术的使用，在这种持续的不确定性中，我们认为将面部识别的使用，限制在一个狭小的范围内是最合适的。”

事实真的如此吗?的确有这一部分的原因。

2020年，Facebook支付了6.5亿美元，来解决用户提起的集体诉讼。这些用户称，Facebook在未经允许的情况下，创建和存储了他们的面部数据。

2019年，旧金山成为第一个禁止政府使用人脸识别技术的城市，密西西比州、俄勒冈州、波士顿等州，也颁布了相关的禁令。

基于以上两种原因，Facebook不得不停用人脸识别技术。那么，还有没有其他原因呢?

违反政策法律、面临集体诉讼只会让公司增加许多费用，但在国外，如果一家公司或者一项技术涉嫌种族歧视，是十分致命的。

在中国，人脸识别的准确率高达98%以上，这是因为我们是单一人种，识别难度较低，而在西方国家，因为有色人种的存在，人脸识别准确率一般在90%左右。

90%的准确率看似可以，但并不普遍，越来越多的研究表明，不同人群的错误率有较大的差异，其中18-30岁的黑人女性准确率最低。

美国国家标准与技术研究院曾经做过一项研究，发现189种人脸识别算法对有色人种女性的准确率最低，而浅肤色男性的准确率最高。

不仅仅是研究，实践结果也表明，人脸识别技术的确存在这样的问题。

2018年，ACLU对名为“Rekognition”的面部识别工具进行测试，结果该软件却错误地将28名国会议员，标识为因某种原因被捕的犯罪嫌疑人。

不难发现，其中有色人种占了相当大的一部分，甚至白人男性也被错误地识别了……

在5·25美国警察暴力执法事件中，非裔美国公民乔治·佛洛伊德惨遭白人警察“跪杀”身亡，歧视性执法才被重视。相比白人，黑人更有可能因为轻微犯罪而被捕。

如果有色人种的人脸识别率过低，种族主义的警察很有可能利用这项技术，逮捕更多的黑人。

在中国，人脸识别技术不太需要考虑人种的差异，而国外不同，早些年由于其标准训练数据库主要是白人和男性，而且默认的相机也通常没有优化以捕捉较深肤色的人种，从而导致美国黑人数据库图像质量变低。

显然，Facebook停用人脸识别，也有处于这方便的考量，要提升人脸识别技术的准确率，需要更多的投入，与其同时还要面临与日俱增的集体诉讼和政策风险，费力不讨好。