文章总结： 本文从侵权法视角分析人脸识别技术的隐私风险与完善路径，指出其因生物特征唯一性存在隐私泄露、知情权缺失和身份冒用三大风险，并揭示司法实践中侵权认定与损害量化的难点。文章提出建立差异评估机制、完善动态知情同意模式、明确产品责任主体及降低精神赔偿门槛等具体建议，以平衡技术创新与隐私保护。 综合评分： 87 文章分类： 数据安全,应用安全,政策法规

人脸识别技术应用的隐私风险与完善路径

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2026年7月1日 17:11 北京

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人脸识别技术的快速普及正在放大个人信息保护的信息安全风险。由于人脸信息具备唯一性、不可更改性，一旦泄露，用户无法像更换密码一样“重置”自己的面部特征，这使得相关数据安全问题比传统个人信息泄露更具持续性危害。在司法实践中，人脸识别侵权责任的认定仍面临诸多障碍。本文将从侵权法视角出发，探讨人脸识别技术应用中的隐私风险与完善路径。

人脸识别技术应用的

侵权风险

一是隐私泄露风险。人脸信息具有唯一性与稳定性，能够关联至个人身份、行踪、消费记录等多维度敏感数据，形成完整的个人画像。当前，部分应用服务提供者安全意识薄弱，在数据存储、传输环节缺乏加密等基本防护措施，导致人脸数据易被窃取或泄露。

二是知情权侵权风险。个人信息保护法要求处理敏感信息须获单独同意，但在实际操作中，“知情同意”常被强制捆绑服务，形同虚设。公共场所摄像头自动采集用户数据，用户往往不知情、无从选择。2025年施行的《人脸识别技术应用安全管理办法》明确要求，在公共场所安装人脸识别设备应当设置显著提示标识，但在实践中，许多场所并未严格执行，用户仍处于“被观看”而不自知的状态。

三是身份冒用风险。随着AI技术的发展，AI伪造视频已成为人脸识别领域的新型侵权形态。不法分子利用公开渠道获取的照片或视频，通过AI技术合成动态人脸，用于制作情色视频、实施电信诈骗等，导致受害者身份被冒用。这种行为不仅侵犯个人的肖像权、名誉权，更严重的是冲击了“眼见为实”的社会信任基础。受害者的人格尊严和社会评价可能因虚假视频的传播而遭受不可逆的损害。

人脸识别侵权

责任认定的难点

第一，是否构成侵权行为难以确定。早期的司法实践，如2016年Facebook“标签服务”案，曾将法律焦点置于人脸信息的物理载体上，试图区分纸质照片与数字图像。该案认为，由于纸质照片无法直接被计算机系统处理，因此不属于生物识别信息。然而，这种观点已无法适应当前的技术环境。从网络安全的角度看，任何形式的人脸图像——无论是物理照片还是数字文件，都只是原始数据源。通过光学字符识别（OCR）或图像扫描等低成本技术手段，物理信息可被迅速、无损地转换为数字格式，并进一步被算法处理，提取出唯一且不变的生物特征向量。因此，安全风险的根源并非信息的载体形式，而是其背后所蕴含的可用于身份认证的数据本质。《通用数据保护条例》（GDPR）为此提供了界定：对照片的处理本身不必然构成对生物特征数据的处理，关键在于是否“通过特定技术手段”进行处理，以实现对自然人的唯一性识别与认证。这一界定将侵权的判断基点从静态的“数据是什么”，转向了动态的“对数据做了什么”，更符合网络空间中数据处理的实际情况。但在实践中仍然难以得到具体实施。

第二，损害事实认定困难。一是精神损害的抽象性。人脸信息泄露后，受害人往往处于焦虑和恐惧之中，担心信息被用于违法犯罪，但这种精神痛苦难以量化。按照民法典的规定，精神损害赔偿以“严重”为要件，而“严重”的标准在实践中把握较严，许多受害人因无法证明精神损害的严重程度而无法获得赔偿。二是未来风险的不确定性。信息泄露后，损害可能不会立即显现，而是潜伏数年。受害人无法在诉讼时证明“已经发生”的损害，只能主张“未来可能发生”的风险。这种风险能否被认定为损害，法律没有明确规定，司法实践中也存在分歧。三是财产损失的隐蔽性。基于人脸信息的“大数据杀熟”往往以正常的商业定价为掩盖，受害人难以察觉自己支付了更高价格，更难以证明价格差异与人脸信息处理之间存在因果关系。

完善人脸识别

侵权责任认定的措施

1.建立差异评估机制

应当通过规范性文件明确：凡是涉及人脸信息采集、存储、使用的场景，均须进行个人信息保护影响评估；评估报告应当作为采购人脸识别系统的前置条件，没有评估报告或者评估不通过的，不得投入使用。对于不同场景，应当采取差异化的评估模式。第一类，公共场所大规模监控场景，如商场、景区、公共交通等。这类场景涉及不特定多数人的信息采集，侵权风险高、影响范围广，应当采用全面评估模式。评估事项不仅包括技术安全性，还必须涵盖采集范围是否合理、提示标识是否显著、替代验证方式是否充分、数据存储是否合规、是否与第三方共享等全流程事项。第二类，商业营销与精准推送场景，如售楼处、培训机构、零售门店等。这类场景的核心风险在于“无感侵权”和“大数据杀熟”，应当采用重点评估模式，聚焦于用户知情同意是否落实、数据是否被用于超出预期的目的、是否存在算法歧视等问题。第三类，身份核验与便捷服务场景，如小区门禁、健身房刷脸入场、手机解锁等。这类场景对用户权益影响相对较小，可以采用简化评估模式，重点评估技术系统的安全可靠性、第三方的资质认证、数据本地化存储等情况。

2.完善“知情—同意”模式

由于人脸识别技术的易采集性和非接触性，“知情—同意”模式往往很难落实。为了更有效地保护公民的人脸识别信息，必须提高“知情—同意”机制的实际应用能力。对信息处理者而言，应当在“知情告知”这一基本规则上，对其进行改进，进一步加强“告知”的持续性。目前，“知情—同意”模式的“告知”通常是一次性的，但由于互联网的互动性和流动性，在不同处理环节会出现不同的处理手段，信息主体往往只能对最开始的信息处理方式有所了解，因此很难及时预测到可能发生的危机并及时应对。完善“同意”模式，建立动态的同意制度。面对每一次超出原始告知目的或使用范围的人脸识别信息处理时，信息处理者都要告知信息主体，并在获取他们的重新同意后进行下一步操作，让信息主体参与人脸识别信息处理的全过程，加强信息主体的选择权，使其在人脸识别信息处理的整个过程中都可以进行同意或者撤销同意的选择。同时，还要建立一个有效的沟通平台，为信息主体获取信息、做出同意或者撤销同意的选择搭建便捷渠道。

3.健全侵权责任认定与损害赔偿制度

一是明确人脸识别的侵权主体。在人脸识别侵权的诉讼中，首先要确定侵权责任主体。人脸识别技术其实属于一种产品，自然可以适用产品责任的归责原则。对人脸识别技术的用户来说，人脸识别是一项由运营商提供的技术。对运营商来讲，人脸识别是由开发商提供的一项服务，其与产品责任中的生产者、销售者是完全对应的。产品责任属于一种特别的侵权责任，生产者适用无过错责任原则，销售者承担过错责任原则。当因人脸识别技术本身的原因造成侵权时，不管有没有过错，被侵权者都可以直接要求开发商赔偿；但如果是运营商的过错造成人脸识别技术上的缺陷，被侵权者还可以直接要求运营商负最终赔偿责任。

二是明确损害赔偿的范围。人脸识别信息兼顾人格权益和财产权益，在司法实践中难以确定人脸识别侵权是否带来损害以及损害的大小，对损害赔偿的量化评估十分困难。因此，需要明确损害赔偿的范围，保护被侵权方的合法权益。一方面要扩大对损害认定的解释，将未来风险纳入损害赔偿的范围。“权利人为了避免人脸信息泄露所带来的损害会采取各种预防措施，预防性支出与维权支出都可以从侵权法的预防功能、补偿功能中找到理论依据。”在确定具体危险程度时，不仅要考虑信息主体所承受的实际损失，还要考虑将来可能发生的损失，在具体危险程度达到一定程度后，将其纳入损害赔偿的范围。与此同时，在司法实践中对于未来风险的损害赔偿范围，也应当加以限制，依据个人信息的类型、信息处理方式与目的，以及预防措施的合理性来进行判断，不能将面部识别所产生的一切风险都包括在内。另一方面，降低精神损害赔偿认定门槛，确保信息主体在受到不公平待遇时能够获得相应的法律保护。“人脸识别技术在应用领域有所突破，之前的认定标准已经难以适应人脸识别相关侵权案件的需要，如依旧采用之前的严重精神损害判定方式，会在很大程度上增加信息权利人被侵权的风险。信息主体长期处于个人信息泄露的恐惧之下，且没有具体解决方案，并不利于科技的发展与生活水平的提高。”为此，在司法实践中，有必要对人脸识别侵权行为所引起的精神损害赔偿做出专门的规定，取消对精神损害严重程度的要求，降低精神损害赔偿的门槛。同时，也应该赋予法官更多的自由裁量权，在对人脸识别信息侵权各因素进行充分考量以后，做出公平合理的判决。

结语

人脸信息作为生物识别信息，兼具人格利益和财产价值，其保护水平应当高于一般个人信息。法律的完善只是第一步，更重要的是规则的落地执行。唯有立法、监管、司法、社会多方协同，才能在人脸识别时代实现技术创新与隐私保护的动态平衡，让“刷脸”真正成为安全、便捷、可信的技术应用。

来源：《网络安全和信息化》杂志

作者：新疆财经大学法学院  吕佩泽

（本文不涉密）

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