美国最老牌警方人脸识别工具之一因错误逮捕暴露重大缺陷
美国公民自由联盟（ACLU）近日起诉佛罗里达州两个警察部门，指控其在一起儿童诱拐案中滥用面部识别技术，导致一名无辜男子被捕。这起案件再次引发公众对执法部门使用人脸识别系统准确性和公平性的质疑。
事件经过：一次“93%匹配”的错误逮捕
2023年11月2日深夜，佛罗里达州杰克逊维尔海滩的一家麦当劳内，一名男子试图诱拐一名12岁以下女孩，遭到拒绝后逃离现场。警方在调查中提取了监控截图，并通过佛罗里达州皮内拉斯县警长办公室运营的FACES系统进行比对。该系统将嫌疑人照片与罗伯特·狄龙（Robert Dillon）的驾照照片匹配，并给出93%的面部特征匹配分数。
然而，狄龙居住在距离案发地300多英里（约480公里）外的迈尔斯堡，是一名商业捕蟹渔民，从未去过杰克逊维尔海滩。尽管存在明显疑点——如麦当劳经理指认嫌疑人是“常客”，而狄龙远在数百英里外——警方仍将这一匹配结果视为近乎确定的身份认定，申请逮捕令并实施了逮捕。
狄龙在妻子面前被捕，被关押在冰冷的牢房中过夜，随后被押送至杰克逊维尔。他不得不抵押卡车才凑齐保释金。由于逮捕发生在石蟹捕捞旺季，他因此耽误工作，一度付不起房租，差点失去住所。更糟糕的是，他的 mug shot（面部照片）在县网站上挂出近一年，直到一名电视记者介入才被删除。如今，狄龙在公共场合常被陌生人问及此案，他甚至不敢再与儿童交谈。
FACES系统：运行数十年，问题依旧
FACES系统是佛罗里达州运行时间最长的警方人脸识别数据库之一，存储了数千万张佛罗里达州 mug shot 和驾照照片。然而，ACLU在诉状中指出，该系统返回的匹配分数仅代表两张照片在算法眼中的相似度，并非两者为同一人的概率。警方却将这一分数当作确定性证据，忽略了其他大量指向狄龙无罪的线索。
这并非FACES系统首次引发争议。早在2019年，该数据库就因存在种族偏见和错误匹配问题受到批评。此次案件进一步暴露了执法部门在缺乏严格验证流程的情况下，过度依赖人脸识别技术的风险。
行业背景：技术门槛与执法滥用的双重困境
人脸识别技术在执法领域的应用一直饱受争议。一方面，技术本身存在局限性：算法对光线、角度、年龄变化等敏感，且对少数族裔和女性的错误率更高。另一方面，执法部门往往缺乏对AI输出结果的正确解读能力，容易将“匹配”视为“确认”，导致冤假错案。
ACLU的诉讼要求法院禁止警方在无其他佐证的情况下仅凭人脸识别结果申请逮捕令，并赔偿狄龙的精神和经济损失。这一案件可能成为推动美国警方人脸识别使用规范的重要判例。
小结：技术不能替代人类判断
人脸识别可以成为破案的辅助工具，但绝不能取代缜密的人工调查。狄龙的遭遇再次提醒我们：当执法机构将算法输出奉为圭臬时，无辜者的权利就可能被轻易牺牲。在技术完善之前，建立更严格的审查机制和问责制度，或许是避免下一个“狄龙”出现的必要之举。