1、人脸识别产业人脸识别产业法律治理研究报告法律治理研究报告中国人工智能产业发展联盟安全治理委员会编写单位对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心中国信息通信研究院人工智能研究所百度公司前前 言言人脸识别技术是对静态或视频中的人脸图像进行特征提取与分类，从而用于个人身份鉴别、验证与分析的当代信息技术。作为最广泛使用的生物识别技术之一，人脸识别技术以数据为体、以人工智能算法为用、以人类自身为对象，具有不可复制性、非接触性、可扩展性、快速性、多维性等优势，目前已与安防、金融、医疗、支付、教育、文娱等行业深度融合，不但推动链接大数据与人工智能的新型产业悄然成型，而且为我国数字经济与社会发展带来了新机遇

2、。在人脸识别产业突飞猛进的同时，人脸识别技术滥用的风险也在不断加剧，给个人、组织的合法权益保护以及国家安全带来巨大挑战。随着生成式人工智能时代的来临，人脸信息被广泛采集、分析，进而合成、生成人脸信息的崭新业态开始涌现。如何保护个人人脸信息、防范虚假信息、维护公共利益，成为人脸识别产业必须面对的重大议题。面对种种挑战，我国个人信息保护法将人脸识别信息作为敏感个人信息予以严格保护，并在第 62 条进一步强调了人脸识别信息的特殊性，要求有关部门针对人脸识别制定专门的个人信息保护规则、标准。最高人民法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定重点规定了滥用人脸识别的侵权责

3、任、合同规则、诉讼程序。2023 年 8 月 8 日，国家互联网信息办公室（以下简称为“国家网信办”）公布人脸识别技术应用安全管理规定（试行）（征求意见稿）从更宏观的维度规定应用人脸识别技术的安全管理要求，采取了不同参与者、多种场景和细化技术标准相呼应的生态治理方法。本研究报告立基于产业生态治理的思路，强调综合“人技术社会”三维视角，对人脸识别技术进行整全性治理。以产业生态参与各方的角色分工为切入，将主体类型化为：作为源头活水的技术提供者、作为中心枢纽的人脸产品/服务提供者、作为最后关卡的人脸识别产品/服务使用者；从数据安全、个人信息保护、算法治理、产品质量等各维度，细化不同主体的系统性义务与

4、责任。此外，生成合成场景是人脸识别信息的重要应用场景之一，鉴于我国对深度合成算法、生成式人工智能等采取专门立法规制，研究报告特别关注了该场景下的人脸识别治理问题。人脸识别产业的治理需要监管机构、司法机关、市场主体、行业组织、专家社群、社会公众的共同参与，本研究报告汇聚各方智慧，探索技术、法律、最佳实践、产业倡议多维一体的治理架构，希冀有裨于未来的立法、司法与执法，并为我国人脸识别产业的行稳致远贡献绵薄之力。目目 录录第一章人脸识别产业的生态图谱1一、人脸识别技术生态2（一）技术提供者2（二）产业实践3（三）人脸识别技术价值4二、人脸识别产品/服务生态5（一）产品/服务提供者5（二）产业实践5（

5、三）人脸识别产品价值7三、人脸识别服务使用生态8（一）服务使用者8（二）产业实践9（三）人脸识别服务使用价值9三、人脸生成合成生态10第二章 人脸识别产业的治理经验12一、美国人脸识别的治理经验12（一）美国人脸识别治理的立法12（二）美国人脸识别治理的典型案例17二、欧盟人脸识别的治理经验21（一）欧盟人脸识别治理的立法21（二）欧盟人脸识别治理的典型案例31三、中国人脸识别的治理经验34（一）中国人脸识别治理的立法34（二）中国人脸识别治理的典型案例38第三章人脸识别产业法律治理图景38一、人脸识别产业生态治理的基本原理44二、人脸识别技术生态治理44（一）技术提供者的数据安全义务44（二

6、）技术提供者的算法可信义务47三、人脸识别产品/服务生态治理48（一）产品/服务提供者的质量管理义务48（二）产品/服务提供者的人工监督义务49（三）产品/服务提供者的算法日志记录义务49（四）产品/服务提供者的起草技术文件的义务50四、人脸识别服务使用生态治理50（一）服务使用者的个人信息保护义务50（二）服务使用者的算法解释义务51（三）服务使用者的算法备案义务54（四）服务使用者的守门人义务55五、人脸生成合成生态治理55（一）技术提供者的训练数据来源合法义务555（二）技术提供者的训练数据质量保障义务57（三）技术提供者的数据安全义务58（四）技术提供者的算法义务58（五）产品/服务提