英國邁出危險一步，歐洲集體緊張觀望，后果可能不堪設想

哈嘍，大家好，小圓這篇國際評論，主要來分析最近讓整個歐洲都懸著心的一件事，英國在人臉識別技術上的操作，堪稱走了一步沒人敢試的險棋，說出來你可能不信，英國警方早就知道一款人臉識別系統對女性、年輕人和少數族裔有歧視性。

但就因為修正后的公平版本給的嫌疑人線索太少，影響了辦案效率，硬是說服了當局批準繼續使用，要知道歐洲對個人信息和技術倫理向來管得嚴，英國這波操作不僅在國內掀了熱議，連隔壁歐盟國家都坐不住了，生怕這個先例開了頭，后面大家都跟著突破底線。

事情得從2024年9月說起，當時英國內政部委托國家物理實驗室做的審查報告已經很明確了：這款回溯性人臉識別系統，在處理女性、黑人以及40歲以下人群的圖像時，特別容易給出錯誤的匹配結果。

簡單說，同樣是模糊的監控畫面，系統更傾向于把女性、黑人和年輕人當成潛在嫌疑人，警方高層拿到報告后，也確實做了點改變，全國警察局長委員會下令提高系統的匹配置信閾值，就是讓系統更嚴謹，減少亂匹配的情況。

可這套公平版本的壽命短得可憐，只撐了一個月就被推翻了，原因很直接，各地警局紛紛抱怨：閾值提高后，能找到可能匹配的嫌疑人比例從56%直接跌到14%，辦案的“線索”少了一大截，好多案子都卡住了，全國警察局長委員會一看這情況，立馬開會把閾值調了回去。

雖然英國內政部和警方都不肯說現在用的具體閾值是多少，但國家物理實驗室后來的研究數據戳破了真相：在特定設置下，這個系統對黑人女性的誤報率，幾乎是白人女性的100倍，同樣是無辜者，黑人女性被錯誤當成嫌疑人的概率，比白人女性高出整整一個數量級。

當系統遇到不清晰的圖像時，為了給出看起來夠用的匹配結果，就會下意識把少數族裔往嫌疑人列表里拉，這種情況下，警方所謂的人工復核其實很容易流于形式，面對破案壓力，警員很難對每一“算法推薦”的嫌疑人都保持同等程度的審慎。

曾擔任倫敦警察廳獨立審查員的彼得·福西教授的疑問很到位：如果一種技術只有默許偏見存在才好用，那它到底是執法工具還是傷害公平的武器？而這種對少數群體的潛在傷害，還暴露了警方更深層的問題。

面對鋪天蓋地的質疑，英國警方和政府也給出了回應，負責相關事務的布萊克曼警監說，恢復閾值是權衡后的選擇，目的是保護公眾安全，還強調已經加強了警員培訓，能防范偏見風險，內政部則表示，已經采購了沒有顯著偏見的新算法，明年初就測試。

而算法本質上是基于歷史數據的概率游戲，少數族裔在這里成了承擔高風險的“輸家”，更諷刺的是，負責監督警察種族行動計劃的約翰遜主席透露，這么重要的人臉識別技術，居然在反種族主義的會議上幾乎沒人討論，警方的反種族主義承諾根本沒落到實處。

英國這步“險棋”之所以讓歐洲緊張，核心在于它開了一個糟糕的先例：為了執法效率，可以犧牲少數群體的權利，為技術偏見開綠燈，要知道技術本身是中立的，可當使用者為了“方便”刻意忽視倫理漏洞時，技術就會變成加劇不公的工具。

警方口中的平衡，本質上是把少數群體的權益當成了可以妥協的成本，這種做法不僅會讓公眾對執法失去信任，更可能讓其他國家跟風效仿，破壞整個歐洲建立的技術倫理底線，真正的技術進步從來不是“效率優先”，而是讓技術更公平地服務所有人。

就像歐盟的監管思路那樣，技術應用必須建立在保護基本權利的基礎上，英國所謂的新算法測試、人工復核等保障措施，如果沒有公開透明的監督機制，終究是紙上談兵，希望英國能及時剎住車，而用犧牲公平換來的效率，從來都不是真正的安全。