蚂蚁金服用李开复挡了一枪

出品|虎嗅科技组

作者|宇多田

头图来自Quartz，图中用户在使用支付宝人脸识别支付系统的美颜过滤器

如今，一谈“人脸数据的归属与共享”，似乎已经到了人人自危的境地。尤其是掌握着大量用户数据的互联网技术公司们，必须要时时高举“安全第一，与我无瓜”的牌子。

蚂蚁金服，就是当下最容易惹祸上身的金融大数据公司之一。

要知道，在蚂蚁金服发公告澄清“李开复先生的演讲并不属实，自己从未向旷视提供人脸识别数据”（下图）被送上微博热搜之前，我们完全不知道原来李开复老师参加了一个创业者大会，并发表了一些跟数据应用相关的言论。

而之后，我们翻找了这个大会的视频，李开复老师的原话是这样的：

“旷视科技是我们在8年前投资的一个企业，今天是一个很快就有希望IPO的巨头了，它的发展路径很独特的，是一群技术人，没有任何产品和行业经验，靠着自己独特的技术能力来创业。我们早期帮助他们寻找了合作伙伴，包括美图、蚂蚁金服，让他们拿到了大量人脸数据，帮助他们分析各个行业怎么切入。

但早期还是犯了很多错误，走了很多弯路。在摸索过程中，找了几个有价值的商业化方向，包括安防、物流领域。”

听起来，其实就是几句“吹捧一下自己，同时也为自己曾经投资的公司做一下PR，为其上市吹一下风”的客套话。

但是，最为敏感、最容易引起网友对隐私担忧的“人脸数据”出现了，而蚂蚁金服的公关团队比善于解读的媒体更快找到了冒烟的炸弹引线，并迅速浇灭了它们。

这波操作，的确比1年前饱受“校园监视隐私之争”困扰的旷视，以及喜欢公开讲实话的李彦宏要高明多了。

其实，如果从技术和产业事实角度来看，蚂蚁金服说的并没有错，而李开复，也没有错。

在事件发生后，我们联系了熟悉AI技术解决方案的两位行业人士，他们都指出，蚂蚁金服针对数据的回应——“双方合作仅限授权图像识别算法能力给蚂蚁做单独部署和使用，不涉及任何数据的共享与传输”理论上是没有错误的。

“在行业里，大客户，特别是掌握大量绝对关键数据的大公司，一般是不会把数据给AI公司的。后者都是要把算法和平台支撑‘移植’到内部去做私有化部署，数据都在客户自己的服务器里。”

一位做AI解决方案项目的专家指出，规模大的甲方爸爸不可能愿意把数据做公开分享，这是一个普遍现状。所以作为技术服务方，一般是按照甲方需求去做定制。

“简而言之，就是像蚂蚁这种大客户提各种需求，技术公司再按需求在私有云平台上采集数据以后再去优化，由他们验收合格来使用。

当然，行业里也有例外情况，就是除非你达成了某种更高级的合作，比如说投融资，这种情况下有可能，但也只是有可能。”

来自天眼查，注意2019年5月蚂蚁退出后，阿里参与了旷视的D轮投资

根据旷视公开的财务资料，成立于2011年的人脸识别技术服务公司旷视科技（Face++）在2013年完成由李开复旗下创新工场领投的100万美元A轮融资；而在2014年9月，蚂蚁金服也入股旷视，金额未披露。

当然，业内外也熟知，蚂蚁金服金融产品体系（包括支付宝，芝麻信用等）的人脸识别认证等技术功能，均来自旷视技术团队。这也是四年前两家公司合作蜜月期的宣传重点。

但值得注意，这两家早期投资方和另一位股东——联想，已经在2019年5月退出旷视股东行列。与此同时，李开复、蚂蚁金服韩歆毅、王明耀、唐文斌及杨沐也退出了董事行列。

有人认为蚂蚁金服如此迅速摘清自己，除了一方面避免引起后续关于人脸数据隐私问题的过度解读，也可能与旷视被列入“实体清单企业”的背景有关。这两点如果被持续放大，都可能为这只筹资规模将高达300亿美元的金融巨兽在上海与香港两地的上市带来一些不利影响，也会给阿里巴巴集团带来不利影响。

实际上，围绕蚂蚁金服旗下金融信贷业务引发的数据隐私问题，早已不是一个新鲜的话题。

2015年，就有网友发帖说，自己朋友花呗还款联系不上，电话找到了自己。之所以能找到他，花呗客服表示，根据记录，他曾在某月某日给这个朋友送过礼物。因此这位网友还曾感叹自己在大数据下变成了“透明人”。

这件事情曾在一定范围内引起争议，而蚂蚁金服也曾就此事进行系统整改，并N次在公开场合保证一定将用户数据安全放在首位。但是，对于一家掌握并可能打通了用户购物、借款、物流以及其他多维信息的大数据+金融+技术平台来说，数据隐私是一个很容易惹祸上身，且永远不会有终结之日的大众话题。

“‘目前双方已无相关合作’听起来也挺悲凉的，但蚂蚁现在是需要优先保证自己不受影响。另一方面其实也佐证了AI技术公司对于数据的掌控权和话语权，与大公司相比，不值得一提。”有人向虎嗅这样感叹。

李开复在蚂蚁金服澄清事实发布的致歉声明

而另一边，李开复其实说的也没错。

就像他在随后的“致歉声明”里说的一样，所谓的“帮助旷视等公司拿数据”，其实意为“当年投资旷视和拿项目，自己有在其中帮忙洽谈调和，起到了中间人的作用”。估计他自己也没想到数据隐私的问题，但他同时也忘记了蚂蚁这边当下的境遇与诉求。

毕竟没有人不清楚，人脸识别算法训练，有数据才是王道。有了蚂蚁提供的第一波真实场景数据“演练”，旷视才有机会接着提升整个平台的算法和算力，拿到更多同类项目合同。

有行业人士告诉虎嗅，尽管给蚂蚁金服做的是私有部署，但前者一定能帮后者带来更多数据。

“举个例子，蚂蚁的数据可能有自己的特征，所以旷视必须针对这些数据将基础的算力和算法再进行优化。所以蚂蚁的项目肯定能帮到他们，而且技术人员也积累了这方面经验，完全可以‘移植’这部分能力到其他金融项目上。

也就是说，这种成功案例会帮助旷视去拿到更多的同类型客户。很多小客户不一定会做私有部署，可以直接用他们的公开云服务。这样一来，旷视所有人脸数据都会先在平台上跑一遍，所以相当于间接帮助旷视扩大了数据积累。”

最后，旷视珊珊来迟的声明，为这场还没有戳到问题本质，就被扼杀在摇篮里的数据隐私热搜话题，画上了一个句号。而至于你是否应该相信这一箩筐说辞，我仍然坚持那个在《人脸识别第一案，来的太晚了》这篇文章里提出的观点——

你如果不信任这家公司，那么就不要信任他们的算法和数据保障能力。

至于“人脸数据隐私”本身，我觉得可以不用往下讨论了。（如果想看相关文章，可以在虎嗅上搜关键词，口诛笔伐的文章有一大堆。）

因为与这个问题沾染的企业和个人一直在被“讨伐”，但问题却从未被从本质上得以解决。就像上周美团与饿了么因为一篇报道纷纷升级了自己的配送系统一样，普通用户和外卖小哥真的会因为系统升级而从根本上受益吗？那么，系统、算法以及程序员思维问题背后隐藏的根本问题又是什么呢？

或者说，我们早已经习惯了“没有第二种选择”。

我所在的小区门口

最后，我用一个在昨晚发生的、让我最终决定写这篇文章的小故事做结尾：

我所在的小区最终也不能免俗，在昨天安上了人脸识别出入门禁。因为我没有去居委会登记认证，所以进不了门。门口的保安大哥给我开了门，顺便督促我第二天赶紧去录信息，我试着反驳了一下：“我能不录吗？这不是我的隐私吗，我不能说了算？”

他说：“姑娘，你就通透一些吧，反正你手机也要刷脸，吃饭也要刷脸，那刷这个又有啥不一样？之后我们都撤了，你这么晚回来，没人给你刷门。”

我遂感无可辩驳，便决定第二天把这事儿抓紧办了。但不知怎的想起李彦宏在两年前发表的那个被网友狂喷的观点——“我们愿意用数据隐私来交换便利”。

突然觉得，他说的真TMD正确。

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