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在今天來看，人肉搜索已經不是什麼新鮮的詞彙了。通過用戶在網際網路上留下的蛛絲馬跡，層層搜索找到各個社交媒體上的帳號，綜合信息找到他/她長什麼樣子、電話號碼、家庭住址、來自哪個地方、在哪裡上過學、喜歡吃什麼……
不過在這幾年，有關「人肉」的新聞越來越少了。一方面隨著網際網路實名化的風氣盛行，大家已經不太在意被他人獲知自己的一些信息。另一方面是隨著移動網際網路的發展，用戶的信息開始從開放性強的Web端分散到封閉性相對強的移動端。人肉搜索也就沒法再像以前那樣靠搜尋引擎打天下。
人臉搜索並不遙遠，一張照片就能找到你所有「小號」
看到人臉搜索這幾個字，大多數人會覺得和自己的生活非常遙遠。
應用到人臉搜索的場景，要麼像科幻電影裡的天眼一樣，通過一張照片和大量監控視頻進行比對，找到目標最後出現的地方。如果貼近現實一點，大概是像張學友演唱會抓逃犯那樣，通過智能感知警務系統，利用通緝犯的照片進行搜索，找到目標罪犯。至於我們普通人，好像和人臉搜索扯不上什麼干係。
可如果告訴你，現在有一種搜尋引擎，放上一張你的照片，就可以找到所有你發布過照片的社交媒體帳號，相信你一定會覺得毛骨悚然。
而這並不是想像，而是事實。現在已經出現了很多主打人臉識別搜索的搜尋引擎。
例如新加坡企業Trustwave就推出了一款基於人臉識別的情報搜索工具Social Mapper，只要輸入一張人臉照片和姓名，就能找到領英、推特、臉書、Google+、Instagram、微博、豆瓣等等數個社交媒體上的用戶主頁。最後Social Mapper還會綜合這些社交媒體內容出具報告，報告中會包含性別、年齡、所在地、電子郵箱等等很多個人信息。
目前這一項目處於開源狀態，任何人都可以在Github上找到代碼並應用。
如果說Social Mapper還需要提供用戶姓名，那麼這款名為「臉搜」的App就更為可怕——只需照片，就可以獲知面孔主人在公開網際網路上的所有信息。這款App竟然還鼓勵用戶進行社交，可以給那些完全不知情的被搜索者添加印象標籤、留言表白。
不過好在這款產品的人臉識別技術有限，很難精準地找到被搜索者。
除了這兩款已經面世的產品外，Facebook所研發的DeepFace目前也已經能實現將人臉圖片和社交網站用戶精準匹配。總之人臉搜索並不是幻想，而是真真切切發生於我們身邊。
除了暴露隱私，人臉搜索還有哪些隱患？
人臉搜索的出現，對於經常發自拍的女孩來說簡直就是災難——僅僅憑一張照片，就找到社交媒體中深深隱藏的小號，或許還能找到自己無意亂入朋友鏡頭的醜照……
但人臉搜索所帶來的危害，可不僅僅是隱私暴露。隱私的暴露往往只是開端，真正的影響，來自人臉搜索這種人力無法完成的事情變得輕而易舉之後，所產生的蝴蝶效應。
舉例來講，當犯罪分子進行詐騙時，很可能偷偷拍下一張目標受害者的照片，然後進行人臉搜索，從而在微博、豆瓣上獲知一些隱私信息，以此博得受害者的信任，來偽裝很久沒有聯繫過的老熟人。而在受害者的概念裡，我的微博、豆瓣上並沒有很多粉絲，所以這些社交網站中透露信息的一定是足夠安全的，所以能獲知這些信息的是親友，而不是來自網絡。
這種概念和技術能力的不對等，正是誘發犯罪的關鍵。
像此前曾經發生過，綁匪通過獲取父母朋友圈的曬娃照片，偽裝已經將孩子綁架，將照片發給不善於使用社交媒體的爺爺奶奶來勒索贖金的事件。現如今有了人臉搜索，綁匪們只需蹲守在幼兒園門口拍攝小朋友再進行搜索，就能批量群發去恐嚇那些對科技並不熟悉的爺爺奶奶們了。
我們的臉真的屬於自己嗎？
人臉識別技術的發展，以及人臉搜索這類用途的出現，引發了關於人臉隱私的討論——我們的臉究竟屬於誰？
在2017年，美國伊利諾州發生了關於Facebook隱私侵犯的集體訴訟。伊利諾州曾經通過了一項名為「生物信息隱私」的法案，對公司儲存和使用用戶生物識別信息作出了限制，其中就包括「面部輪廓幾何細節」。而這些起訴者認為，Facebook在不知不覺間收集著他們面部輪廓的細節——不然Facebook是如何實現在相冊中對同一人物進行關聯的呢？
人臉搜索的出現則將這種衝突推向了更高處——當初我們在社交媒體上傳照片時，可沒有任何人告訴我以後這些照片會成為幫助陌生人找到我們的蹤跡。並且大多數人並不知道人臉識別這種Bug技術的存在，他們心中默認的是，在社交網絡中只有聯繫方式、真實姓名、地址等等信息屬於「隱私信息」。
這種認知差異如果一直存在，那些不熟悉人臉搜索的用戶就像懵懂無知的羔羊，面對熟悉人臉識別技術的人束手無策。
從意識到技術，我們要如何應對人臉搜索？
當然，我們也並非對人臉搜索完全束手無策。技術在發展，隱私保護的方式和意識也應該隨之進步。
面對人臉搜索技術出現的第一步，就是應該提升相關意識，明白一張照片可能會讓屏幕另一端的陌生人發現你的真實身份。說白了就是，下次再開罵老闆的陰暗小號時，記得別發自拍。同時社交媒體網站也有責任提醒用戶，個人照片的發布有可能存在被人臉搜索的風險。
建立在意識之上，我們也可以從技術手段進行防範。例如社交媒體可以設置權限，防止人臉圖像被第三方爬蟲抓取；同時我們可以利用神經遷移算法對照片進行一些處理，只要進行一些像素點上的輕微改變，就可以在不影響人眼效果的前提下「騙過」AI算法。
我們甚至可以「以毒攻毒」，Facebook的DeepFace就是如此，在對用戶相冊進行無差別人臉識別時，如果發現某一用戶的照片被他人上傳，就會對用戶進行提醒，用戶可以選擇申訴侵犯隱私刪除照片，或是為自己的面孔打碼——某種程度上講，這也是算是保護自己隱私，逆向人臉搜索了。
人臉搜索的出現，展示出我們所處在一個有著無限變數的時代——技術的進步正在改變著我們與世界的關係，也在改變著世界的模樣。