大数据系列 | SSCI一区 | 郭旨龙：基于自动人脸识别的警务

    Artificial Intelligence and Law（《人工智能与法律》）发表中国政法大学郭旨龙老师的论文Policing based on automatic facial recognition（《论警用自动人脸识别》）。该刊为SSCI数据库收录于法学类一区（最新影响因子排名：19/154)。该刊同时为SCI数据库收录。论文共47页，22000余单词。

      在写作和修改过程中，作者有幸得到英国大律师Lewis Kennedy博士的及时合作，英国谢菲尔德大学法学院讲师陈家宏博士、日本筑波大学信息原则与设计系副教授于海涛博士、中国西湖大学工学院助理教授原发杰博士的倾心帮助。论文图表绘制得到了陈恒星的多次帮助。

      原文致谢了北京师范大学汪庆华教授、西南政法大学梁坤教授、华中科技大学李雅男博士、吉林大学谢登科教授、中国政法大学李莉副教授的会议邀请。作者在会上报告论文相关内容并得到宝贵反馈。

      1.“数字政府建设与权力监督创新”理论与实践研讨会暨第四届清华—法大“数据治理”论坛，主题发言《警用人脸识别的治理与监督》（北京2021/7/6）

      2.吉林大学司法数据应用研究中心、吉林大学法学院“电子诉讼的中国模式与理论回应”研讨会，主题发言《警用人脸识别中的数据隐私法问题》（长春2021/6/26）

      3.华中科技大学、湖北省高级人民法院“2021人工智能与司法大数据”国际研讨会，主题发言《自动人脸识别治安警务的法治文明》（武汉2021/5/15）

      4.西南政法大学刑事侦查学院、国家安全学院“个人信息保护与数据安全立法”暨“数字时代的侦查法治”学术沙龙，报告《个人信息保护法中的警察权限》（重庆2020/11/8）

      5.北京师范大学法学院数字经济与法律研究中心“个人信息保护立法的理想与现实——以立法《草案》为中心”学术研讨会，报告《个人信息保护法中的警察视角》（腾讯会议2020/11/1）

      需要注意的是，不同的法域很可能有不同的法律历史和警务文化。正如日本学者星周一郎针对警务大数据与信息技术侦查的研究：“……在意识到上述缺点的同时，不应该一味强调大数据警务的消极方面，而是要在讨论其积极方面的基础上，找寻到随时变化的社会可容许性的最大公约数，进而探讨对其加以落实的平衡点，同时关注日后技术的发展与社会状况的变化，并在此基础上不断展开讨论。”

Cite this article: Guo, Z.*, Kennedy, L. Policing based on automatic facial recognition. Artif Intell Law (2022). https://doi.org/10.1007/s10506-022-09330-x（或点击左下角“阅读原文”）

Abstract

  Advances in technology have transformed and expanded the ways in which policing is run. One new manifestation is the mass acquisition and processing of private facial images via automatic facial recognition by the police: what we conceptualise as AFR-based policing. However, there is still a lack of clarity on the manner and extent to which this largely-unregulated technology is used by law enforcement agencies and on its impact on fundamental rights. 

Social understanding and involvement are still insufficient in the context of AFR technologies, which in turn affects social trust in and legitimacy and effectiveness of intelligent governance. 

This article delineates the function creep of this new concept, identifying the individual and collective harms it engenders. A technological, contextual perspective of the function creep of AFR in policing will evidence the comprehensive creep of training datasets and learning algorithms, which have by-passed an ignorant public. 

We thus argue individual harms to dignity, privacy and autonomy, combine to constitute a form of cultural harm, impacting directly on individuals and society as a whole. While recognising the limitations of what the law can achieve, we conclude by considering options for redress and the creation of an enhanced regulatory and oversight framework model, or Code of Conduct, as a means of encouraging cultural change from prevailing police indifference to enforcing respect for the human rights violations potentially engaged. 

The imperative will be to strengthen the top-level design and technical support of AFR policing, imbuing it with the values implicit in the rule of law, democratisation and scientisation – to enhance public confidence and trust in AFR social governance, and to promote civilised social governance in AFR policing.

Keywords

automatic facial recognition · training dataset · learning algorithm · function creep · policing by consent · data privacy trust

1 Introduction

2 AFR-based policing: system explanation and research method

2.1 Steps and developments of AFR in general

2.1.1 A brief review of AFR process

2.1.2 Traditional and modern AFR methods

2.2 AI-based shifts for AFR in policing

2.3 Research method from function creep

3 Harms of AFR-based policing

3.1 Harms to individuals: violations of dignity, privacy and autonomy

3.1.1 Infringing dignity

3.1.2 Infringing privacy and personal data

3.1.3 Infringing autonomy

3.2 From individual harms to collective and societal impacts

3.2.1 Collective impact on stratified citizens

3.2.2 Cultural harm of pre-emptive suspicion to public trust

4 Redress of law: data privacy in law enforcement

4.1 Legal nature of AFR-based policing

4.1.1 Electronic search

4.1.2 Personal data’s sensitive processing for law enforcement

4.2 Data privacy law review of AFR-based policing

4.2.1 Watchlist and held images

4.2.2 Justification for deployment

1 Necessity under Article 8

2 Strict necessity in law enforcement

4.2.3 Documentation

1 Policy Document

2 Data Protection Impact Assessment

3 Equality impact assessment

5. Role of law

5.1 Deploying coercive power of due process of law

5.2 Harnessing expressive power of normative alignment

5.3 Re-Subjectivation beyond law

6 Conclusion

References

·

前

期

成

果

·

1.SSCI Legal Studies 2021(3) Public Order as a Protectable Interest 410-429

2..CLSCI《政治与法律》2021（1）非法获取计算机信息系统数据罪的规范结构与罪名功能——基于案例与比较法的反思。人大复印报刊资料《刑事法学》2021（5）转载

3.CSSCI《国家检察官学院学报》2021（6）通信记录数据调取的形式合法性

4.CLSCI《法学杂志》2020（3）移动设备电子搜查的制度挑战与程序规制——以英美法为比较对象

5.CLSCI《法制与社会发展》2020（5）从公民身份到信息身份：隐私功能的理论重述与制度安排。中国法学创新网、法治政府网等转载

6.CLSCI《当代法学》2020（2）中国刑法何以预防人工智能犯罪。量刑法学网转载

7.CSSCI《江汉论坛》2020（7）网络中立行为犯罪化的反思与重构——以英美的理论和实务为比较

8.CSSCI《江西社会科学》2020（8）“行政处罚后又实施”入罪的限缩性司法适用 （一作）

9.CLSCI《法律科学》2017（2）预防性犯罪化的中国境域——以恐怖主义与网络犯罪的对照为视角。中国法学网、京师刑事法治网、反恐怖主义信息网转载

10.CSSCI《法学论坛》2014（6）网络安全的内容体系与法律资源的投放方向

11.人大复印报刊资料《公安学》2021（3）转载：警察盘查权行使条件的法治化，《中国政法大学学报》2021（2）

12.人大复印报刊资料《刑事法学》2017（4）转载：“双层社会”背景下的“场域”变迁与刑法应对，《中国人民公安大学学报（社会科学版）》2016（4）

13.人大复印报刊资料《刑事法学》2016（3）转载：信息时代犯罪定量评价的体系化转变，《东方法学》2015（6）

14.人大复印报刊资料《刑事法学》2015（5）转载：论信息时代犯罪主观罪过的认定——兼论网络共犯的通谋与明知，《西部法学评论》2015（1）

15.人大复印报刊资料《刑事法学》2014（10）转载：刑法立法解释权行使条件的反思与明确，《上海政法学院学报》2014（4）