中评社北京2月5日电／不知是从什么时候开始，国内众多银行把人脸识别技术运用到了日常服务中。银行宣称，通过采集人脸图像，并与身份证照片进行对比识别，在业务办理过程中即可实现“以貌识人”，必要时客户点点头、眨眨眼、张张嘴，便可轻松完成，无需任何其他操作步骤。
笔者的父亲已经93岁高龄，对于他来说，这可并不像银行允诺的那样“轻松”。由于某些业务银行规定必须本人到场，笔者不得不把他专程送到银行，在那个所谓的“智能”终端面前，他老人家拄着拐杖，颤颤巍巍地站在那里，由工作人员指挥着，连续眨了三次昏花的老眼，终端也无法识别。最后找到经理，总算同意去柜台窗口办理业务。
对笔者80多岁的母亲，这一人脸识别过程简直就是一场灾难了。母亲患有严重的腰疾，出门必须坐轮椅，这一次是不得不去另一家银行。机器采集图像时，由于机器距离地面有一定高度，母亲必须得从轮椅上被扶起来，半搀半抱地对准摄像头；笔者和工作人员一边一个架着，好不容易才完成了采集，等这一通折腾完，她已经气喘吁吁。
这样的人工智能到底方便了谁呢？随着数字化的普及与渗透，越来越多的地方要求使用互联网来访问关键服务，不论是银行、社保部门还是政府，这对那些没有相应设备工具、不能负担数据或Wi-Fi服务、无法或不愿使用网络的人造成很大影响。众多服务被缺省设置为“数字化”，非网络用户因此面临边缘化的风险，从而对一定人群社会生活的基本权利产生了影响，我们将此称为“数字排斥”。
用更形象化的比喻来讲，如果我们把数字化进程比作一架战车，很多人会产生一个误解：人人都会上车，只是时间早晚。其实这样想会忽略一个极其严重的问题，就是许多人根本就上不了车，而是被彻底地甩在这辆战车之外。由此，数字化社会便产生一个失落的群体——“数字弃民”。
他们是如何被抛弃的呢？数字化排斥可被分为四大类：自我排斥、财务排斥、技能排斥以及地理位置排斥。
在诸如“这东西我就是学不会”的声称中可以看到自我排斥，它与厌恶变化和新事物有关，并且认为终身学习超出了自己的能力。由于技术总是在不断变化和发展，许多人可能会感到落伍，因此停止参与数字世界。例如，老年人很可能因为觉得年纪太大了，无法也不愿开始学习。
财务排斥所显示的数字鸿沟与付费能力有关。低收入人群无法为连接的前端成本、具有上网功能的设备和上网本身的持续成本支付费用。
技能排斥是指，一个人的技能和信心是其能否有效使用互联网的前提。对于某些社会群体来说，互联网过于复杂。他们不仅缺乏基本的数字技能，而且缺乏对互联网工作原理的理解。例如，仅仅是上网填表这样一件事情可能就会困住他们。而缺乏数字技能的人又往往没有机会获得支持，以帮助他们使用技术。
地理位置也会产生排斥。在偏远地区，宽带和移动基础设施较差（或根本没有），这意味着有些农村地区的人们面临着物理服务以及在线服务的双重受限。
|
