超市正在将面部识别技术从防盗工具转变为定价工具，即所谓的“监控定价”。通过分析顾客的购物习惯和面部特征，商家能够实现实时价格调整和高度个性化的营销。尽管隐私专家对这种隐形且持久的追踪表示担忧，且纽约等多地已提出立法禁令，但由于缺乏联邦法规，消费者的生物识别数据仍面临被滥用和引发价格歧视的风险。
从安全监控到“监控定价”
零售商最初引入面部识别是为了减少店内偷窃，但现在其功能正在扩展到利润管理。立法者担心，这项技术会被用于分析客户画像，并根据系统收集的信息实时调整商品价格。
- 动态定价：系统可能识别出经常光顾的顾客，并根据其消费能力或购物频率微调价格。
- 个性化营销：识别老客户并推送针对性的折扣，或在商场标牌上自动切换符合其画像的广告。
- 隐形追踪：面部识别数据是永久性的标识符。一旦数据在不同平台的数据库间关联，商家可以实现跨门店、跨平台的隐形追踪。
“这不仅是监控执法，更是‘监控定价’。商家可能会因为看到某位顾客本周第四次光顾，就稍微提高其购买商品的利润率。”
技术供应商的营销驱动
目前，已有多家技术公司向零售商提供此类服务。这些系统不仅能增强安保，更被定位为营销利器：
- 捕捉购物偏好：收集顾客的面部特征、访问历史和购物习惯。
- 自动化跟进：系统可以向在店内逛过但未下单的顾客发送个性化的跟进邮件或促销信息。
尽管供应商声称会征求顾客同意，但在美国缺乏联邦监管法规的背景下，零售商是否透明地告知顾客并获得明确同意，完全取决于其自觉性。
立法进展与政治阻力
针对面部识别在商业空间的滥用，多项立法正在推进中，但也面临重重困难：
- 地方禁令：纽约市议会提议禁止在超市等公共场所使用该技术，以防止消费者面临更高的生活成本。
- 国会分歧：国会已提出《停止超市价格欺诈法案》，要求生物识别定价必须经过顾客明确同意。然而，由于缺乏跨党派支持，该法案在国会的通过前景不明。
- 行业辩解：行业组织认为许多生物识别项目属于“自愿加入”，不应一刀切地予以禁止。
科技领域的其他警示
在面部识别引发争论的同时，AI 技术在其他领域也带来了安全与法律挑战：
- 深度伪造（Deepfakes）：议员敦促 17 家科技巨头加强防范 AI 生成的虚假内容，防止其在选举期间误导公众。
- 法律红线：在加密货币领域，议员们呼吁政府不要对因欺诈定罪的行业巨头进行特赦，强调法律的公正性不应被政治游说左右。
目前的趋势表明，随着 AI 技术的普及，如何防止这种强大的工具从“服务工具”变成“剥削工具”，已成为监管机构面临的迫切任务。“监控定价”的普及可能只是零售业彻底数据化的开始。