美国海关与边境保护局（CBP）近日签署协议，与人脸识别技术公司Clearview AI合作，将其先进的面部识别工具引入边境巡逻情报单位。这一协议的核心在于为执法人员提供“战术瞄准”能力，帮助快速识别潜在威胁目标。WIRED记者Dell Cameron于2026年2月12日报道，该工具基于从互联网公开来源抓取的数十亿张面部图像构建而成，标志着AI技术在边境安全领域的又一里程碑。
Clearview AI的崛起与争议
Clearview AI成立于2017年，由霍顿·米尔伯格（Hoan Ton-That）和前国会工作人员等人创立。该公司以其独一无二的数据库闻名，据称包含超过300亿张面部图像，这些图像主要从社交媒体、新闻网站和公开互联网页面抓取而来。这种“抓取”方式类似于网络爬虫技术，但应用于面部数据，引发了全球隐私保护组织的强烈反弹。
Clearview AI的创始人曾表示：“我们的目标是让执法机构拥有世界上最强大的面部搜索工具。”
尽管如此，Clearview AI已在全球数十个国家被警方和情报机构采用，包括FBI和 Interpol。但在美国，它多次面临诉讼：2021年，美国公民自由联盟（ACLU）指控其违反伊利诺伊州生物识别隐私法，最终导致公司支付罚款并修改数据政策。尽管如此，Clearview AI的客户名单仍在扩张，这次与CBP的合作便是最新例证。
CBP签约细节与“战术瞄准”应用
根据协议，CBP的边境巡逻情报单位将获得Clearview AI的实时搜索访问权限。执法人员只需上传嫌疑人照片，即可从海量数据库中匹配潜在身份信息，用于“战术瞄准”——即在边境拦截行动中快速锁定高风险个体，如涉嫌贩毒或非法移民的嫌疑人。
CBP发言人表示，此举将显著提升操作效率：“在传统方法下，情报分析可能耗时数日，而Clearview AI可将匹配时间缩短至秒级。”想象一下，在美墨边境巡逻车上，代理人通过手机App扫描路人面部，瞬间获取背景信息，这不仅是技术进步，更是执法范式的转变。
技术原理与行业背景
Clearview AI的核心技术基于深度学习神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）和Transformer模型，用于提取面部关键点并生成高维嵌入向量。这些向量可在数十亿图像中进行高效相似度搜索，准确率据称高达99%以上。行业背景中，人脸识别技术自2010年代兴起以来，已从消费级（如iPhone Face ID）扩展到安防领域。NIST（美国国家标准与技术研究院）测试显示，顶级算法在不同种族和年龄组的识别率已接近人类水平。
然而，边境安全领域的AI应用并非新鲜事。CBP早在2020年便部署了Rekognition（亚马逊云服务），但因准确率问题和偏见指控而暂停。此次转向Clearview AI，或许是寻求更专精的解决方案。同时，全球范围内，欧盟的GDPR和中国《个人信息保护法》正严格规范此类技术，美国联邦层面却仍缺乏统一隐私框架。
隐私担忧与潜在风险
批评者警告，此协议可能放大监控滥用风险。ACLU政策分析师Jeramie Scott表示：“Clearview的数据库未经同意构建，相当于全民面部监控库。一旦用于边境，将不可避免地波及无辜移民和游客。”此外，算法偏见问题突出：研究显示，人脸识别对有色人种的误识率更高，可能导致歧视性执法。
2023年，Clearview AI曾遭黑客攻击，数百万记录泄露，凸显数据安全隐患。CBP签约后，如何确保数据不被滥用于国内监视，或与第三方共享，仍是未知数。国会民主党议员已呼吁听证会，审查该协议的合规性。
编者按：AI执法的双刃剑
作为AI科技新闻编辑，我认为CBP与Clearview AI的合作体现了技术在国家安全中的双重作用。一方面，它能有效打击跨境犯罪，提升边境效率；另一方面，隐私侵蚀的风险不容忽视。未来，平衡创新与权利需通过立法实现，如强制审计算法和数据最小化原则。同时，企业应转向合规数据源，如公开许可图像库，避免“野蛮生长”。这一事件或将推动美国AI治理框架的完善，值得持续关注。
总体而言，此协议不仅是技术交易，更是地缘政治与隐私权的交锋。边境巡逻正从人力密集转向AI驱动，全球执法模式将随之演变。
本文编译自WIRED，作者Dell Cameron，日期2026-02-12。