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AI鉴场迪士尼诉讼背后的中美AI监管差异

2026-06-27 20:23:05
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  近日,美国迪士尼因在乐园入口处部署面部识别技术以核实门票而被起诉。这起集体诉讼指控这家娱乐巨头在迪士尼乐园实施该技术,违反了隐私、竞争和消费者保护法律,该技术拍摄游客面部照片,并与他们首次使用门票或年票时的照片进行比对。这事源于迪士尼于4月在加利福尼亚州迪士尼乐园及姊妹乐园加州冒险乐园入口处实施了面部识别功能。大多数游客选择接受面部扫描,却不了解这项技术。迪士尼公司代表宣称,这有助于简化进园和重新进入乐园,防止欺诈行为。

  诉讼指控迪士尼未适当向游客披露其收集数据。四个入口处有剪影切割痕迹,允许游客避开该技术(就是有退出通道),但诉讼称这不构成有意义的通知。起诉书中写道,迪士尼“未充分披露其生物识别数据的使用情况,因此消费者几乎总是包括儿童根本不知道迪士尼正在收集这些高度敏感的数据”。“访客应能在书面同意下明确选择使用此类敏感面部识别技术隐私权的责任不应落在受害者身上,”拟议访客类别的律师布莱克雅格曼在诉状中写道。“鉴于面部识别数据的敏感性,应该要求明确的书面同意,以保护迪士尼主题公园游客的隐”。

  这一拟议的集体诉讼旨在代表那些接受面部识别的公园游客。它要求至少500万美元。这其中的关键点之一是,在加利福尼亚州,企业可以使用面部识别技术,但必须遵守越来越多的规定。其中包括披露信息,并允许消费者限制其数据的使用和共享。其他州,如伊利诺伊州、华盛顿州和新泽西州,法律更严格,要求获得同意和通知。

  迪士尼没有回应置评请求。而根据该公司的隐私政策,除非出于法律或防止欺诈的目的,否则将在30天内处置通过面部识别技术获得的数据。但该诉讼认为,这种说法“根本不可能是真的,因为生物特征信息是与客人第一次购买门票或年票时进行比较的,并将他们的照片与这些门票或通行证相关联。”并且,在迪士尼乐园之外,公司还在其他主题公园收集游客使用“魔法手环”的生物识别数据,并作为其“PhotoPass”项目的一部分。诉讼称,这些信息对于创建消费者档案极具价值,这些画像能收集其业务各个部门的消费者详细信息。

  笔者想说的是,这种收集消费者信息以促进购买就用户画像的工作,看起来很熟悉那不就是互联网公司一直偷偷在做的吗。事实上,这起诉讼是在迪士尼去年支付1000万美元和解联邦贸易委员会关于在YouTube视频中收集儿童数据的投诉之后提出的。所以,迪士尼干这种事已经很“业务熟练了”。进一步,迪士尼新任CEO 达马罗在最近的财报会上明确Disney+的战略定位:Disney+将成为集团数字核心枢纽,串联起娱乐、ESPN体育、游戏、主题乐园、电商及广告全业务生态,它要识别粉丝画像、沉淀行为数据、降低体验门槛、触发用户相关情感、引导用户完成迪士尼全生态后续消费。这话翻译过来就是,迪士尼各种线上线下业务的消费者信息都要沉淀在统一的(Disney+直属)部门,进行综合数据处理,尤其是画像和通过Disney+与消费者反馈进行互动。可以预计,有了这一定位之后,以迪士尼主题乐园为核心的各个线下机构也会尽力收集各种消费者信息。

  非常重要的是,该诉讼挑战了美国的一个重要趋势,就是在主要体育和娱乐场馆广泛流行使用面部识别这种AI技术防止欺诈、提升安全性并促进购买。体育场馆的面部识别技术已经被广泛使用,典型做法是入口双车道:刷脸快速通道(自愿)vs人工查验通道(默认)。比如NFL猎鹰队等球场将之用于“快速入场+支付”场景,强调“用户自愿+可随时删除”。再如,纽约麦迪逊广场花园(MSG,NBA/NHL球队场馆)利用它禁止场馆所有者詹姆斯多兰的“敌人”进入。而主题公园应用则全面铺开成为标配,核心模式是:默认采集、不强制,主要用于防票证共享、提速入园。比如奥兰多环球影城(2023起)将之用于入园“照片验证”,但属于可选项;不选则出示证件。

  但该技术的大规模采用引发了人们对私有化监控和敏感个人信息商业化的担忧。这也引发了另一个问题:在美国,除了上述的加州,其它各州体育场馆和主题公园是否允许面部识别AI技术?能否统一AI监管相关立法?事实是,这一监管在美国是极不统一的。在美国联邦无禁令情况下,多数州允许“可选使用”,只有少数州/市严格限制或禁止;因此行业普遍采用“自愿+可退出”模式。例如,伊利诺伊州(BIPA法令)监管最严:必须书面知情同意,违规可集体诉讼、赔偿高。同类型的加州(CCPA法令)则确定人脸数据属于敏感个人信息,用户可限制使用。而南方/中西部多州基本无规范,无专门人脸/生物识别规则,仅遵守一般隐私法。

  这些情况下,全国运营的场馆需同时遵守BIPA(伊利诺伊)、CCPA(加州)、纽约市规则、波特兰禁令等不同法令,合规复杂。另一方面,相关的隐私争议也很可能持续增加。

AI鉴场迪士尼诉讼背后的中美AI监管差异(图1)

AI鉴场迪士尼诉讼背后的中美AI监管差异(图2)

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