智能時代人臉識別技術倫理風險治理

□馬 蘭，時延玲

（江漢大學，湖北 武漢 430056）

人臉識別技術（FRT）是基于計算機技術對人的面部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。現在，它早已滲透到我們的日常生活中，從智能手機的人臉解鎖功能，到門禁身份識別，過去只能在科幻電影中見到的機器“刷臉”正成為智能時代的潮流，影響并改變著人們的生活和經驗方式，也是當今智能時代發展的標志性智能技術之一。當社會普遍采用智能技術來證明個體身份時，我們如何能確保它們以合乎道德的方式行事？人臉識別技術的應用會產生哪些倫理風險？如何回應人臉識別技術產生的治理難題？這些問題有的是技術應用所面臨的普遍性問題，有的則是伴隨著人臉識別技術的應用產生的具體問題，往往有著深遠的社會和道德影響。故而，認識人臉識別技術及其帶來的倫理治理問題是智能時代面臨的挑戰。

一、人臉識別技術的興起

以臉識人自古有之，人們通過“臉”能感知他人的身份、性格、風格、意圖、情感，這種認知可以找到來自生物學和心理學的依據。在進化生物學家看來，原始人類出現之后，人類對面孔的感知能力與面孔自身共同進化。發展心理學家認為以臉識人是人類的特殊技能，這種技能可以從嬰兒身上得到證明，嬰兒出生不久就會以人臉來確定性別、熟悉度和年齡［1］。人臉作為一種感知身份、情感和空間關系的生理和心理基礎在社會生活中發揮著重要作用。我國古代最早利用人體獨一無二的臉部特征對罪犯進行身份識別，還會在犯人臉上刺字來標識罪犯。藝術家也經常將人臉作為傳達意義、展現自我、表達感知和情緒的載體，從古埃及的獅身人面像，到達·芬奇的藝術作品《蒙娜麗莎》，無一不說明人類對人臉特殊的價值取向。

進入智能時代，科學家開始研究如何使用機器代替人的識別能力。最早的開創性工作始自20 世紀60 年代美國科學家伍德羅·布萊索（Woodrow Bledsoe）的研究，他首先開發了一個人臉識別系統，該系統需要手工輸入已測量的人的面部幾何坐標集之間的定位和距離，然后將這些數據輸入計算機中，與存儲的面部照片進行比較，從而實現以臉識人的功能［2］。但當時計算機的計算能力還不夠發達，無法模擬類似大腦的人工神經網絡模型所需的計算量，人臉識別技術還有待完善。直至20 世紀80年代，許多與視覺系統有關的圖像處理、圖像識別、圖像理解、圖像生成的計算機視覺理論有了實質性的進步，人臉圖像能夠以彩色模式被計算機算法處理，帶動了人臉識別領域的空前發展。到了20世紀90 年代，研究者采用基于合成的圖像分析技術對人臉圖像特征進行提取與建模，使人臉識別系統的性能得到極大提升。進入21 世紀，基于大數據的識別算法成為可能，研究者將機器深度學習應用于識別數字圖像流，增加了傳統人工神經網絡的層數，使人臉識別技術直接從研發走向應用，從準確識別機場危險分子，到智能手機設備，再到基于人臉圖像開發虛擬化身的應用程序，創新成果不斷涌現。

不同于指紋、靜脈、虹膜和DNA 等生物識別技術，人臉識別技術的強大之處在于用人臉識別機器掃描人臉，具有非接觸性、增強感覺、數據化的特點，識辨效率更高。非接觸性即不需要人臉與設備直接接觸就可以對人臉樣本進行取樣、識別，也無需人們親自到場的識別。增強感覺是指人臉識別技術能收集和評估人類自身無法完成的對大量數據的分析，超越了人自身的識別能力。在機器識別的過程中，從人臉掃描到人臉圖像生成、處理和傳輸都呈現出數據化的特征，把直接觀察的人臉轉化為可計算的人臉圖像數據。首先，它獲取原始數據；其次，它從原始數據中挑選出人臉，并執行一系列復雜的計算，將每張臉轉換成一組龐大的數字和坐標；最后，通過復雜的計算步驟分析這些集合，得出它們的預測。人臉的個人數據具有與自然人身體性、生理性、遺傳性、精神性、經濟性、文化性和社會性同等的身份識別地位。它又不同于一般的文字、圖片、聲音等信息，人臉圖像被定義為一種生物特征數據，是根據個人的生物或行為特征進行識別的數據。人臉識別的這些功能是其他生物特征識別技術無法比擬的，它的便利性不僅體現在操作上，也體現在實際應用中。只要配備好攝像頭，連上計算機或是手機，都能使人臉識別不受空間和時間限制，隨時完成身份認證。

人臉識別技術正以一種前所未有的發展態勢介入人與世界之間，成為科技創新的重要力量。商業平臺使用人臉識別技術來區分新顧客和老顧客；工作場所采用人臉識別讓員工打卡進出；機場部署人臉識別來驗證移民身份，還用來威懾恐怖分子；配備了人臉識別技術的攝像頭被執法機構用來識別罪犯和尋找失蹤人員。2013年，支付公司PayPal在英國推出了人臉識別支付系統。2015年，Facebook開通基于人臉識別系統的認證功能。2015年，我國自主研發了具有人臉識別功能的ATM 機，能與銀行、公安等系統聯網，便于用戶銀行存取款與金融案件的偵破。美國執法機構還使用Clearview AI 公司開發的人臉識別算法，能在互聯網上和社交媒體上提取30 億張的人臉圖像，從視頻或照片中識別個人。通過計算機的小工具或應用程序的人臉識別越來越常見。政府與社會在公共管理中越來越依賴人臉識別技術，人臉識別系統的布置十分廣泛，已涵蓋安防、金融、智慧園區、教育、醫療、交通出行、互聯網服務等多個領域。2018年，人臉識別的全球市場規模達到了54.53 億美元，預計2025 年會增長到193.06 億美元［3］。其中我國人臉識別技術的應用十分迅速，市場規模已突破50億元［4］。世界正處于新一輪的智能產業革命的浪潮中，越來越多的智能終端及應用軟件搭載人臉識別技術，未來會進一步走向信息化和智能化，引領產業形態轉變的同時，將給人類社會的秩序與倫理規范帶來新的挑戰，故而，對倫理風險的認識是十分緊迫而必要的。

二、人臉識別技術的倫理風險

智能技術加速發展，其社會影響也日益增長，作為人臉識別技術面臨的倫理風險也在增加。在人臉識別技術應用初期，只有少數的使用者，問題并不突出。進入技術革命的滲透階段，技術更加融入社會，作為新興技術的人臉識別侵入我們生活中的各個方面時，便與普通大眾利益密切相關了，相關的風險會引起更多的關注。人臉識別技術帶來的倫理風險通常涉及以下兩個層面：一是技術自身的風險，二是技術濫用的社會風險。

（一）技術自身的風險

技術層面的風險主要是人臉識別錯誤、識別偏見以及技術不透明所導致。

識別錯誤包括兩種情況，一是人臉數據庫中包含的人臉圖像信息不準確容易產生識別錯誤；二是當系統沒有將捕獲的人臉圖像與數據庫中相應的圖像關聯起來，無法識別目標所導致的識別錯誤。例如，里約熱內盧軍警使用的人臉識別系統將一名女子誤認為是逃犯，并錯誤地逮捕了她［5］。倫敦警方使用人臉識別搜尋嫌疑人時，發生了大約35 次錯誤的身份匹配［6］。2021 年6 月，清華大學RealAI 研究團隊做了一項人臉識別解鎖手機的測試，測試人員用15 分鐘時間解鎖了19 個不同的手機［7］。可見，現有的人臉識別技術可靠度遠遠不夠，必然會面臨一系列風險問題。與獨特的DNA 信息不同，人臉存在相似性，且面容易改變。識別技術依賴臉部的比例與結構特征的輸入，如果是同卵雙胞胎或臉部整形后兩個極其相像的人，人臉識別也很難發揮作用。可見，無論識別系統本身多么智能，算法多么精準，也會因為既有的結構性格局，催生出系統性偏頗［8］。

由于人臉識別依賴于龐大數據庫的機器學習，如果算法沒能包含不同的種族、性別、年齡、出身或背景，就容易產生基于數據庫中的人臉識別偏見。根據美國國家標準與技術研究所2019 年的一項研究，人臉識別技術中的算法混淆亞裔美國人和非裔美國人的比率是白人的10-100倍［9］。人臉識別對某些特定群體的識別因人口統計學特征如年齡、性別、種族和民族而異。即使在不斷更新的人臉識別系統中，男性的識別率也比女性高；老年人的識別率也高于年輕人［10］。另一項人臉識別效率的統計數據表明，人臉識別的數據庫大小每增加一倍，性能就會下降2 到3 個百分點［11］。這些看似微不足道的“技術問題”，當它被應用到社會實踐中時，就可能犧牲一些人的利益，產生重要的倫理風險。這就需要研究人員在開發、測試和使用過程中遵守相應的職業道德、恪守不傷害的倫理原則。

人臉識別技術的不透明也會導致風險發生。技術不透明既指技術本身的不透明，也指部署人臉識別技術過程的不透明。人臉識別等數字技術是隱藏、嵌入式的技術，它被嵌入機器系統，其運行難以被非專業人士理解。人臉識別系統的大多數算法都是專有的軟件，很難對它們進行檢查和審查。即使可以逐行檢查代碼，也難以檢查運行中的代碼，因為它是通過多層轉換來實現的。在最基本的層面上有通過硅芯片的電流，在最高的層面上有程序指令，但幾乎不可能追蹤到正在執行的程序之間的聯系。簡而言之，軟件算法在操作上是不透明的。此外，人臉識別技術系統的部署是以一種非侵入性、無接觸、靈活移動方式實現的，在很多場合的使用是不需要其掃描目標對象的參與和同意的。在學校或醫院里，如果有人在安裝有人臉識別的攝像頭的地方停留，那么此人的個人信息就會被識別機器記錄存檔，包括很多個人的敏感信息都會被自動系統捕獲的信息以數字化的形式記錄和存儲。而人臉識別技術在公共場合的使用通常是在不被告知的情形下進行的，如果不采取相關的治理措施，就有可能造成系統性的風險，包括獲取和使用人臉圖像的方式，以及沒有經過同意或選擇不被識別的算法帶來的問題。故而，告知公共場合中人臉識別技術使用的目的和原因，以及存儲人臉數據的時間和范圍，能夠提升技術使用的透明度。

（二）技術濫用的社會風險

除了技術層面的風險，人臉識別技術的濫用也會導致社會風險，其中最為人們關注的是侵犯隱私，以及產生新的社會不公等問題。

2019年杭州發生的“人臉識別第一案”引起了全社會對人臉識別技術濫用的關注。該案件是質疑人臉識別技術商業用途的案件。杭州野生動物園要求郭兵掃臉才能進入動物園，被郭兵起訴。2020年11月，法庭作出判決，認定杭州野生動物園單方變更合同，違反了消費者權益保護法。盡管如此，法院并沒有明確確認被告是否侵犯了隱私［12］。此案判決是一項具有里程碑意義的裁決，引起了公眾對于人臉隱私保護問題的討論。當政府部門使用人臉識別技術驗證某人身份時，個人的意愿就顯得十分脆弱。不僅執法機構經常使用人臉識別技術，私人和商業范圍的使用也十分普遍。而且以代碼存儲的人臉數據使人們的面部身份很容易被第三方獲得，一旦數據被保留，就可以很容易地重新利用以獲取利益。哈佛大學的朱伯夫教授（Shoshana Zuboff）將這一過程描述為“監控資本主義”，認為數據提取極大地降低了企業行為者的信息成本，是將隱私權從消費者手中重新分配給企業的行為［13］。私人人臉識別用戶和數據主體之間的信息不對稱增加了技術濫用的可能性。

此外，人臉識別技術的濫用容易造成新的社會不公的問題。當作為智能技術的人臉識別能為社會提供一種非常經濟有效的方法時，會使大多數組織逐漸依賴于這種技術，自然會成為解決一系列技術和社會問題的默認技術。但現實的情況是它不再只是用于識別恐怖分子的工具，它本身就成了一套標準一套系統。被識別人是什么身份，過去的是否有違法行為，抑或是未來有什么動向，都可能會交給這套系統來判斷。人臉識別技術“模糊”的本質使得社會難以仔細審視它，為“看不見的”微觀政治創造了前所未有的機會，使其變得無處不在。其設計或使用造成的社會不公在于其設計與運作的方式，技術的設計包含了某些利益，排斥了其他利益，這正是倫理需要關注的，即有些人的利益由于人臉識別技術自身的特點被排除在外。若全社會依據人臉的特征來判斷個人的德性，解釋包括貧窮、性格、種族和犯罪等社會差異，并以維護公共安全的名義進行大規模監視行為，容易導致不公正的社會排序和政治決策，從而排斥不同的群體，挑戰舊有的社會秩序與倫理規范。

三、人臉識別技術倫理風險治理現狀

隨著智能化社會的到來，人臉識別技術的迅速發展和過度使用使得整個社會陷入了某種困難境地，在這種情況下，如果不訴諸適用于針對人臉識別技術的統一監管框架和治理措施，就難以解決目前由技術所產生的各種風險。然而，和其他新興技術一樣，政府確保負責任的使用人臉識別技術的意識通常落后于該項技術的濫用情況，而制定新的法律規范需要時間，根據已有法律框架適用準則及時進行相關的倫理治理是十分必要。

美國制定對生物識別技術的法律措施較早，伊利諾伊州在2008 年就通過了《生物識別信息隱私法案》，這是美國第一個針對生物識別技術的監管法案。該法案要求企業在收集個人生物識別信息前，應以書面的形式明確告知用戶生物識別信息如何被收集、存儲、使用，并且只有在獲得用戶的書面同意后，企業方可收集用戶的生物識別信息［14］113-145。2019年3月14日，美國推出了《商業人臉識別隱私法》，對人臉識別的商業應用進行立法監督。該法律禁止在沒有獲得數據受試者同意的情況下使用人臉識別技術，對企業收集個人的哪些信息以及用這些信息做些什么設定了一定限制［15］113-145。這項立法是保護隱私的重要措施。目前美國已有多個州頒布了禁止人臉識別技術的法案，并明確嚴禁政府部門在公共場所使用人臉識別技術。美國對待人臉識別的嚴厲立場不僅體現在立法上，還體現在一些備受矚目的案例處理上。

歐盟在2018 年生效的《通用數據保護條例》（GDPR）中明確涵蓋了生物識別數據的處理，該條例為隱私與個人數據保護設立了全球性標桿［16］49。根據這項法律，生物識別數據被定義為“與自然人的身體、生理或行為特征相關的特定技術處理所產生的個人數據，如人臉圖像”。GDPR 引入了數據最小化原則，即個人數據的收集“僅限于與處理這些數據的目的相關的必要情況”，以及“出于重大公共利益的原因”需要收集生物特征數據的情況［16］198。歐盟通過了實施保護人們免受人臉識別的威脅這項原則，禁止未經同意處理和共享生物特征數據。2021 年4 月又發布了旨在加強人工智能技術監管的法案，禁止在歐盟范圍內公共場所的自動人臉識別，僅有三種特殊情況可以豁免：尋找失蹤兒童；解除恐怖襲擊的威脅；在法律允許范圍內追查特定的刑事犯罪嫌疑人［14］113-145。歐盟數據保護委員會（EDPB）和歐盟數據保護監督局（EDPS）還進一步呼吁在公共場所禁止使用人工智能自動識別個人特征，包括人臉、步態、指紋、DNA、聲音等生物信息［17］。歐盟正計劃對人臉識別的使用施加更嚴格的限制，以賦予歐盟公民使用其人臉數據的明確權利。

我國與西方對待人臉識別技術的監管態度是一致的，都采取了積極主動的治理措施，但不同的是目前還沒有針對人臉識別技術采取大規模的限制與禁令措施，不過可以依據現有的法律規范一定程度上防止人臉識別技術濫用。2017年我國實施的《中華人民共和國網絡安全法》禁止網絡服務商在未經同意的情況下收集和出售公民的個人信息［18］。2018年《信息安全技術個人信息安全規范》列出了有關同意如何收集、使用和分享個人資料的指導原則。2019 年科技部頒布了《新一代人工智能治理原則：發展負責任的人工智能》，其中包含了尊重隱私的原則。2019 年發布了《數據安全管理辦法》，強調個人生物特征信息保護。2020 年《個人數據保護法》出臺，為保護個人數據權利提供了更全面的框架，并引入生物特征數據保護概念。2021年生效的《中華人民共和國民法典》規定個人的生物特征數據應受到保護。2021 年7 月，最高人民法院還發布了《關于審理使人臉識別技術處理個人信息相關民事案件適用法律若干問題的規定》，該法規有助于處理并解決實踐中與人臉識別技術相關一些爭議問題［19］。如，明確界定使用人臉識別技術處理個人信息相關民事案件的外延，具體是指信息處理者違反法律、行政法規的規定或者雙方的約定，使用人臉識別技術處理人臉信息、處理基于人臉識別技術生成的人臉信息所引起的民事案件。2022 年3 月，中央辦公廳、國務院辦公廳印發了《關于加強科技倫理治理的指導意見》，從國家層面進行部署，顯示了對科技倫理治理的重視。

四、人臉識別技術倫理風險治理困境及其原因

雖然以上法規為防止人臉識別技術的濫用提供了一定保障措施，但智能時代人們對人臉識別技術意見分歧，現有的保護個人生物特征數據的法律還無法對此作出足夠的回應，相關法律的調整并沒有解決現實中的治理難題。這主要歸因于個人與社會之間以及不同文化或政治共同體之間的價值觀和利益的沖突。

（一）公共安全和個人隱私等價值觀之間存在沖突。無論是立法部門還是企業，要平衡公共安全和公民個人隱私等價值觀的沖突十分困難。公共安全包括不同的層面，首先是國家層面的安全，如恐怖襲擊對公眾造成的傷害；還有社區層面的安全，如法律和秩序受到破壞。不同層面的公共安全最終都可能會對個人的生命、財產或自由產生影響。通過人臉識別技術防止并加強安全保護是一種有效的技術措施，有助于增強個人與社會的安全性。如防止網絡欺詐、預防犯罪行為等。從倫理層面來看，隱私是個體享受私人事務被保護的一種權利，是對個人自由和尊嚴的追求。如果一個社會沒有對個人的隱私保護共識，這個社會就沒有尊重和信任，也不可能有長遠的安定團結。與人臉識別的個人數據有關的隱私權很大程度上在于控制訪問和使用這些數據的權利。如，技術上限制對私人信息的未經授權訪問，用技術解決侵犯隱私的問題，能加強隱私保護。當然，隱私權不是絕對的，它的界限并不明確或者需要在一定條件下打破。如，在一個公共空間，人們有權不被人臉識別機器拍到自身的個人人臉圖像，以防被隨意在互聯網上流傳。如果有的公共空間處于人臉識別技術的監控之下，用以檢測和阻止犯罪，由此產生的個人人臉圖像只提供給警方，并且僅用于識別該地區的犯罪嫌疑人，那么個人隱私權就可能被安全利益所推翻。故而，以任何名義使用或拒絕使用人臉識別數據，都不是絕對的權利，而是受限制的權利。同時，擴大人臉識別數據庫和系統的使用，必須服務于特定安全的目的，還要得到明確的有效性證明。

（二）不同時期不同背景下的人們對個人隱私的認識有著較大差異。盡管維護公共安全是人類社會共識的基本價值觀，然而，致力于個人隱私保護也是民主社會的一項基本倫理原則和價值理念。由于不同的文化背景，在一些國家，人們對個人的隱私權更敏感，也更關注，而在有的國家，人們對隱私的態度相對不那么在意。不過隨著數據隱私的概念越來越流行，人們隱私權意識也會日益增強。根據《南方都市報》發布的《人臉識別落地場景觀察報告（2019）》的調研數據，共有80%的受訪者擔心人臉識別系統運營商的保障措施不夠，74%的人表示，他們更愿意使用傳統的身份識別方法，而不是人臉識別技術［20］。特別是要警惕人臉識別技術的商業化對私自收集、加工、分析與使用個人信息的濫用。多數商業化的人臉識別在收集人臉信息時并沒有對收集方式、范圍、目的、存儲時間等做出實質性的告知，或是征求主體的同意。另外，人們對個人隱私權的認識差異也體現在對保護方式、方法的區別上。有關主體的人臉數據的倫理問題通常與傷害事件相關，包括有形的傷害，如健康傷害、財務損失或受到歧視。故而，核心問題是誰使用了人臉識別技術？是在什么情況下出于何種目的而使用？在法律框架以及隱私和安全保障措施到位之前，是否應該禁止人臉識別技術的使用？對這些問題的不同回答都是關乎隱私的認識差異。

（三）不同政治團體之間的經濟利益以及企業與個人利益之間也會直接存在沖突。這些沖突表現為：當在個人隱私、公正等價值與社會經濟利益之間進行權衡時，政府和企業更關注經濟增長，更傾向于為使用人臉識別技術辯護，畢竟人臉識別技術為社會創造了效益；在商品經濟社會中，對社會經濟利益的考慮是資本的目的，有時會忽視個人利益；人臉識別技術還代表著新興的科技革新力量，以此為工具能在眾多領域創造財富，推動了各國在此領域內的競爭，也導致各國將人臉識別技術創新作為保持各自科技與經濟優勢的重要籌碼，從而大量增加對此類技術的投入。從經濟利益的視角出發，為了爭取市場份額，一些國家對別國企業如何獲取世界各地的人臉數據抱有戒心，通常會采用雙標的立場，用以指責其他國家的企業。有時候人臉識別技術的倫理沖突與技術本身直接相關，比如與技術標準、技術路線直接相關。畢竟，無論誰為技術制定新規則，都具有先發優勢，在制定標準和規則方面的優勢可以給企業帶來巨大的效益。

五、人臉識別技術倫理風險治理建議

針對以上治理困境，筆者認為在智能技術普遍進入人們日常生活的當下社會，完全禁止人臉識別技術或袖手旁觀都是毫無意義的。鑒于人臉識別技術近幾年的迅速發展與治理現狀，為了使人臉識別技術的應用更加合乎倫理，增進人類幸福，有效的治理框架應該包括技術監控機制和治理原則，還要根據現實的困境與沖突不斷調整治理措施，以降低甚至化解技術對個人與社會造成的風險。

（一）對人臉識別技術進行嚴格的風險評估，為相關倫理治理提供實踐層面可操作的框架。風險評估是技術創新中一個必要的驗證環節，首要是對人臉識別技術的風險加以界定，包括技術對個體的可能傷害程度，社會風險的代價與利益的權衡。風險評估是一個持續的、動態反饋的過程，一方面要依賴于技術專家的建議，另一方面要重視技術市場化后的利益相關方的反饋信息。

（二）將倫理原則和規則嵌入人臉識別技術治理機制中。倫理原則是經過倫理論證達成共識并符合各方利益的具體行為規范。具體針對人臉識別技術的應用，通過設立最小數據原則、透明性原則、非歧視原則和知情同意原則，能有助于確保人臉識別技術以更安全的方式發展。這些原則要求收集人臉數據時，僅在必須的最小范圍內進行，避免過度的數據收集、處理和存儲，及時且充分地披露相關信息，對可能預測到的各種風險加以說明，確保人臉數據主體對生物數據的自主控制權等。

（三）建立以政府為主導的監管機制。如何在制度層面上加強監管，合理、理性的進行倫理治理是一項必要的程序。全面和綜合的人臉識別數據庫和系統需要由政府加以監管。政府和企業有責任讓公眾了解人臉識別系統的使用情況，并征得個人授權、同意后將技術系統用于特定的、正當的目的。政府還要發揮社會各方的作用，構建公眾與專業人士對話交流的平臺，通過科學普及與媒體推廣讓公眾充分了解人臉識別系統。

（四）監管政策的制定需要結合具體情況，及時制定并調整相關的治理措施，分類治理，不能一概而論。在涉及人臉識別技術的法律條文生效之前，應考慮暫停在公共空間，特別是校園、醫院和政府機關使用此類技術。針對商業化與網絡平臺的人臉識別技術還要接受司法審查，對于違反規定的行為進行處罰，包括行政措施和行政罰款等。

（五）加強國際合作。在經濟全球化背景下，科技創新從研發到應用和市場銷售，都呈現出各國密切合作的趨勢。跨國科研人員共同參與已成為當前人工智能技術開發的一個顯著特點。人臉識別技術的國際合作旨在推動全球范圍內負責任地研究與使用相關技術，涉及技術研發、技術分享、技術安全、國家利益等。畢竟，人臉識別技術本身不是目的，而是作為一種能促進人類繁榮、提高個人和社會福祉的手段，并帶來技術進步與創新成果。故而，當涉及不同國家之間的資金投入、經濟、文化、法律規范的差異時，加大國際合作和數據分享，有利于建構符合全人類的普遍價值規范，消除鴻溝，防止沖擊人類共同倫理底線的行為發生。