开心3次，厌恶5次，举手10次，阅读11次，听讲6次，玩手机3次，睡觉1次……中国药科大学（江苏南京）的学生们没有想到，自己在教室里的一举一动会被人脸识别系统监视。近日，该校试水的人脸识别系统成了社会热议的焦点。
推论1 设p0是不做差分隐私保护处理时由期望的损失L(p0)求得的一个最优解，损失函数(eu,i)=(eu,i)2是可凸可导且|″(eu,i)|c.当给定一个泛化误差εg(εg<1)和整数d(d
几乎与此同时，另一则新闻也备受关注。南京信息工程大学正与华为合作开展顶层设计，实施“云中信大”智慧校园三年行动计划。方案显示，该校将利用大数据分析包括上网时长、时段、网站在内的学生上网行为数据，此外还包括学生的消费数据、成绩数据、社群数据等等。
这两所高校的做法，并非个别。最近几年，人脸识别、大数据等高科技进入高校，已愈来愈普遍。由于这些技术的应用，涉及数据安全和个人隐私等敏感的权利问题，因而每每引发争议的波澜。
不可否认，人脸识别、大数据等高科技手段，对于改善社会治理有着相当积极的作用。比如，人脸识别技术可能帮助打拐，根据儿时照片就能精确识别已长大的被拐对象。再比如，一些城市社区长期为高空抛物致人伤亡事件所困扰，通过AI＋视频监控技术，可以大大增强对高空抛物行为的监控效能。不过，这些高科技应用于高校管理中是否合适，此类技术手段的使用边际应当如何界定，依然是一个值得探讨的问题。
在我国，以大数据、人工智能等为关键词的科技新时代正扑面而来，相关的立法同样需要与时俱进。通过立法，将个人生物信息权作为重要的基本权利加以对待，对于相关行业设立伦理审查机制，如此才能最大限度避免人脸识别等高科技所带来的伦理和法律争议，有效防范技术手段的滥用。
不过，高科技手段的某些应用场景，很可能与学生的合法权利相冲突。如果说，使用人脸识别技术对学生考勤进行管理，并未违反正当性原则。那么，将此类技术运用于监控学生的课堂表现，甚至涵盖学生的种种行为细节，恐怕就有过度滥用和侵犯隐私之嫌，也难以被大部分学生所接受。同样，使用大数据技术对学生消费数据、成绩数据、社群数据等进行分析，也有可能引发隐私被泄露、数据被滥用等风险。
选择常用的物种多样性测度指标，如物种丰富度指数、物种多样性指数、物种优势度以及物种均匀度指数等［3］。
人脸识别、大数据等高科技手段，本身性质是中性的。但是，这些手段用向何处、如何使用，其结果往往会有巨大的差别。有些时候，良好的愿望未必会结出善果，甚至会走向美好初衷的反面。因而，高科技要真正实现为人类服务的目标，进而提升民众福祉，促进社会的进步，需要正确的价值追求加以引领，也需要明晰的法律规范进行约束。
在不少国家，由于人脸识别等AI技术的快速发展和广泛应用不断引起争议，相关立法已提上日程。比如，欧盟正在计划一项规范人脸识别数据使用的立法，将赋予所有欧洲居民以明确的决定权，限制公司和公共机构“不加区分地使用人脸识别技术”。欧洲居民将有权“知道人脸识别数据何时被使用”，即使有例外情况，也将处于“严格限制”之下，以确保适当使用。再比如，美国国会于今年5月召开了专门的听证会，对亚马逊以及其他公司提供的人脸识别技术所带来的影响展开分析。民主党和共和党两党一致认为，现在必须认真对待该项技术的运用后果，未来有可能起草相应的监管法律。
应当承认，高校引入这些高科技手段，有着良好的初衷。校园管理需要维护稳定的秩序，有效约束学生的违纪行为。将高科技应用于校园安保、考勤监督或者纪律管理中，不仅效果立竿见影，提升了管理效率和精确性，而且能大大节约人力和资源的投入。
令人欣慰的是，人脸识别、大数据等高科技进入高校所引发的焦虑，已经引起相关部门的重视。教育部科学技术司近期已明确表示，对于人脸识别技术的应用，要加以限制和管理，希望学校非常慎重地使用这些技术软件，教育部已经组织专家对此展开论证研究。
总而言之，不妨将人脸识别等技术进高校所引发的争议，作为推动相关立法的契机。如此，才是对公众焦虑和关切的最好疏导和回应。
从表5可以看出，对奖学金评定持不同看法的大学生在求知兴趣、利他取向维度上得分存在差异，在声誉获取维度上存在极其显著的差异。表明认为奖学金评定合理的大学生比认为不合理的大学生更享受学习的乐趣，更注重能力的提升，更在乎他人的评价。
● 责任编辑：阿计
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