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Meta 遭集体诉讼：被指用 Facebook/Instagram 照片构建 NameTag 并训练 Emu
伊利诺伊州居民 Francisco Alvarez 与其未成年子女、加州居民 Jeremy Wahl 与其未成年女儿，已向伊利诺伊州北区联邦法院（N.D. Illinois）提交一份 66 页的集体诉讼诉状 Alvarez et al. v. Meta Platforms, Inc.，指控 Meta 未经用户同意，用 Facebook 与 Instagram 上的照片为人脸识别系统「NameTag」生成面部模板，并用这些照片训练图像生成模型 Emu 及其后继模型 Muse Image。
据 ，该案是拟议全美集体诉讼，主张违反伊利诺伊州《生物识别信息隐私法》（BIPA）以及加州公开权、隐私法律。
这起诉讼和今年 6 月代码曝光以来围绕 NameTag 的公开争论，问的是两个不同的问题。此前争论的焦点是 NameTag 会不会上线；这份诉状瞄准的是 Meta 为构建系统做了什么：原告主张 Meta 从海量社交照片中提取人脸的数值表征，建立可供识别陌生人身份的生物识别标识符；对生成式模型，原告主张含人脸照片训练出的参数与潜在表征同样编码了身份信息。诉讼的实质，是请联邦法院裁定这类数学表征能否被当作生物识别数据来规制。
「NameTag」：藏在 Meta AI 应用里的未发布人脸识别
本案指控的核心是 NameTag：一套为 Meta 的 Ray-Ban 与 Oakley 眼镜及 Meta AI 配套应用开发的人脸识别技术，尚未发布。它的存在今年 6 月被代码分析曝光：，在下载量超过 5,000 万、智能眼镜核心功能依赖的 Meta AI 应用里，发现了处于停用状态的 NameTag 代码。
按 WIRED 的分析，NameTag 设计用于识别眼镜摄像头拍到的人：激活后把捕捉到的面孔转换成生物识别签名（faceprint），再与存储在佩戴者手机上的 faceprint 比对，而这个数据库目前配置为可从 Meta 服务器接收更新；支撑它的三个人脸模型（检测、裁剪、编码）已从 Meta 服务器部署到用户手机上。今年 4 月，包括美国公民自由联盟（ACLU）在内的 70 多个倡导组织曾公开要求 Meta 放弃 NameTag，警告它会让跟踪者与施虐者静默识别公共场所的陌生人。
Meta 发言人 Ryan Daniels 当时回应称，Meta 一直在探索这类功能，报道所见只是探索的证据；「没有任何功能交付给消费者」，也还没有做出最终决定，并强调「没有在构建一个中央人脸数据库」。WIRED 的代码审查则显示，系统目前的设计是从 Meta 服务器拉取 faceprint、再存到用户设备上。
从社交照片到 faceprint：诉状主张的提取链条
诉状称，Meta 做的远不止开发能识别人脸的软件：公司从 Facebook 与 Instagram 取得照片，提取照片中人脸的数值表征，形式可以是面部嵌入（face embedding）、向量或模板，编码面部特征及其空间关系，再生成可以供给 NameTag、用于识别佩戴眼镜者所遇到之人的生物识别标识符。
原告还引用 Meta 今年 5 月公开的一份专利申请《在不与平台共享生物识别数据的情况下验证用户身份》（User Identity Verification without Sharing Biometric Data With Platforms），其中描述了智能眼镜拍摄面部图像、生成面部嵌入，再与平台已持有的头像照片、标记照片、视频等影像中的生物识别表征比对的工作流。诉状主张该专利描述的流程与 NameTag 高度相似，不过专利申请本身不能证明 Meta 已按该方案实施系统。
原告把生物识别论证从 NameTag 延伸到生成式 AI。诉状称，用含人脸照片训练 Emu 与 Muse Image，会让模型在参数、潜在表征（latent representation）或其他数学形式中编码与身份相关的面部特征；这些表征能用于区分、重现或识别照片中的人，因此构成生物识别标识符或生物识别信息。诉状援引扩散模型与图像生成模型的研究，论证这类系统能从训练数据中保留身份特征，并据此推论：Meta 的模型里可能含有从未上传过照片、没有 Meta 账号、甚至不知道自己形象进入训练数据的人的脸。
训练之外，原告对模型推理环节提出类似主张：用户向 Meta AI 或其他图像生成功能提交含人脸照片时，系统会生成嵌入或潜在表征来操纵、重现此人的外貌，原告认为这同样是生物识别信息，并指控 Meta 可能用这些提交的照片继续训练模型。
5,000 美元的法定赔偿与三类待认证集体
伊利诺伊州原告主张 Meta 违反 BIPA 第 15(a) 条（未维护法律要求的、公开的生物识别信息留存与销毁政策）与第 15(b) 条（未事先书面告知收集目的与期限、未取得知情书面同意即收集生物识别信息）。加州原告则指控 Meta 未经许可商业利用人们的照片、肖像与生物识别信息，用途包括 AI 开发、个性化与身份识别技术，违反了加州公开权、盗用法律及加州宪法隐私条款。
诉讼请求包括禁令、赔偿，以及责令 Meta 停止诉状所指行为的命令。就 BIPA 索赔，原告主张在实际损失与法定赔偿之间取较高者，故意或鲁莽违规为 5,000 美元，过失违规为 1,000 美元。
拟议的全美集体覆盖任何在美国境内、其照片被上传到 Facebook、Instagram，或因提示词（prompt）被提交给 Meta 生成式 AI 模型的人；伊利诺伊州与加州居民另有单独的州内集体。拟议集体期间从 2021 年 9 月 4 日开始，三个集体均未获法院认证。
删掉 10 亿模板之后，Meta 再坐上被告席
Meta 上一次收缩人脸识别是在 2021 年 11 月。回顾，当时 Meta 宣布关闭 Facebook 长期运行的人脸识别系统并删除逾 10 亿个面部模板；此前它曾为和解伊利诺伊州用户就其 Facebook 人脸标签功能提起的 BIPA 集体诉讼支付 6.5 亿美元，2024 年又同意就非法收集用户生物识别数据的指控向得克萨斯州支付 14 亿美元。
原告的论据部分建立在 Meta 自己承认的事实上：Meta 首席产品官 Chris Cox 2024 年曾说，公司的「数据优势」包括用户在 Facebook 与 Instagram 分享的公开图片，Instagram 图片已被用于训练 Emu（当时 Meta 主打的文生图模型）；诉状称 Emu 最初用 11 亿组图文对训练。
新诉状的论点由此而来：原告认为 Meta 退出 Facebook 人脸识别并没有终结它对脸部生物识别的使用，公司海量的社交照片反而成了新一代人脸识别与生成式 AI 系统的数据来源。
模型表征算不算「面部几何扫描」？
生成模型习得并保留的表征是否构成 BIPA 意义上的面部几何扫描（scan of face geometry）或生物识别信息，Biometric Update 在报道中提醒，这只是原告提出的法律与技术论点，不是既定认定。
截至 9 月 7 日报道发出，Meta 尚未就这起新诉讼提交实质性答辩。接下来要等 Meta 的应诉文件，以及法院对集体认证的决定。