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斯坦福大學研究:AI可以識別同志

斯坦福大學研究:AI可以識別同志

斯坦福大學的一個最新研究表明,使用「深度神經網」的人工智能(AI)通過學習,可以十分準確地通過人臉判斷其性取向。

這個由Michal Kosinski和Yilun Wang進行的研究把一個美國約會網站上1.5萬人的3.5萬張人臉照片作為原始數據,通過一個叫做VGG-Face的程序來提取人臉的關鍵特徵,從而建立起人臉特徵和其聲稱的性取向的關係模型。經過數據訓練後的人工智能,在識別隨機展示的照片時,可以達到比人類識更加精確的程度。其中對男性性取向的識別率可以達到91%的正確率,而對女性的識別率則為71%。相較於人類識別男性61%和女性54%的正確率,有明顯的提升。

其結果符合一些研究提出的對於人類性取向可以從人臉識別的正確率並不是碰運氣的說法。

Kosinski博士和王先生對此結果提出了一個可能的解釋。人類胚胎在子宮內發育的時候受到不同程度激素的影響,特別是睾酮。這些激素不止在人臉發育過程有重要作用,對性取向的形成可能也有類似的決定作用。他們的研究認為,同性戀者傾向於具有「性別非典型」特徵、表情或「打扮」,因此他們的程序可以從當中的細微差別——特別是男性的鼻子、眼睛、眉毛、臉頰、髮線和下巴,女性的鼻子、嘴角、頭髮、頸線特徵中區別其性取向。

但是這個研究有其局限性。因為來自約會網站上的圖片的性取向可能特別明顯。當對於使用實驗室外的圖片進行檢驗的時候,程序的識別正確率開始下降。比如當要求程序從1,000名隨機選擇的男性的照片中尋找100名可能是同性戀的人時,只有47名選擇的是正確的。也就是程序傾向把異性戀男性判斷為同性戀者。

此外,這次研究也沒有包括有色人種。

但是這個研究的結果可能被運用在讓人意想不到的地方,也引發個人隱私被侵犯的擔憂。比如伴侶可能會用此技術來判斷其另一半是否是深櫃的同志,或者被同性戀是非法的國家政府用來迫害同性戀者。

Kosinski博士對此表示,他進行這個研究的目的為了對政策制定者提出警告,即進行這樣的機器學習是可能的。他強調他並沒有「創造」任何新的技術,實驗所用的所有技術都已經是存在的,而他只是把這些所有人都可以獲取的公開數據與軟件結合起來。