今天，斯坦福大學(xué)發(fā)布了一項(xiàng)研究結(jié)果，為人類長久的、關(guān)于性取向問題的爭論，提供了有意義的洞見。這項(xiàng)研究分析了超過35000個(gè)面部圖像后，搭建了一套可以高精度判斷一個(gè)人性取向的算法。
如果只提供一張照片，算法判斷男性同性戀和異性戀的準(zhǔn)確率是81%，判斷女性同性戀和異性戀的準(zhǔn)確率較低一些，但是也有74%。如果提供五張照片，那么兩者的準(zhǔn)確率會(huì)提高到91%和83%。
研究員最開始從約會(huì)網(wǎng)站收集了上萬張圖片和對應(yīng)用戶的個(gè)人資料，然后使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梳理這些圖片。他們發(fā)現(xiàn)，男性同性戀傾向于擁有“非典型性別”面部特征、表情和打扮風(fēng)格。在面部特征方面的表現(xiàn)是，偏女性化，通常比男性異性戀有較窄的下巴、更長的鼻子和更大的額頭。女性同性戀則正好相反，通常有較大的下巴和更小的額頭。
有趣的是，研究人員認(rèn)為，AI判斷女同性戀的準(zhǔn)確率比判斷男同性戀低，恰恰支持了女性性取向流動(dòng)性更大的認(rèn)知。在機(jī)器看來，這可能是因?yàn)榕酝詰俸彤愋詰僦g的物理差異，不如男性同性戀和異性戀之間那么大。
盡管這個(gè)研究結(jié)果可能過度簡化了性別和性取向的本質(zhì)，但是就基于外表判斷性取向這件事情而言，AI完全超越了人類。作為對比實(shí)驗(yàn)，研究院讓人類觀看20組面部照片，然后做出選擇。人類判斷男性同性戀的準(zhǔn)確度是61%，女性同性戀只有54%。
研究結(jié)果就是這樣，但是解讀的方式更有意思。一方面，我們可以認(rèn)為，這個(gè)結(jié)果強(qiáng)烈支持了性取向源自于出生前就存在的某些特定激素；也就是說，有些人生來就是同性戀。另一方面，這些數(shù)據(jù)可能被用來支撐某些偏見，比如認(rèn)為男性化長相明顯的人就應(yīng)該表現(xiàn)得像個(gè)男人。
所以說，數(shù)據(jù)的危險(xiǎn)就在于此?？此瓶陀^的算法讓我們相信可以以貌取人，而不是去尊重個(gè)體在更多其他方面的差異。AI能夠幫助人類更準(zhǔn)確了解自身的同時(shí)，我會(huì)擔(dān)心，未來對同性戀這類話題的社會(huì)討論會(huì)變得更加以技術(shù)為本、而不是以人為本。
