隨著越來越多的面部照片被發(fā)布在網(wǎng)絡(luò)上 ， 試圖從這些圖像中讀出我們“本質(zhì)”的研究不會消失 。 在過去的幾年中 ， 有一波新的人工智能（AI）研究試圖做到這一點 。 一家科技初創(chuàng)企業(yè)已經(jīng)開始向私營企業(yè)和政府提供面部識別服務(wù) 。 去年 ， 兩名計算機科學(xué)家在網(wǎng)上發(fā)布了一篇非同行評議的論文 ， 聲稱他們的算法僅僅從面部圖像中就能推測出人們的犯罪行為 。 最近 ， 一份著名的期刊接受了一篇論文 ， 這篇論文聲稱人工智能算法可以從一個人的面部圖像中檢測出其性取向 ， 其準(zhǔn)確度令人驚訝 。
然而 ， 同樣的問題在人工智能研究中也存在 。 后者使用強大的算法 ， 可以檢測兩組圖像之間細(xì)微但系統(tǒng)的差異 。 但是 ， 用于訓(xùn)練算法的圖像樣本和算法本身一樣重要 。 在關(guān)于犯罪的論文那篇中 ， 作者提供了一些“罪犯”和“非罪犯”的圖片 。 除了明顯的面部表情差異外 ， “罪犯”穿的是T恤衫 ， 而“非罪犯”穿的則是西裝 。 一個強大的算法很容易就能識別出這些差異 ， 并產(chǎn)生一個看似準(zhǔn)確的分類 。
在人工智能研究中 ， “所有的面部圖像都具有同樣的代表性”這一謬論在人工智能研究中扮演著更為微妙的角色 ， 尤其是當(dāng)這些算法都在測量二維圖像的不變面部特征時 。 相機到頭部的距離 ， 相機參數(shù) ， 輕微的頭部傾斜 ， 微妙的表情和許多其他明顯的細(xì)微的差別都影響著對穩(wěn)定的形態(tài)特征的測量 。 當(dāng)這些差異沒有被控制的時候 ， 利用人工智能進行研究只是放大了我們?nèi)祟惖钠?。
此外 ， 使用人工智能進行“面部解讀”的含義在道德上是令人厭惡的 。 那篇有關(guān)性取向的文章的第一作者聲稱 ， 他的主要動機是提醒LGBT群體 ， 這種技術(shù)有可能對他們造成傷害 ， 尤其是在專制的國家 。 但是 ， 盡管這項研究聲稱要識別同性戀者和異性戀者之間的真實形態(tài)差異 ， 但它真正做到的是 ， 算法僅能通過公開的同性戀者自己發(fā)布的照片識別出他們的性取向——就像普通的人類能夠識別出的一樣 。
【深度解讀AI“相面術(shù)”：人臉識別同性戀、罪犯是偽科學(xué)】這種“科學(xué)”的主張 ， 恰好能夠激勵那些專制的政府將人工智能算法應(yīng)用于識別公民的肖像照片中 。 而什么又能阻止他們從這些圖片中“解讀”情報、政治取向和犯罪傾向呢？
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