性取向如何，現(xiàn)在AI掃描一下你的臉就知道了

斯坦福有一個(gè)看臉預(yù)測(cè)性取向的AI，如同相面一般，根據(jù)面部特征就能判斷一個(gè)人是直是彎，而且準(zhǔn)確度喜人：

男生81%，女生74%。

研究結(jié)果一公布，網(wǎng)友沸騰。也有不少人懷疑：AI哪有這么準(zhǔn)？

凡事需得研究才會(huì)明白。有位名叫約翰（John Leuner）的少年，不止嘴上不信，身體還積極地復(fù)現(xiàn)了算法，要用新的數(shù)據(jù)做個(gè)試驗(yàn)，看看它究竟有沒(méi)有那么準(zhǔn)。

成績(jī)依然不錯(cuò)：男生的準(zhǔn)確率68%，女生達(dá)到了77%。

這個(gè)結(jié)果，又引來(lái)網(wǎng)友們的一波激烈討論。這一次，大家的關(guān)注點(diǎn)不僅僅是準(zhǔn)確率本身，還有少年在復(fù)現(xiàn)研究中展現(xiàn)出的對(duì)AI的觀察：

憑什么說(shuō)我是直男

AI到底是靠哪些線索，來(lái)判斷人類的性向？

約翰用了控制變量法，仔細(xì)觀察人臉的每個(gè)角落。

首先，他用眼睛、眉毛、輪廓、嘴巴和鼻子的特征，單獨(dú)指導(dǎo)AI的預(yù)測(cè)。

實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，男生的眼睛和眉毛，對(duì)AI預(yù)測(cè)性向最有指導(dǎo)意義，鼻子就沒(méi)有幫助；

而對(duì)女生來(lái)說(shuō)，眼睛是最重要的，輪廓是最次要的。

接下來(lái)，是胡子和眼鏡。

約翰發(fā)現(xiàn)，在留胡子和不留胡子的男生數(shù)量相同的數(shù)據(jù)集里，AI判斷男生性向的準(zhǔn)確度，并沒(méi)有受到影響。

眼鏡也一樣，沒(méi)有左右AI的預(yù)測(cè)。也就是說(shuō)，靠刻意的偽裝來(lái)欺騙AI，并不是個(gè)好辦法。

神奇的是，就算縮小成5x5尺寸，AI的判斷依然沒(méi)有受到嚴(yán)重的影響。AUC基本保持在0.6-0.8之間，偶爾還會(huì)超過(guò)0.8 (下圖之左虛線為5x5，右為大圖) 。

所以，大概是靠氣質(zhì)判斷的吧┑(￣Д ￣)┍。

為了做這些探索，約翰復(fù)現(xiàn)了一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和一個(gè)基于面部形態(tài)學(xué)(FM)的模型，還從約會(huì)網(wǎng)站中抓取了50萬(wàn)張照片，從中選取2萬(wàn)多張，做成性別、取向平衡分布的數(shù)據(jù)集。

他用VGG-Face神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從圖像中提取鼻子、胡須、眉毛、嘴角、發(fā)際線等面部特征，然后將照片轉(zhuǎn)換成4096個(gè)元素的特征向量。

因?yàn)槭羌s會(huì)網(wǎng)站，這些照片還會(huì)帶有年齡、性別、性取向等標(biāo)簽信息。

然后作者根據(jù)面部特征訓(xùn)練了一個(gè)回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)性取向。2017年斯坦福大學(xué)的研究就是這么做的。當(dāng)時(shí)，Kosinski教授把人臉?biāo)邢嗤匀∠虻哪樅铣闪?張圖片：

顯然，這四張合成面部圖片之間存在著差異。Kosinski教授就此斷言，性取向通常伴隨著特有的面部特征。

但是我們深究一下就會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的問(wèn)題：男同性戀的人臉合成圖顯示有眼鏡。因此算法可能是根據(jù)臉上的配飾做出的判斷。

fast.ai創(chuàng)始人Jeremy Howard認(rèn)為，說(shuō)AI無(wú)法通過(guò)照片判別性取向顯然是不客觀的，但相關(guān)性不等同于因果關(guān)系。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是發(fā)現(xiàn)面部特征和性取向的相關(guān)性，沒(méi)有解釋這背后的原因，它只是一臺(tái)識(shí)別機(jī)器。

又炸鍋的網(wǎng)友

和兩年前一樣，這項(xiàng)政治不正確的研究帶來(lái)了極大的爭(zhēng)議。對(duì)研究結(jié)果，國(guó)外網(wǎng)友提出了很多質(zhì)疑。

首先，帶有偏見的數(shù)據(jù)集，必然導(dǎo)致帶有偏見的結(jié)果。

有網(wǎng)友指出，gay一般比直男更在乎自己的形象，可能會(huì)精心打扮自己。而約會(huì)網(wǎng)站本來(lái)就帶有強(qiáng)烈的目的性，用戶會(huì)精心打扮自己吸引對(duì)象。

這會(huì)導(dǎo)致模型不太適用于其他社交媒體的場(chǎng)景。

這種猜測(cè)并非毫無(wú)根據(jù)，威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的心理學(xué)教授William Cox研究發(fā)現(xiàn)，同性戀確實(shí)是更傾向于在網(wǎng)上發(fā)布自己高質(zhì)量的圖片。

之前斯坦福大學(xué)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證實(shí)，將模型用在Facebook圖片上時(shí)，準(zhǔn)確率會(huì)降至52％。

另外，這套算法在5×5的圖像上也有63%和72%的正確率，說(shuō)明它還能根據(jù)皮膚、頭發(fā)顏色進(jìn)行分類。

但是5×5的馬賽克基本上完全模糊掉了臉部特征，居然也能行！這與兩年前Kosinski教授的推測(cè)相悖，更讓人懷疑結(jié)果的可信程度。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的表示方法也讓人懷疑不夠客觀。

比如數(shù)據(jù)集中有70%是直男、30%是gay，那么模型只要判斷所有人都是直男，對(duì)準(zhǔn)確率也會(huì)有70%。

比方說(shuō)，每1000人中有50人是同性戀。準(zhǔn)確率91％的結(jié)果會(huì)誤認(rèn)9％的直男為同性戀，也就是85人。

該算法還會(huì)將9％的同性戀者視為直男，也就是會(huì)識(shí)別出45人為同性戀。結(jié)果在130個(gè)“同性戀”中，有三分之二的人其實(shí)并不是同性戀。

約翰只是南非一個(gè)名不見經(jīng)傳的學(xué)生，對(duì)他的討論尚且能控制在理性的范圍內(nèi)。

而斯坦福大學(xué)的Kosinski教授就沒(méi)這么幸運(yùn)了，他的研究一經(jīng)公布，就引起了極大的非議，他本人甚至收到了許多死亡威脅。LGBT團(tuán)體稱他的研究是“垃圾科學(xué)”（junk science）。

在某些國(guó)家，同性戀屬于違法行為，甚至最高會(huì)被判處死刑。即使是在一些同志合法的國(guó)家，這項(xiàng)技術(shù)也面臨著泄露隱私的指責(zé)。

少年在自己61頁(yè)長(zhǎng)的論文中，就提到了這類技術(shù)的隱患：

這類能檢測(cè)性取向的新技術(shù)，可能會(huì)對(duì)同性戀男女的隱私和安全造成嚴(yán)重的影響。

你怎么看？

這項(xiàng)研究在遭到LGBT團(tuán)體強(qiáng)烈抵制的同時(shí)，Kosinski教授還提出了更大膽的主張，足以讓每個(gè)人感到害怕。

他相信AI算法很快就能夠僅通過(guò)面部圖像來(lái)判斷人的智力、政治傾向和犯罪傾向。

千萬(wàn)不要以為這只是臆想，以色列一家創(chuàng)業(yè)公司Faception已經(jīng)開始出售這樣一種AI軟件，通過(guò)面相來(lái)識(shí)別恐怖分子，他們聲稱將這項(xiàng)技術(shù)用在11個(gè)恐怖分子身上，準(zhǔn)確識(shí)別出了其中9人。

用AI給人看相真的靠譜嗎？