【AI星球（微信ID：ai_xingqiu）】9月9日報導 （編譯：小白）
根據最新研究，人工智慧可以基於人們臉部照片準確猜測出他們的性取向，這表明機器人可能比人類更擅長「發現同性戀者」。
史丹福大學的研究發現，計算機算法可以正確區分出男同性戀者和直男，準確率高達81%，而對於女同性戀者和正常女性，則為74%。這一發現引起了性取向的生物學起源問題，面部識別技術的道德問題，以及這種軟體侵犯人們隱私或被濫用於反對LGBT目的的可能性。
這一研究發表於《人格與社會心理學雜誌》上，並首次由《經濟學人》報導，該研究中測試的機器智能，則是基於男性和女性公開發布在美國某一約會網站的面部照片，樣本數量超過3.5萬張。研究人員Michal Kosinski和Yilun Wang使用「深度神經網絡」從圖像中提取特徵。
研究發現，同性戀男女往往具有「性別非典型」特性，表情和「裝扮風格」，本質上就是男同性戀者外貌更女性化，反之亦然。數據同時還發現了一個特定的趨勢，比如男同性戀者比直男擁有更狹窄的下巴，長鼻子和大額頭。相比直女，女同性戀者的下巴更寬大，額頭較小。
人類的判斷結果顯然與算法的準確率相去甚遠，大體上對男性的性取向判斷準確率只有61%，而女性只有54%。每當軟體檢查一個人的五張照片時，準確率會更高——男性91%，女性83%。作者寫道，廣義上講，這意味著「算法面部解讀比人類大腦可以感知和解釋更多關於性取向的信息。」
文中指出，研究結果為「性取向源於先天的特定激素暴露」這一理論提供了「強有力的支持」。也就是說，同性戀是天生的，與周圍人格格不入並不是人們自己所能控制的。機器算法對於女性同性戀者的低準確率同時也佐證了「女性性取向更加易變」的觀點。
雖然研究結果在性別和性取向方面具有明確的界限——然而有色人種並沒有納入到研究範圍，同時也沒有考慮到變性人和雙性戀者，即便如此，AI帶來的影響仍十分巨大且令人震驚。監獄社交媒體網站和政府資料庫中存儲有數十億張的人類面部照片，研究人員認為，公共數據可能會不經個人同意而直接被用於檢測人們的性取向。
當配偶懷疑自己被騙婚時，他/她很可能會使用這一技術來檢測對方的性取向，或者青少年使用該算法來分析自己或同伴的性取向，這些都將在意料之中。更可怕的是，很有可能，堅持檢舉LGBT人群的政府可以對目標人口使用這項技術。考慮到它可能會引起不當的應用，構建這類軟體並公開之本身便具有爭議。
但是研究的作者表示，技術已經存在，其能力應該被公眾知曉，這樣政府和公司才能夠主動考慮隱私風險以及對保障和法規的需求。
「這當然很令人不安。就像任何新工具一樣，如果陷入錯誤的人之手，它可以被用於邪惡的目的，」多倫多大學心理學副教授Nick Rule說，「如果你能夠根據他們的外貌對他們進行分析歸類，進而識別他們並向之伸以罪惡之後，想想都很可怕。」
但Rule依然認為開發和測試這項技術很有必要：「作者們所做的一件事就是讓人們知道這項技術究竟有多可怕。如今我們已經知曉，接下來該做的就是思考如何保護我們自己。」
根據史丹福大學發言人的回應，Kosinski暫不方便接受採訪。Kosinski教授以在心理測試分析方面的研究工作而聞名，包括使用Facebook的數據來歸納個人性格。川普的活動和英國退歐支持者都對目標選民採用了類似的工具，引起了人們對在競選中利用個人數據的擔憂。
在斯坦福的這項研究中，作者們還指出，人工智慧可用於探索麵部特徵與其他一系列現象之間的聯繫，比如政治觀點、心理狀況或個性。
這種類型的研究進一步引發了類似於科幻電影「少數派報告」中所描繪的可怕場景的擔憂。在影片中，僅因為有犯罪可能性，人們就會被捕入獄。
「只要有足夠多的數據，AI可以告訴你關於任何人的一切，」面部識別公司Kairos的執行長Brian Brackeen說道，「問題是作為一個社會，我們需要知道嗎？」
Brackeen稱讚斯坦福在性取向方面的數據「準確率高的驚人」，同時他也表示，隨著機器學習越來越普遍，越來越先進，我們需要極大地關注隱私並開發工具來防止機器學習被濫用。
Rule擔心，基於機器對人類面部的解讀，AI很有可能會不斷地被用於歧視人類，他說：「我們所有人都應該對此保持高度警惕。」