尽管从古希腊人到18世纪的历史上都有这样的例子，人们能通过面部特征来基本判断一个人的性格或生活方式，斯坦福大学最近的一项研究给我们提供了一个现代版本，通过面部检测技术来判断一个人是同性恋还是异性恋。

深神经网络用于确定研究中的性倾向

王逸伦(Yilun Wang)和迈克尔·科辛斯基(Michael Kosinski)的研究在美国一家约会网站上公开了3.5万多张男性和女性的面部图像，发现电脑算法用于区分异性恋和同性恋男性的准确率为81%，女性的准确率为74%。当计算机对每人五幅图像进行评估时，准确率提高到91%。看同样照片的人只有61%的时间是准确的。

在研究中发现的一种模式是同性恋女性和男性具有典型的“性别-非典型”、“仪容风格”、特征和表情的变化，同性恋男性看起来更女性化，而同性恋女性则更阳刚。机器发现的另一种趋势是，与直男相比，男同性恋的额头更大，鼻子更长，下巴更窄。研究人员发现，电脑最关注的是女性的领口、嘴角、头发和鼻子，以及男性的下巴、眼睛、眉毛、鼻子和发际线，以帮助确定一个人的性取向。

王和科辛斯基使用的是VGG-Face，这是一种已经存在的深层神经网络，最初是通过学习识别260万张图像样本中的模式来进行面部识别训练的。神经网络是一组以人脑为模型的算法，用于识别大型数据集中的模式。它帮助我们对数据进行分类。科辛斯基博士认为，类似的人工智能系统可以用来识别其他人类特征，如智商或政治观点。

一旦这项研究发表在“人格与社会心理学杂志”上，它就开始引起人们的关注，担心这种类型的侧写可能会走上消极的道路。

对AI的担忧

在社交媒体网站和政府数据库中都可以看到数十亿人的面部图像，这项研究利用现有的技术，仅从面部特征中提取重要意义，研究者让我们看到了它有多么强大。我们可以想象一下，这种能力是如何被用于各种邪恶的原因的。

正如“卫报”在一篇关于这个问题的文章中引用的，多伦多大学心理学副教授尼克·鲁尔发表了有关同性恋科学的研究报告，他说：“这肯定是令人不安的。就像任何新工具一样，如果落入坏人之手，就可能被用于不良目的。”

这项研究提出了几个问题，并增加了另一项考虑的事情，我们需要导航作为一种文化与人工智能添加到我们的能力。

首先，这项研究使用了公开的图像。关于如何使用面部检测技术，确实存在隐私方面的问题。用于追捕恐怖分子、罪犯和失踪人员可以吗?当我们只是从任何未经此人同意就能捕捉到的面孔上提取信息时，我们会越界吗?这方面的道德准则是什么?我们如何确保这项技术不会被滥用于反LGBT的目的，或在未来基于智商或政治观点的歧视?我们如何才能在利用这项研究的洞察力来指导我们的人工智能策略而不是过度概括(即所有具有性别-非典型表达的男性都是同性恋)的情况下取得正确的平衡?就目前的情况来看，虽然人工智能在区分性取向方面比人类更好，但它不是100%。而且，在没有人同意的情况下，任何人都有权利获得这些信息吗?

事实上，科辛斯基博士声称，这项研究是作为一个示范，并警告决策者机器视觉的力量。在上一次美国总统竞选中，特朗普的竞选团队使用了心理特征分析和本研究中使用的模型类似。随着不断增长的数据量为人脸检测程序的机器算法提供数据，并随着时间的推移，它们将变得更好，潜在的用途也会增加。

但是，我们将来能把任何事情保密吗?恐怖只有时间才能证明一切。