斯坦福大学的研究发现，计算机算法可以正确区分出男同性恋者和直男，准确率高达81%，而对于女同性恋者和正常女性，则为74%。根据斯坦福大学发言人的回应，Kosinski暂不方便接受采访。在斯坦福的这项研究中，作者们还指出，人工智能可用于探索面部特征与其他一系列现象之间的联系，比如政治观点、心理状况或个性。在影片中，仅因为有犯罪可能性，人们就会被捕入狱。
【AI星球（微信ID：ai_xingqiu）】9月9日报道 （编译：小白）
根据最新研究，人工智能可以基于人们脸部照片准确猜测出他们的性取向，这表明机器人可能比人类更擅长“发现同性恋者”。
斯坦福大学的研究发现，计算机算法可以正确区分出男同性恋者和直男，准确率高达81%，而对于女同性恋者和正常女性，则为74%。这一发现引起了性取向的生物学起源问题，面部识别技术的道德问题，以及这种软件侵犯人们隐私或被滥用于反对LGBT目的的可能性。
这一研究发表于《人格与社会心理学杂志》上，并首次由《经济学人》报道，该研究中测试的机器智能，则是基于男性和女性公开发布在美国某一约会网站的面部照片，样本数量超过3.5万张。研究人员Michal Kosinski和Yilun Wang使用“深度神经网络”从图像中提取特征。
研究发现，同性恋男女往往具有“性别非典型”特性，表情和“装扮风格”，本质上就是男同性恋者外貌更女性化，反之亦然。数据同时还发现了一个特定的趋势，比如男同性恋者比直男拥有更狭窄的下巴，长鼻子和大额头。相比直女，女同性恋者的下巴更宽大，额头较小。
人类的判断结果显然与算法的准确率相去甚远，大体上对男性的性取向判断准确率只有61%，而女性只有54%。每当软件检查一个人的五张照片时，准确率会更高——男性91%，女性83%。作者写道，广义上讲，这意味着“算法面部解读比人类大脑可以感知和解释更多关于性取向的信息。”
文中指出，研究结果为“性取向源于先天的特定激素暴露”这一理论提供了“强有力的支持”。也就是说，同性恋是天生的，与周围人格格不入并不是人们自己所能控制的。机器算法对于女性同性恋者的低准确率同时也佐证了“女性性取向更加易变”的观点。
虽然研究结果在性别和性取向方面具有明确的界限——然而有色人种并没有纳入到研究范围，同时也没有考虑到变性人和双性恋者，即便如此，AI带来的影响仍十分巨大且令人震惊。监狱社交媒体网站和政府数据库中存储有数十亿张的人类面部照片，研究人员认为，公共数据可能会不经个人同意而直接被用于检测人们的性取向。
当配偶怀疑自己被骗婚时，他/她很可能会使用这一技术来检测对方的性取向，或者青少年使用该算法来分析自己或同伴的性取向，这些都将在意料之中。更可怕的是，很有可能，坚持检举LGBT人群的政府可以对目标人口使用这项技术。考虑到它可能会引起不当的应用，构建这类软件并公开之本身便具有争议。
但是研究的作者表示，技术已经存在，其能力应该被公众知晓，这样政府和公司才能够主动考虑隐私风险以及对保障和法规的需求。
“这当然很令人不安。就像任何新工具一样，如果陷入错误的人之手，它可以被用于邪恶的目的，”多伦多大学心理学副教授Nick Rule说，“如果你能够根据他们的外貌对他们进行分析归类，进而识别他们并向之伸以罪恶之后，想想都很可怕。”
但Rule依然认为开发和测试这项技术很有必要：“作者们所做的一件事就是让人们知道这项技术究竟有多可怕。如今我们已经知晓，接下来该做的就是思考如何保护我们自己。”
根据斯坦福大学发言人的回应，Kosinski暂不方便接受采访。Kosinski教授以在心理测试分析方面的研究工作而闻名，包括使用Facebook的数据来归纳个人性格。特朗普的活动和英国退欧支持者都对目标选民采用了类似的工具，引起了人们对在竞选中利用个人数据的担忧。
在斯坦福的这项研究中，作者们还指出，人工智能可用于探索面部特征与其他一系列现象之间的联系，比如政治观点、心理状况或个性。
这种类型的研究进一步引发了类似于科幻电影“少数派报告”中所描绘的可怕场景的担忧。在影片中，仅因为有犯罪可能性，人们就会被捕入狱。
“只要有足够多的数据，AI可以告诉你关于任何人的一切，”面部识别公司Kairos的首席执行官Brian Brackeen说道，“问题是作为一个社会，我们需要知道吗？”
Brackeen称赞斯坦福在性取向方面的数据“准确率高的惊人”，同时他也表示，随着机器学习越来越普遍，越来越先进，我们需要极大地关注隐私并开发工具来防止机器学习被滥用。
Rule担心，基于机器对人类面部的解读，AI很有可能会不断地被用于歧视人类，他说：“我们所有人都应该对此保持高度警惕。”
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