只需一张照片，AI就能识别你的性倾向-图片测试性取向

 

【项目应用场景：计算机视觉】

虽然同性恋已经在部分国家合法化，但还有大部分的地区并不承认。

相比于异性恋，同性恋群体一直处于被边缘化的地位。自古以来，大众对同性恋一直保持好奇、怀疑乃至质疑的态度，甚至有些人会认为同性恋是一种病。

虽然一直有同性恋源自于人之天性的说法，但一直没有定论。

不过，斯坦福大学的两位研究人员Yilun Wang和Michal Kosinski的一项研究，或许可以为“同性恋有生理基础”这一判断提供证据。

原理和结果

据了解，这项研究是两位研究人员用超过3.5万张约会网站的照片来训练的一个面部识别系统。通过使用深度学习神经网络从图像中提取特征，研究人员尝试让AI学会判断一个人是否为同性恋。

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。

在研究中，数据显示，男同性恋者通常颌骨较窄，鼻子较长，前额较大，即看起来更偏清秀的“瓜子脸”；与直女相比，女同性恋者的下颚较大，前额较小，看起来更“俊朗”。

如图所示：左边是综合样本做出的异性恋者脸部图，右边则是同性恋者脸部图，能明显看出双方的差异，右图中的男女外形更为“中性”，基于性别的典型特征没有左边明显。

图：论文截图

此外，虽然女性一般会笑得更多，但女同性恋者的笑容比异性恋者少。而在修饰打扮方面，女同性恋者往往使用较少的眼妆，头发颜色更深，并且穿着暴露皮肤更少、衣领更高的衣服，较少女性化的修饰风格。

论文中总结道：“这项研究观察到的女性气质差异是很微妙的，散布在许多面部特征上，只有在检查许多面部图像的平均值时才会明显”。

识别准确率远高于人类

那么，该系统的识别准确率如何呢？

答案是非常高，尤其是和人类相比较。

在判别过程中，如果只给出某个人的一张照片，系统对男女性倾向的判断准确率分别为81%和71%。与此对照，人类判断的准确率只有 61% 和 54%。

如果能获得五张照片，那么系统的准确率会进一步提高到91%和83%。

对此，作者在论文中写道，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。”

此外，论文还指出，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。并且，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。

不足与争议

该项研究的结果在性别和性取向方面具有明确的界限，但其仍存在不足，并被社会所质疑。

虽然，AI系统通过照片判断一个人是否为同性恋的准确率非常高，但其训练数据并没有囊括所有，包括有色人种、变性人或双性恋者。即便如此，AI带来的影响仍十分巨大且令人震惊。

该论文名为《深度神经网络能比人类更准确地通过面部图片检测性取向》（Deep neural networks are more accurate than humans at detectingsexual orientation from facial images），首发在《人格与社会心理学杂志》期刊上。

图：论文介绍页面

论文一经发布，就引起了社会大众对其质疑。

而大家质疑的点，集中在此项研究是否侵犯了他人的隐私权。

有人认为，如果你打算和一个人成为朋友或者建立更亲密关系，那么知晓对方的性取向是必要的。但更多人却认为，一个人的性取向应该是他或她的隐私，任何人不能随意知晓；并且，在有些地方，如果性取向被公开，可能会带来严重的后果。

图：国际LGBTI联合会图像，世界上同性恋不合法的国家和地区

多伦多大学心理学副教授NickRule也认为：“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。”

但Nick 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。”

而对于这些质疑，研究作者也表示，该技术已经存在，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。

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