斯坦福大学的新人工智能算法：通过照片判断你是否是同性恋

“有的关键点，人没法分辨，不一定设备也不好;例如根据面部的微小特点来分辨这一人的性取向。”斯坦福大学研究者 Michal Kosinski 如是说。和我同僚 Yilun Wang 一起写了个深度学习算法：光凭1个人的照片，就能分辨他或是她，是不是双性恋。

Michal Kosinski

这一优化算法的精确度并不是低：

得知， 只能一張反面照的状况下，有 81% 的成功率取得成功分辨“直男帅哥”還是“Gay” ;分辨是不是为“百合花”的成功率则是 74%。在有5张另一方相片的状况下，成功率被提高到 91%(男)和 83%(女)。

总得来说，人们光凭长相猜想自己性取向的成功率一般 为 61%(男)，54%(女)。

一张照片对你说英国的 Gay 和百合花“长哪些”

俩位科学研究工作人员依据该幽会平台网站的统计数据样版，制做出了英国直男帅哥、直女、男同、女同4个群体的合成照片，即典型性长相：

左上为“典型性英国直男帅哥”，左下以“典型性英国直女”，右上方为“典型性的英国 Gay”，右下则是“典型性的英国百合花”。对于最右侧的二张线条图，图中是直男帅哥、Gay 的关键面部整形差别(绿线表达 Gay，绿线为直男帅哥);下面的图则是直女、百合花的关键面部整形差别(绿线为百合花，绿线为直女)。

小结起來，俩位科学研究工作人员在“双性恋 vs 异性恋面部整形差别”这一话题讨论上，小结出的結果可归纳为：

Gay 趋向于有着被区划为“非典型男士”的特点、小表情和穿着打扮。简易而言，Gay 看上去更男性化，下颚更窄，鼻头更长，前额总面积更大。

女百合则反过来，通常下颚会更宽，前额更小。

科学研究目地

俩位科学研究工作人员表达，进行该科学研究并不是以便辨别双性恋群体。

在另一方不知道的状况下获得其性取向信息内容，在伦理道德上毫无疑问站不住脚。而从技术上，就算该优化算法的成功率很高，在不可以清除假正例(例如把某直男帅哥错误行为为 Gay)的前提条件下，也不可以用以在实际中鉴别某一群体(“鉴别”特殊群体的主观因素，自身很最该探讨与抨击)。

另一个，《经济学人》强调，该科学研究在uci数据集上带1个十分大的局限：

其uci数据集是来源于英国某约会网站的 36630 名男客户的 130741 张相片，及其38593 名女客户的170360 张相片。双性恋和异性恋人群的样版尺寸基本相同。

毫无疑问，1个人到幽会服务平台上公布的相片一般 历经精心挑选，通常会彩妆穿着打扮及其对相片开展 PS。这种相片和自己真正的衣食住行情况应当是有差别的。因此，若把该优化算法运用于一般生活照片，其精确性很有可能会大幅度减少。

我觉得，研究者 Michal Kosinski 表达， 此项科学研究的真实目地是警示大伙儿和政府部门——所有人的隐私保护到底面临多少的威协。