斯坦福大学的这项研究成果即将在《人格与社会心理学杂志(Journal of Personality and Social Psychology)》上刊登,最早已由《经济学人杂志》报道。研究发现,相对于人类,人工智能有着准确得多的“基达(gaydar,即判断同性恋的能力)”。

  研究显示,人工智能辨别同性恋与直男的准确率高达81%,分别女同性恋与直女的准确率高达74%。作为对比,人类的判断准确率要比复杂的计算机软件逊色很多,判断对象为男子时的准确率为61%,在判断对象为女的情况下准确率为54%。

  这项研究成果已经引起了关于其技术应用前景的批评,它既涉及面部识别技术的应用伦理,也存在其应用是否会侵犯个人隐私的问题。

  领导此项研究的迈克尔-科辛斯基(Michal Kosinski)与Yilun Wang表示,这款人工智能软件能够发现同性恋与异性恋之间在面部结构上的细微区别,从而能够准确的判断出他们的性取向。

  斯坦福大学的研究者发现,同性恋男女通常有着“性别非典型性”的面部特征与表情。同时计算机分析程序也将一个人的“装扮风格”纳入判断规则系统,实际上表明一些同性恋女子通常表现得过度阳刚,而一些同性恋男子表现得更加阴柔。

  当这套人工智能系统评估完一个人的5张照片后,其结果将会更加准确——测试对象为男子时准确率为91%,对象为女子时的准确率为83%。

  小组的论文暗示,其发现结果“强烈支持”了一个人的性取向源自于其出生之前所暴露的不同荷尔蒙环境的理论。人工智能面对不同性别的判断准确率不同,也支持了女性性取向更易变的观念。

  进行此项研究的斯坦福大学研究者认为,通过判断恰当的数据组,类似的人工智能测试将能判断出个体智商甚至政治观点等其他个人特征。但Kosinski与Wang同时也警告称,这种人工智能机器可能对LGBT(同志/跨性别者/双性恋和跨性别)社群造成潜在的危险。

  他们表示:“由于企业与政府正在越来越多的使用计算机视觉算法来探测人们的个人隐私性的特征,我们的研究结果将对同性恋男女的隐私与安全造成威胁。”