「AI 已經(jīng)能看出你藏起來(lái)的小秘密了!」
斯坦福大學(xué)的兩位研究員發(fā)布了一個(gè)研究報(bào)告,他們用數(shù)十萬(wàn)張約會(huì)網(wǎng)站的照片來(lái)訓(xùn)練一個(gè)面部識(shí)別系統(tǒng),嘗試讓 AI 學(xué)會(huì)通過(guò)照片來(lái)判斷一個(gè)人是否是同性戀。
(研究介紹頁(yè))
權(quán)威外媒《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》第一個(gè)報(bào)道了這個(gè)研究,之后其他媒體也做了跟進(jìn)的報(bào)道,諸如《可怕!AI 只要一張照片就能看出來(lái)你是不是同性戀》的標(biāo)題很快散播在各家媒體網(wǎng)站上。
從多家外媒的報(bào)道來(lái)看,研究指出通過(guò)一張面部圖片,該系統(tǒng)就可以判斷出圖片上的人性向如何,判斷準(zhǔn)確率男性 81%,女性 71%,如果同一人物的圖片素材達(dá)到 5 張,則準(zhǔn)確率可以上升到男性 91%,女性 83%。
但著名科技媒體 The Verge 指出,其實(shí)這類報(bào)道出現(xiàn)了偏差,斯坦福大學(xué)研究員們的這個(gè)研究并不是像諸多文章中寫的那樣,只要一張照片就能看出來(lái)性取向,事實(shí)上,該研究是通過(guò)兩張圖片二選一的機(jī)制讓機(jī)器選出「更可能是同性戀」的圖片。這種對(duì)比判斷其實(shí)是從 50% 的隨機(jī)幾率開(kāi)始計(jì)算的,因此與單純對(duì)一張圖的分析有著很大的區(qū)別。
除了報(bào)道的理解偏差以外,這項(xiàng)研究本身也遭到了不少批評(píng)聲。馬里蘭大學(xué)的社會(huì)學(xué)家 Philip Cohen 就表示,人們本來(lái)?yè)碛幸粋€(gè)私密的生活,性取向也沒(méi)有打算公之于眾,結(jié)果去了一趟機(jī)場(chǎng)或者運(yùn)動(dòng)場(chǎng)就被攝像頭掃描出來(lái)了,這樣的可能性會(huì)讓人們感到恐懼。
研究人員之一的 Michal Kosinski 也表示,他們的意圖就是警醒人們 AI 的危險(xiǎn)性。他認(rèn)為人工智能和面部識(shí)別在不遠(yuǎn)的將來(lái)不僅僅可以識(shí)別人的性取向,甚至還能檢測(cè)出人的政治立場(chǎng)、犯罪傾向,甚至智商。
The Verge 文章還認(rèn)為,這種從人臉圖片判斷出性取向的科研成果其實(shí)是 19 世紀(jì)到 20 世紀(jì)的種族主義披上了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等計(jì)算機(jī)技術(shù)的外衣,對(duì)真正科學(xué)的反攻倒算。它像過(guò)去的偽科學(xué)、相面術(shù)一樣,給了某些人譴責(zé)、滅絕其他人類同胞的理由。
(研究報(bào)告中的圖片)
從道德的角度看,這項(xiàng)研究確實(shí)有著很大的缺陷,但人們也無(wú)法否認(rèn),機(jī)器確實(shí)有著人類所沒(méi)有的分析能力,也許能夠發(fā)現(xiàn)人類所發(fā)現(xiàn)不了的規(guī)律和事實(shí)。
比如 AlphaGo 就可以從圍棋的規(guī)則和以往的經(jīng)典棋局中「研究」出一套獨(dú)特的棋路,而不是簡(jiǎn)單的模仿學(xué)習(xí)。
所以該研究指出的同性人群可能存在不同于異性戀人群的某些特征,從人類的角度我們也不能一昧地從道義上反駁,相反,類似的研究成果可能會(huì)被性學(xué)專家重視,并加以深入研究。
但另一方面,從訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)來(lái)看,這項(xiàng)研究本身也存在著一定的問(wèn)題。
數(shù)據(jù)源的問(wèn)題。從婚戀交友網(wǎng)站獲取的數(shù)十萬(wàn)張照片不能代表人類全體,這些人本身可能就存在著某些特征,而這些特征極有可能會(huì)影響到機(jī)器對(duì)性取向的判斷與學(xué)習(xí)。
(國(guó)外某著名約會(huì)網(wǎng)站)
數(shù)據(jù)類型的問(wèn)題。圖片就夠了嗎?判斷一個(gè)人的性取向這樣重要的特征,簡(jiǎn)單的靜態(tài)圖片就夠了嗎?機(jī)器也許可以發(fā)現(xiàn)人類無(wú)法發(fā)現(xiàn)的東西,但前提是數(shù)據(jù)的厚度、密度和廣度都必須達(dá)到一定的量。
在這一點(diǎn)上,研究者只給機(jī)器提供靜態(tài)的圖片作為學(xué)習(xí)的素材,不禁讓人懷疑他們的初衷究竟是出于科學(xué)地研究不同人群的潛在特征,還是一些易于媒體傳播的商業(yè)意圖。
(馬克·扎克伯格在哈佛校園里做的 FaceMash)
畢竟,從網(wǎng)站上扒圖并不是什么技術(shù)活,讓機(jī)器做選擇題的概念,也像極了十多年前哈佛某個(gè)宅男做的校園選美網(wǎng)站。
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