斯坦福大学的研究人员已经证明了人工智能如何通过观察照片来确定性取向。他们的工作报告迅速产生了来自不同网站的访问者的长串评论。他们的工作也引发了人们对他们的研究(包括研究结果)所暗示的关注。
TechCrunch的 Devin Coldewey 称该研究“令人惊讶，因为它令人不安”。故事的标题是：“可以通过照片判断一个人的性欲的AI显示了数据时代的黑暗面。”
据“经济学人”报道，这两位研究人员Michal Kosinski和Yilun Wang表示，“机器视觉可以通过分析人们的面孔来推断性取向。”
他们创建了一个机器学习系统，图片可以显示一个人是同性恋还是同性恋。
该深层神经网络从一个巨大的数据集提取的特征，说TechSpot，确定一定的趋势，以帮助它决定一个人的性欲。
“经济学人”说，他们的计划详情很快将发表在“人格与社会心理学杂志”上。报告称，他们共收集了130,741张36,630名男性图片和170,360张38,393名女性图片，这些图片是从一个受欢迎的美国约会网站下载的。
“经济学人”说，图像被输入软件VGG-Face，吐出一串数字代表每个人。在约会网站上宣布了逻辑回归，以寻找面部特征与所有者性行为之间的相关性。
结果?该模型的表现优于人类。它在区分“同性恋”和“直接”面孔方面做得更好。“卫报”称，斯坦福大学的研究“发现计算机算法可以在81%的时间内正确区分同性恋和男性。”
经济学家讨论了这些数字。
当显示随机选择的同性恋和直男的一张照片时，该模型在81%的时间是正确的。当显示每个男人的五张照片时，它在91%的时间内正确地归因于性。该模型对女性的影响不大。尽管如此，在两者中，表现都优于人类进行区分的能力。使用相同的图像，人类直接61%的时间告诉同性恋男性，女性54%的时间。
关于如何进行这项研究的讨论与结果一样有趣。问题在很多方面浮出水面：我们是否要适应出生途中或其他方面的生物性取向理论，我们是否坚持任何人都不是这样或那样出生，我们是否欢迎研究机器学习可以做些以后更好地理解它，或者这个研究线是否最好被忽略。
山姆·莱文在卫报：研究报告提出了“ 问题有关的生物起源性取向，面部检测技术的伦理，对于这种软件侵犯他人隐私或滥用反LGBT目的的潜力。”
经济学家称：
“关键不在于Kosinski博士和王先生创造的软件可以直接确定同性恋。这不是他们的目标。相反，他们已经证明这种软件是可行的。”
Levin注意到作者的观点，即“技术已经存在，其能力对于暴露非常重要，以便政府和公司能够主动考虑隐私风险以及对保障和法规的需求。”
他们并不打算建立一个侵犯隐私的工具。
Coldewey表示应该明确：研究“是出于良好意图所做的所有指示。在一组广泛的作者笔记中，任何评论该主题的人都应该阅读，Michal Kosinski和Yilun Wang解决了各种异议和问题。最相关的可能是他们为什么发表论文的言论。“
Coldewey进一步评论说，“对受影响最大的人表示同情的研究人员表现得更好”，而不是“为自己的议程做这件事”。