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我们已经听过很多遍类似的说法，即“人工智能代表未来科技的方向”。也许有人不太理解：为什么非得是人工智能，而不是别的技术呢？
这是因为人工智能（Artificial Intelligence，缩写为 AI）有着其它高科技无法比拟的优势，就是对“类型的识别”和“不断从过去的错误中学习提高的能力”。
唐太宗李世民曾言：以史为鉴，可以知兴替。小探看到一个对这句话的翻译，是“Who knows the history, who knows the future”，这句话同样可以用来描述人工智能。AI 不断从已有的数据总结经验，就能对未知的事情做出有把握的判断。要是放在古代，可不就是神仙吗？
事实上，现在的人工智能，真的越来越全能了。它已经用于写诗、创作歌曲、画画和诊断疾病。
最近，斯坦福大学两位研究人员Yilun Wang 和 Michal Kosinski，创造出一套人工智能系统，可以仅仅通过观察一个人的照片，就判断出此人的性倾向。
也就是说，你是直男还是同性恋，你喜欢女性还是男性，只要让这个 AI 系统看一看照片就得出结论，而且准确率贼高！
这个研究结果已经写成文章，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 detecting sexual orientation from facial images），并发明在《人格与社会心理学杂志》期刊上。
下面咱们来看看，人工智能是怎么做到这一点的。
首先，研究团队从美国约会网站的公开信息资料中提取出 35326 个面部图片样本，并将图片输入一个叫做 VGG-Face 的软件中，该软件会为每一个人脸图分配一个编号。研究人员使用了每个人的一到五张照片，用户则自己报告自己的性倾向和性行为。
然后，神经网络对这些图片进行学习和提取特征，然后把这些特征输入到一个旨在对性取向进行分类的逻辑回归中。
逻辑回归（Logistic Regression）是一种模型，和用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。在该模型对足够多的数据进行“学习”后，就可以将结果应用于对新样本的计算和判断之中。
该研究得到一个整体性的结果，就是“面部其实包含了更多超出人类大脑能够感知和翻译的信息”，但是人工智能有“能力”识别并总结出这些信息。
比如这个 AI 系统发现：同性恋男性和女性往往具有“性别非典型”特征和表情。举例说明，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。
图片来自论文截图
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”。
此处来一张天海佑希的照片加以说明，怎样算是“更偏中性”。女神虽然不是同性恋，但却是“日本女生最想嫁的女人”。
当然还有我们的国民女神林青霞：
接下来大家一定会好奇：这个 AI 系统经过训练后，看到新的人物照片就能给出他的性倾向判断，那么它的准确率高不高？
答案是非常高，尤其是和人类相比较。
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，那么准确率会进一步提高到 91% 和 83%。
小探时常在微博上看到有人宣称自己能一眼识别同性恋，也时不时看到网友点评某个男明星：“感觉他很有同性恋的气质哎”，或者猜测某两个男明星“他俩应该是真爱吧”......现在可好，不必再捕风捉影，只要把照片给这个人工智能系统，你就能获得更接近真相的判断结果。
不过，除了拿来娱乐，这个系统还有什么用处呢？
研究人员 Michal Kosinski 说，我们的研究结果为极富争议的“产前激素理论”提供了强有力的支持。该理论认为：人体的某些激素会在胎儿性别分化中发挥作用，并且后期也会影响成人的性取向，甚至是决定性因素。具体来说，同性恋倾向的形成，是因为男性胎儿对产前雄激素的暴露不足，或女性胎儿对该激素的暴露过多。
同性恋的起源原因一直没有定论，而这项研究，为“同性恋有生理基础”这一判断提供了证据。
另外，这项技术现在是用来判断性倾向，但未来可以推广应用到检测情绪、智商、甚至是犯下某些罪行的倾向上。
但是，无论是现阶段的研究结果，还是未来的延伸方向，这项研究都引发了极大的道德争议。Kosinski 提到：“我们对这些结果感到非常不安，并花了很多时间考虑是否应该将它们公之于众”。
他们最终公开了论文，随后果然引发了轩然大波。
一部分人斥责此研究为“伪科学”，因为此研究的对象仅限于美国境内的白种人，并且不能判断双性恋者。
Kosinski 在一篇笔记中反驳道：虽然本研究并不能证明该结论同样适用于其他种族，但我们发现该结论有适用的可能性。相同的生物学、进化和文化因素促进了同性恋者和异性恋者之间差异的形成，这些因素也很可能会影响其他种族。而识别不了双性恋者，不会使得已有的结论失效。
但是更多的讨论集中在：此项研究是否侵犯了他人的性取向隐私。
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。此前天涯论坛上有过关于“同妻”的热帖，讲述女性嫁给男同性恋后痛苦的婚姻生活。而《华盛顿邮报》上一名作者也写文章说：“我曾经和一个男性第三次见面后，才知道他是打算跟我约会恋爱的”，并对自己没能及时察觉这种浪漫走向而感到很尴尬。
更多人认为：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；在有些地方，如果性取向被公开，可能会带来严重的后果。
有人给该项研究人员发来了愤怒的邮件：“你肯定知道在一些国家，同性恋是犯罪行为。所以我认为你是一个支持谋杀同性恋者的恐同混蛋。如果不是，请你销毁所有跟这个话题有关的工作，否则，我希望能来个人杀了你，因为你的工作将使很多人受到折磨，甚至死亡。”
来自国际 LGBTI 联合会的图像，显示了世界上同性恋不合法的国家和地区
Kosinski 对这些警告和威胁进行了回复，表明他们并没有创建一个侵犯隐私的工具。此项研究工作其实内容有限，只研究了自称是同性恋或者异性恋的人群；但他同时承认：令人不安的是，我们发现这些技术确实存在这样的（侵犯隐私）风险。
如果这个人工智能系统流传开来，你的照片可能就会被未经允许拿去做测试。毕竟这个时代，想“人肉”出一个社交网络用户都能办到，获取几张照片并非难事。想一想：假如你到了结婚的年龄还没有对象，然后有人拿你的照片去做测试，恰好得出你可能有同性性取向，那么你就可能被流言蜚语缠上。
而小探还想延伸讨论一点：我们说到，该研究方法其实能推广到检测情绪智商乃至犯罪倾向上，假如一个人在这些方面的信息，都能被人工智能看照片加以判断，这不是妥妥的“刻板印象”吗？
人工智能经过大量数据分析得到一些普适性结论，然后将结论应用于新的个体上，这种做法人类社会也很常见，但却是不被倡导的。
普林斯顿大学信息技术和政策中心的一项研究发现：机器学习和 AI 算法，会不经意强化和扩大了社会上流传的，或者用户潜意识中的既定偏见。以上文的性倾向研究为例，如果被广泛使用，那么人们就更容易把气质柔和的男性或者外形俊朗的女性，和同性恋联系起来。
2013年，哈佛大学的一项研究也发现：非裔美国人的名字更容易和通缉令形成配对。如果这些数据进入人工智能系统，那么判断新样本时，一个非裔美国人的名字，显然会更容易得到“犯罪倾向高”的预测结果。这已经涉嫌种族歧视。
但是人工智能本身无罪，它就像一面镜子，折射出人类社会真实的一面，这个真实一面在美国经过几十年的洗礼，已经被藏起来了，大家只是嘴上不说而已，却被数据再次揭露出来。如果我们不主动纠正“刻板印象”，那么作为工具的人工智能就会加固这些印象。归根结底，主观能动性在人类手中，人工智能的进步，就如核武器一般，确实有可能被使用者拿来做坏事。
所以，人工智能可以准确判断你的性取向，你觉得，这是不是一件危险的事儿？
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