無表情人臉預測政治信仰,AI準確率驚人!史丹福研究登國際頂刊
新智元報導
編輯:桃子
【新智元導讀】AI面部識別,已經完全融於所有人的日常生活中。不過,來自史丹福的一項研究中發現,AI竟可以從毫無表情的面部中,識別出一個人的政治傾向,而且準確率驚人。
現在,科學家們已經證明,AI能夠以驚人的準確度從面部,預測一個人的政治取向。
不僅如此,即便是一個毫不「露怯」的面孔,也能精準識別。
這麼說來,人類以後所有的小心思,得收斂收斂了,如果寫在臉上瞬間被AI看透。
這項來自史丹福團隊的研究,已刊登在《美國心理學家》期刊上。
正如你所想的那樣,這一發現愈加引發了嚴重的隱私問題,特別是在沒有獲得個人同意的情況下,進行面部識別。
論文作者Michal Kosinski對此表示,在鐵幕(iron curtain)後成長的經歷讓我深刻意識到監視的風險,以及精英們出於經濟或意識形態原因,選擇忽視不方便的事實。
無表情面孔,AI也能看懂
提及面部識別,每個人或許再熟悉不過了。
AI通過分析基於面部特徵的模式來識別和驗證個人。
背後技術的核心是,算法在圖像/影片中檢測人臉,然後測量人臉的各個方面——比如眼睛之間的距離、頜線的形狀、顴骨的輪廓。
這些測量值被轉換成數學公式,或面部特徵簽名(facial signature)。
簽名可以與已知面孔的數據庫進行比對,進而找到匹配的人。
或用於各種應用,包括安全系統、手機解鎖、在社交媒體平台上給朋友照片打標籤等。
在史丹福的研究中,作者專注於審查新技術,並揭露其隱私風險。
過去的研究中,他們曾展示了Meta(Facebook)出售或交換數據,如何暴露了用戶的政治觀點、性取向、性格特徵和其他私密特徵。
不過,作者指出以往的研究中,還沒有控制可能影響其結論準確性的變量。
比如面部表情、頭部方向、是否化妝或佩戴首飾。
因此,在新研究中,作者們旨在單獨分析面部特徵在預測政治傾向方面的影響,從而更清晰地展示面部識別技術的能力和風險。
人類與AI預測係數,不相上下
為了實現這一目標,他們從一所主要的私立大學招募了591名參與者,並仔細控制了拍攝每個參與者面部照片的環境和條件。
參與者統一穿著黑色T恤,使用面部濕巾去除任何妝容,並將頭髮整齊地紮起來。
他們以固定姿勢就座,在光線充足的房間里對著中性背景拍攝面部照片,以確保所有圖像的一致性。
拍攝完照片後,研究人員使用面部識別算法對其進行處理,具體使用的是ResNet-50-256D架構中的VGGFace2。
這個算法從圖像中提取了數值向量——稱為面部描述符。
這些描述符以計算機可以分析的形式編碼面部特徵,並被用於通過一個將這些描述符映射到政治傾向量表上的模型來預測參與者的政治傾向。
結果發現,面部識別算法可以以0.22的相關係數預測政治傾向。
這種相關性雖然不高,但具有統計學意義,表明某些穩定的面部特徵可能與政治傾向有關。這種關聯獨立於年齡、性別和種族等其他人口統計因素。
接下來,Kosinski和同事們進行了第二項研究。
他們用1026名人類評分者取代了算法,以評估人們是否也能從中性的面部圖像中預測政治傾向。
研究者向他們展示了第一項研究中收集的標準化面部圖像。每個評分者都被要求評估照片中個人的政治傾向。
評分者完成了5000多項評估,並對結果進行了分析,以確定他們對政治取向的感知評分與參與者報告的實際取向之間的相關性。
與該算法一樣,人類評分者能夠預測政治傾向,相關係數為0.21,與算法的性能相當。
Kosinski表示,「令我驚訝的是,算法和人類都能從精心標準化的沒有表情的面孔圖像中預測政治取向。這表明穩定的面部特徵和政治取向之間存在聯繫」。
在第三項研究中,研究人員讓模型去識別政客的圖像,將面部識別的預測能力的檢驗擴展到不同的情境。
結果表明,面部識別模型確實能夠從政治家的圖像中預測政治傾向,中位數準確度的相關係數為0.13。
這種準確度雖然不高,但仍然具有統計學意義,表明在受控實驗室圖像中。預測政治傾向的一些穩定面部特徵也可以在更多樣化的真實生活圖像中被識別出來。
多領域研究
其實,早在2021年的一項Nature研究中,曾指出面部識別技術可以在72%的時間內,正確預測一個人的政治取向。
實驗發現,AI技術優於偶然性(50%)、人類判斷(55%)或個性問卷(66%)。
另一篇2023年研究中,同樣採用深度學習算法從面部識別預測一個人政治傾向,預測準確率高達61%。
不過,在網民看來,每一個聲稱能夠從面部表情讀取人們情緒或其他特徵(如政治傾向)的AI系統都是一場騙局。
這裏沒有任何科學依據,因此也就不存在可以用來訓練AI預測這些特質「優質數據」。
此前,WSJ的一篇報導中,也對這樣的AI發起了質疑——用刻板的面部表情來訓練算法必然會產生誤導。
對此,你是怎麼看的呢?
參考資料:
AI can predict political beliefs from expressionless faces
byu/eggmaker insingularity