Автоматическое определение гомосексуалистов по фото ( 2 фото )

Очень острая нынче тема, по этому ее не обошел даже Искусственный интеллект. Он учится определять гомосексуалистов по фото. Хотя если честно, мне кажется многие из нас смогут определить значительную часть подобного контингента по подобным фото, которое представлено выше. Ну все же обратимся к науке.

Несколько лет назад, используя базу данных со снимками лиц (которые были взяты с сайтов знакомств с открытыми данными), ученые собрали 35 326 снимков 14 776 людей, среди которых в равной степени были представлены гомосексуальные мужчины и женщины. Их черты лица были извлечены и рассчитаны: от формы носа и бровей до растительности на лице и выражения лица.

Нейросеть глубокого обучения скушала все эти черты, подмечая, какие обычно ассоциируются с определенной сексуальной ориентацией. Ученые не «засеивали» ее предубеждениями о том, как обычно выглядят люди с обычной или гомосексуальной ориентацией; система просто распределила черты и соотнесла их с половыми предпочтениями.

К этим паттернам можно обратиться, чтобы позволить компьютеру угадать половые предпочтения человека — и оказалось, что система ИИ значительно лучше справляется с этой задачей, чем люди. Алгоритм смог верно определить ориентацию 91% показанных ему мужчин и 83% женщин, по паре за раз. Люди, которым предоставили те же снимки, были правы в 61% и 54% случаев, соответственно — то есть, подбрасывание монетки выдало бы такой же результат.

Вариации между четырьмя группами описаны во второй статье; помимо очевидных поведенческих различий, вроде ухаживаний одной группы или похожего макияжа, общая тенденция заключалась в наличии «женских» черт у геев и «мужских» черт у лесбиянок.


На рисунке показано, где находились черты, указывающие на сексуальную ориентацию

Следует отметить, что такая точность системы была достигнута в идеальных условиях выбора между двумя людьми, один из которых гомосексуален. Когда система оценивала группу из 1000 лиц, из которых только 7% принадлежали гомосексуальным людям (для больше репрезентативности фактической доли населения), ее результаты были не самыми лучшими. В лучшем случае выборка из 10 лиц была распознана с 90-процентной точностью.

Существует также реальная возможность наличия предвзятости у системы из-за данных: во-первых, включали только молодых белых американцев типа мужчина/женщина и гомосексуалист/обычный.

«Несмотря на наши попытки получить более разнообразную выборку, мы были ограничены изучением белых участников из США. Поскольку предубеждения против гомосексуалистов и использования онлайн-сайтов знакомств неравномерно распределены между разными этническими группами, мы не смогли найти достаточного количества небелых гомосексуальных участников».

Хотя ученые предполагают, что другие этнические группы, скорее всего, будут иметь схожие лицевые паттерны и система также будет эффективно их определять, в действительности это нужно подтвердить, а не предполагать.

Также можно утверждать, что классификатор собирал черты, характерные для людей на сайтах знакомств, не без помощи механизма самоотбора — например, американские мужчины с обычной половой ориентацией могут намеренно избегать внешнего вида, который показал бы, что они могут быть гомосексуальными.

Конечно, в реальной эффективности этой системы разумно усомниться, поскольку обучается она на основе ограниченного объема данных и по большей части эффективна на примерах из этого пула. Проведение дальнейших исследований будет необходимо. Однако кажется недальновидным предполагать, что такая работающая система невозможна.