斯坦福大學新人工智能能夠憑藉照片分辨同性戀
斯坦福大學一個科研小組近日研發出新的圖片識別人工智能算法，其作用是憑藉照片分辨出個人性取向,較簡單地判斷其是否是異性戀（Straight）或同性戀（Gay）。該基於深度神經網絡的人工智能算法由Miachal Kosinski和Yilun Wang組成的團隊開發，通過從美國約會網站公開發布的35000多張頭像照片對AI進行訓練，分析這些男性/女性頭像的哪些臉部特徵更傾向於同性戀，並且與約會網站的性取向數據對比提高準確率。
據稱通過不斷的訓練和學習，從巨型的數據庫來源判斷人們的性取向，人工智能算法得出一些結論“同性戀人群”的臉部特徵往往有“非典型性別”特徵，同性戀男士相比異性戀男士來說臉部表情更柔和，容光煥發，更加潔淨，具有女性化特徵；下巴更窄、鼻子更長、前額更大。對於同性戀女士來說，特徵則相反，她們更傾向男性化。
通過初步實驗，這一人工智能算法通過一張圖片判斷男士性取向的準確率高達81%，判斷女性性取向的準確率高達74%；如果同一位人士的頭像來源有五張，那麼其判斷的準確率可以分別提高至91%和83%。
這項研究也其實可以證實人類的性取向其實更有可能是天生的，這些都會反應在面部表徵中，同性戀是生物多樣性的表現，而非後天心理變異導致。
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