最新 AI 技術能判斷照片人物是否為同性戀，準確率高達 91％

圖左為美國典型異性戀，圖中為美國典型同性戀，圖右的曲線圖則為同性戀主要的臉部輪廓特徵

史丹佛大學的一項研究發現，人工智慧能從人臉照片精準猜測此人是否為同性戀，這說明了電腦是比人類更好的「同志雷達」（Gaydar）。這項技術使用交友網站的照片進行測試，其準確率高達 91%。然而，這項研究也引發了性傾向生物起源（biological origins of sexual orientation），以及人臉識別技術的倫理問題，外界擔憂這種軟體可能違反個人隱私，或者被濫用於反同性戀等目的。

同性戀具有非典型的性別特徵

史丹佛大學研究員柯辛斯基（Michal Kosinski）和王依倫（Yilun Wang，音譯），收集美國交友網站上 35000 張公開的人臉照片樣本，利用深度神經網路（deep neural networks）技術，以精密的數學系統分析大量的照片資料，並從照片中擷取特徵，研究結果對男性的準確率為 81%，對女性則為 74%。其研究成果發表於《人格與社會心理學期刊》（Journal of Personality and Social Psychology），並被《經濟學人》雜誌報導。

研究發現，男女同性戀往往具有「非典型」的性別特徵，同性戀的臉部表情和裝扮風格也與異性戀大不相同。此外，男同性戀者似乎表現出更加女性化的特徵，而女同性戀者則反而表現出更加男性化的特徵。該研究還分析出一些同性戀的臉部特徵，相較於異性戀，男同性戀具有較窄的下巴，較長的鼻子，以及較寬大的前額。女同性戀則具有較長的下巴，和較小的前額。

人臉具有性傾向的資訊

相較之下，人類辨識同性戀的能力遠不及電腦，對男性的準確率只有 61%，對女性則只有 51%。如果提供同一人的五張照片讓電腦分析，其準確率更高，男性高達 91%，女性則高達 83%。研究人員表示，廣義來說，這表示人臉具有許多性傾向的相關資訊，讓大腦能察覺與解讀。

這篇論文指出，一個人在出生前就受到特定荷爾蒙的影響，而決定了其性傾向，這表示同性戀並非後天形成的，該研究對此結論提供「強而有力的支持」。至於電腦對女性的辨識率低於男性，則可解釋為女性的性傾向較容易改變。

不過這項研究的樣本只針對白人，並未將有色人種納入研究對象，研究中也沒有考慮到變性人和雙性戀人士。

極具爭議

這樣的技術本身極具爭議，不難想像，配偶若懷疑對方是同性戀，或者青少年懷疑自己或同儕是同性戀，就能使用這項技術加以檢測。更可怕的是，某些反同的政府或機構可能使用這項技術，針對特定的同志族群採取不友善的行動。

此外，這項研究也突顯出一個隱私問題，目前儲存在社群媒體和政府資料庫中有超過數十億公開的人臉照片，這些照片可能在未經當事人的同意之下，就能用於分析性傾向。

不過研究人員認為，這種分析技術早已存在，將其功能公諸於世非常重要，如此一來，政府和企業就能積極考量隱私風險，並加強預防措施和制定相關法規。

這項研究還指出，人工智慧能將臉部特徵與一系列其他現象進行連結，包括政治觀點、心理狀況和個性。這種技術將進一步引發人們對科幻電影「關鍵報告」（香港譯為「未來報告」）情節的擔憂，政府可以依據電腦的預測，而將預謀犯罪的民眾事先逮捕。

反對意見

曾發表過同性戀科學研究的多倫多大學心理系副教授魯爾博士（Nick Rule）表示：「這項技術令人感到不安，正如各種新工具一樣，如果錯誤使用，就會帶來不好的影響。如果根據人的外表特徵加以分析並識別，然後對他們圖謀不軌，那就太可怕了。」

魯爾博士認為這項技術的開發和測試依然很重要：「作者在研究中說明這項技術的強大之處，然而現在我們必須進行更多的保護措施。」

人臉辨識公司 Kairos 執行長布拉肯（Brian Brackeen）則表示：「只要有足夠的資料，AI 就能分析任何人的一切事物，問題在於，這個社會真的想知道這些資訊嗎？」

布拉肯執行長認為史丹佛大學的性傾向研究「驚人地正確」，他認為必須加強對個人隱私的保護，以防止機器學習技術逐漸普及與進步的同時，被有心人士濫用。

柯辛斯基博士並未對這些意見提出回應，而是在發表這篇論文之後，向衛報說明了此研究對倫理學及同性戀權利的影響。這位研究員在劍橋大學攻讀心理學博士時，即以數據分析聞名，他除了使用臉書資料對人格進行分析之外，也協助川普的競選團隊和英國脫歐的支持者進行選民分析，並引發人們對選舉時個人資料使用的極大關注。

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