Учёные из Стэнфордского университета использовали выборку из 1085795 участников из трех стран (США, Великобритании и Канады) с указанием их политической ориентации, возраста и пола. Их изображения лиц (по одному на человека) были получены из их профилей на Facebook или из анкет на сайтах знакомств. Эти изображения сочетают в себе множество потенциальных признаков политической ориентации, начиная от выражения лица и самопрезентации до морфологии лица. Этническое разнообразие выборки (в нее входило более 347000 небелых участников), относительная универсальность консервативно-либерального спектра и общий тип изображений лиц увеличивают вероятность того, что выводы применимы к другим странам, культурам и другим странам.
Высокая предсказуемость политической ориентации по лицевым изображениям означает, что между лицевыми образами консерваторов и либералов есть существенные различия. Либералы, как правило, смотрели прямо в камеру, с большей вероятностью выражали удивление и реже выражали отвращение. Волосы на лице и очки предсказывали политическую ориентацию с минимальной точностью (51–52%). Даже в сочетании интерпретируемые черты лица дали точность всего 59%, что намного ниже, чем точность, полученная с помощью алгоритма распознавания лиц в той же выборке (73%). Более подробную картину можно получить, исследуя связи между политической ориентацией и чертами лица, извлеченными из изображений, сделанных в стандартизированных условиях, с учетом растительности на лице, ухода за волосами, выражения лица и ориентации головы.
Способность алгоритма предсказывать наши личные качества по изображениям лиц может улучшить взаимодействие человека с технологией, позволяя машинам определять наш возраст или эмоциональное состояние и соответствующим образом корректировать свое поведение. Тем не менее, те же алгоритмы могут точно предсказать гораздо более чувствительные атрибуты, такие как сексуальная ориентация, личность или политическая ориентация. Более того, хотя многие другие цифровые следы показывают политическую ориентацию и другие черты, лицо особенно трудно скрыть как в межличностных взаимодействиях, так и в цифровых записях. Изображения лиц могут быть легко (и тайно) получены сотрудником правоохранительных органов или получены из цифровых или традиционных архивов, включая социальные сети, платформы знакомств, веб-сайты для обмена фотографиями и правительственные базы данных. Часто они легко доступны; Например, изображения профилей Facebook и LinkedIn по умолчанию являются общедоступными и могут быть доступны любому человеку без его согласия или ведома. Таким образом, угрозы конфиденциальности, создаваемые технологией распознавания лиц, во многих отношениях беспрецедентны.
Предсказуемость политической ориентации по изображениям лиц не обязательно означает, что у либералов и консерваторов от природы разные лица. Хотя выражение лица или поза головы, растительность на лице и очки не были особенно сильно связаны с политической ориентацией в этом исследовании, возможно, что более широкий диапазон более качественных оценок этих и других временных характеристик может полностью объяснить предсказуемость политической ситуации.
Тем не менее, с точки зрения защиты конфиденциальности различие между врожденными и временными чертами лица имеет относительно небольшое значение. Последовательное изменение мимики или ориентации головы было бы сложной задачей, даже если бы человек точно знал, какие черты лица указывают на политическую ориентацию. Более того, алгоритмы, скорее всего, быстро научатся извлекать релевантную информацию из других функций.
Некоторые могут сомневаться в том, что приведенная точность достаточно высока, чтобы вызывать беспокойство. Тем не менее, наши оценки вряд ли представляют собой верхний предел возможного. Более высокая точность, вероятно, будет возможна при использовании нескольких изображений одного и того же человека; использование изображений более высокого разрешения; обучение нейронных сетей, ориентированных именно на политическую ориентацию; или включая не связанные с лицом сигналы, такие как прическа, одежда, головной убор или фон изображения. Более того, прогресс в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта вряд ли в ближайшее время замедлится. Наконец, даже умеренно точные прогнозы могут иметь огромное влияние при применении к большим группам населения в условиях высоких ставок, таких как выборы. Например, даже грубая оценка психологических качеств аудитории может резко повысить эффективность технологий и приёмов массового убеждения. Мы надеемся, что ученые, политики, инженеры и граждане обратят на это внимание.
Подробности читайте в источнике.
