本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定反映《大眾科學》的觀點
相面術，這種透過面部外貌解讀性格的偽科學歷史悠久，最早可追溯到亞里士多德時代的文獻就有所提及。達爾文幾乎錯失了乘坐“貝格爾號”進行歷史性航行的機會，原因在於他的鼻子，因為船長——一位狂熱的相面術信徒——不相信擁有這樣鼻子的人會具備航行所需的決心。“但我認為，”達爾文在他的自傳中 dryly 寫道，“之後他很滿意我的鼻子說了謊。”
我們可能會嘲笑相面術家的想法，但現代第一印象科學表明，我們都是天真的相面術家。我們會根據他人的面部外貌瞬間形成印象。看到一張臉不到十分之一秒就足以讓我們下定決心。第一印象不僅迅速而且影響重大：我們更有可能投票給看起來有能力的政治家；投資於看起來值得信賴的人；並對看起來相反的人處以更嚴厲的刑罰。“以貌取人”是社會生活的一個普遍特徵。
現代第一印象科學也已經確定了許多驅動這些印象的面部刻板印象。在過去十年中，心理學家們開發了視覺化這些刻板印象的數學模型。藉助這些模型，我們可以透過增加或減少面孔被感知到的可信度和能力等特質來操縱面孔的外觀，正如我們所期望的那樣。更重要的是，我們可以構建和檢驗關於面部刻板印象起源的理論。
關於支援科學新聞報道
如果您喜歡這篇文章，請考慮透過以下方式支援我們屢獲殊榮的新聞報道 訂閱。透過購買訂閱，您正在幫助確保關於塑造我們當今世界的發現和想法的具有影響力的故事的未來。
然而，這項研究進展的意外後果之一是相面術的復興。也許我們的面部刻板印象不僅僅是刻板印象，而是瞭解他人性格的真實視窗。相應地，湧現出大量研究聲稱，我們可以僅從面部影像中辨別出關於他人的各種隱私，例如他們的精神健康、政治和性取向等等。
這些說法通常基於這樣的發現：人類對性取向的猜測比隨機猜測要好。問題是這些猜測僅僅比隨機猜測略好，而且通常不如基於更廣泛知識的猜測準確。
此外，許多這些研究都基於一個謬誤，即所有面部影像都同樣代表面孔的所有者。雖然這個假設在熟悉的面孔的情況下可能成立，因為熟悉的臉很容易從不同的影像中識別出來，但在不熟悉的面孔的情況下肯定是不成立的——而且根據定義，第一印象是關於不熟悉的面孔的。通常，我們無法判斷兩個不同的影像是否代表同一個人（不熟悉的人），而這些影像可能會引發完全不同的印象。因此，在評估第一印象的準確性時，如何取樣影像是一個關鍵問題。
考慮影像取樣的偏差如何影響關於第一印象準確性的推論。在許多“同性戀雷達”研究中，參與者根據線上約會網站上釋出的影像猜測他人的性取向。在最早的此類研究之一中，猜測的準確率約為 58%（隨機機率為 50%）。但是，由於我們有策略地選擇我們釋出的影像來代表我們自己，以吸引我們想要吸引的那種人，因此這不是一箇中立的樣本。
事實上，當猜測基於朋友釋出的同性戀和異性戀男性的線上影像時（遠非完美的對照），準確率僅為 52%。這種結果不僅僅在受試者猜測性取向時成立。在最近的一項研究中，研究人員使用了線上約會網站上的影像來測試參與者是否可以猜測社會階層，以財富來代表。參與者的準確率約為 57%。但是，當猜測基於在標準化條件下拍攝的影像時，準確率降至 51.5%。
隨著線上面部影像的普及，試圖從這些影像中解讀我們“本質”的研究不會消失。在過去幾年中，出現了一股新的人工智慧 (AI) 研究浪潮，試圖完全做到這一點。一家科技初創公司已經向私營公司和政府提供面部特徵分析服務。去年，兩位計算機科學家在網上釋出了一篇未經同行評審的論文，聲稱他們的演算法可以從單張面部影像中猜測出人的犯罪性。最近，一家著名期刊接受發表了一篇論文，聲稱人工智慧演算法可以以看似驚人的準確率從面部影像中檢測出性取向。
然而，適用於人類研究的相同問題也適用於人工智慧研究。後者使用強大的演算法，可以檢測兩組影像之間細微但系統的差異。但是，用於訓練演算法的影像樣本與演算法本身同樣重要。在關於犯罪性的論文中，作者提供了一些“罪犯”和“非罪犯”的影像。除了面部表情的明顯差異外，“罪犯”穿著 T 恤，而“非罪犯”穿著西裝。強大的演算法很容易捕捉到這些差異，併產生看似準確的分類。
所有面部影像都同樣代表面孔所有者的謬誤在人工智慧研究中以更微妙的方式發揮作用，特別是當聲稱演算法正在從 2D 影像中測量不變的面部特徵時。相機到頭部的距離、相機引數、輕微的頭部傾斜、細微的表情以及許多其他看似微不足道的差異都會影響對本應是穩定的形態特徵的測量。當這些差異未受控制時，人工智慧研究只會放大我們人類的偏見。
此外，使用人工智慧進行“面部識別”的含義在道德上令人憎惡。關於性取向論文的資深作者聲稱，他的主要動機是警告 LGBT 群體這種技術可能對他們造成的危害，尤其是在壓制性國家。但是，雖然該研究聲稱可以識別同性戀者和異性戀者之間真實的面部形態差異，但它真正表明的是，演算法可以從公開的同性戀者自己釋出的影像中識別出他們——就像普通人可以做到的一樣。
這正是那種“科學”主張，可能會促使壓制性政府將人工智慧演算法應用於其公民的影像。有什麼可以阻止他們從這些影像中“解讀”智力、政治取向和犯罪傾向呢？