요즘 굉장히 화두인 이 문제는 인공지능마저도 피해갈 수 없는 이유다. 그는 사진을 통해 동성애자를 식별하는 법을 배웁니다.
연구자들은 공개 데이터 데이트 사이트에서 가져온 얼굴 이미지 데이터베이스를 사용하여 게이 남성과 여성이 동일하게 대표되는 14,776명의 이미지 35,326개를 수집했습니다. 코와 눈썹 모양부터 수염, 표정까지 얼굴 특징을 추출하고 계산했습니다.
딥러닝 신경망은 이러한 모든 특성을 흡수하여 어떤 특성이 일반적으로 특정 성적 지향과 연관되어 있는지 알아냅니다. 과학자들은 이성애자나 동성애자가 일반적으로 어떻게 생겼는지에 대한 선입견을 심어주지 않았습니다. 시스템은 단순히 특성을 분배하고 이를 성적 취향과 연관시켰습니다.
이러한 패턴에 접근하면 컴퓨터가 사람의 성적 취향을 추측할 수 있으며, AI 시스템은 이 작업에서 인간보다 훨씬 더 나은 것으로 밝혀졌습니다. 알고리즘은 표시된 남성 91%와 여성 83%의 방향을 한 번에 한 쌍씩 정확하게 결정할 수 있었습니다. 동일한 사진을 받은 사람들은 각각 61%와 54%의 정확성을 보였습니다. 이는 동전을 던져도 동일한 결과가 나온다는 의미입니다.
네 그룹 간의 변형은 두 번째 기사에 설명되어 있습니다. 같은 그룹의 구애나 유사한 구성과 같은 명백한 행동 차이를 제외하고, 일반적인 추세는 게이 남성이 "여성적" 특성을 갖고 레즈비언이 "남성적" 특성을 갖는 것이었습니다.
그림은 성적 지향을 나타내는 특징이 어디에 있는지 보여줍니다.
시스템의 이러한 정확성은 두 사람 사이의 이상적인 선택 조건에서 달성되었으며 그중 한 명은 동성애자입니다. 시스템이 1,000명의 개인 그룹을 평가했을 때 그 중 7%만이 동성애자였습니다(실제 인구를 더 대표하기 위해). 그 결과는 최고가 아니었습니다. 안에 최선의 시나리오 10개의 얼굴 샘플이 90%의 정확도로 인식되었습니다.
데이터로 인해 시스템에 실제로 편견이 발생할 가능성도 있습니다. 첫째, 남성/여성 및 게이/이성애자 유형의 젊은 백인 미국인만 포함되었습니다.
“더 다양한 표본을 얻으려는 시도에도 불구하고 우리는 미국의 백인 참가자만을 연구하는 데 국한되었습니다. 동성애자에 대한 편견과 온라인 데이트 사이트 이용이 다양한 인종 그룹에 걸쳐 고르지 않게 분포되어 있기 때문에 우리는 백인이 아닌 게이 참가자를 충분히 찾을 수 없었습니다.”
과학자들은 다른 인종 그룹이 비슷한 얼굴 패턴을 가질 가능성이 높고 시스템도 이를 식별하는 데 효과적일 것이라고 가정하지만, 이는 실제로 가정하기보다는 확인이 필요합니다.
또한 분류자는 자기 선택 메커니즘의 도움 없이 데이트 사이트에 있는 사람들의 특성을 수집했다고 주장할 수도 있습니다. 예를 들어, 정상적인 성적 취향을 가진 미국 남성은 의도적으로 데이트 사이트를 피할 수 있습니다. 모습, 이는 그들이 동성애자일 수도 있음을 보여줍니다.
물론, 이 시스템은 제한된 양의 데이터를 기반으로 학습되고 대부분의 경우 이 풀의 예제에 효과적이기 때문에 이 시스템의 실제 효과를 의심하는 것이 합리적입니다. 추가적인 연구가 필요할 것이다. 그러나 그러한 작업 시스템이 불가능하다고 가정하는 것은 근시안적인 것으로 보입니다.
예금사진.com
알고리즘은 데이트 사이트 사진을 통해 사람들의 성적 지향을 91%의 정확도로 판단해 복잡한 윤리적 문제를 제기했습니다.
인공지능은 얼굴 사진을 통해 동성애자인지 아닌지를 정확하게 판단할 수 있다.
스탠포드 대학의 연구원들은 컴퓨터 알고리즘이 게이와 이성애자 남성을 81%, 여성을 74% 정확하게 구별할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 따라서 성적 지향의 생물학적 기원, 얼굴 인식 기술의 윤리성, 그리고 그러한 가능성에 대해 많은 의문이 제기되었습니다. 소프트웨어 LGBTQ 반대 목적으로 사람들의 사생활을 침해하거나 남용하는 행위.
과학자 Michal Kosinski와 Yilun Wong은 얼굴 인식 및 얼굴 특징 탐색에 사용되는 여러 기존 신경망을 사용했습니다.
연구에 따르면 동성애 남성과 여성은 얼굴 생김새와 표정, 몸단장 스타일이 '성별에 맞지 않는' 경향이 있는 것으로 나타났습니다. 데이터는 또한 게이 남성의 턱이 더 좁고, 긴 코그리고 이성애자보다 이마가 더 크다. 여성의 경우, LGBT 여성은 이성애자 여성에 비해 턱이 더 크고 이마가 더 작습니다.
이번 연구에서는 인간의 성적 정체성 인식 능력이 인공지능보다 현저히 떨어지는 것으로 나타났다. 인간은 남성 61%, 여성 54%만 식별할 수 있었고, 인공지능은 남성 91%, 여성 83%만 식별할 수 있었다.
광범위하게 말하면, 이는 “얼굴에는 인간의 두뇌가 인식하고 해석할 수 있는 것보다 성적 지향에 대해 훨씬 더 많은 정보가 포함되어 있다”는 것을 의미한다고 저자는 썼습니다.
논문은 이번 발견이 성적 지향이 출생 전 특정 호르몬에 대한 노출과 연관되어 있다는 이론을 "강력하게 뒷받침"한다고 제안했습니다. 즉, 사람들은 이미 게이와 레즈비언으로 태어났습니다.
Guardian은 이 기술이 미래에는 사용되지 않을 수도 있다는 우려를 표명했습니다. 좋은 의도. 언론인들이 제안한 것처럼 LGBT 커뮤니티 대표가 박해받는 국가에서는 알고리즘을 사용하여 사람들의 동의 없이 방향을 인식할 수 있습니다.
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얼굴에는 인간의 두뇌가 인식하고 해석할 수 있는 것보다 성적 지향에 대한 훨씬 더 많은 정보가 포함되어 있습니다. 이를 증명하기 위해 스탠포드 대학의 연구자들은 심층 신경망을 사용했습니다. 얼굴 특징으로 이성애자와 동성애자를 구별하는 것이 가능하다는 것이 밝혀졌습니다. 인공지능은 인간보다 이런 일을 더 잘할 수 있다.
그림 1. 게이와 레즈비언에 속할 가능성이 가장 낮고 다수로 분류된 얼굴을 평균하여 구성된 복합 모서리와 평균 랜드마크.
과학자 Michal Kosinski와 Yilun Wong은 실험에서 얼굴 인식에 사용되는 여러 가지 기존 신경망을 사용했습니다. 사진 데이터베이스는 데이트 사이트에서 가져온 것입니다. 30만 장 이상의 사진 중에서 35,326장의 사진이 선택되었으며, 이는 14,776명의 남성과 여성을 묘사했습니다. 이성애자와 동성애자의 수는 동일했습니다(성적 지향에 대한 데이터는 데이트 사이트에서 사람들이 찾는 파트너의 성별을 기반으로 했습니다). 연구에서는 피부색이 다른 동성애자가 충분하지 않아 백인 사진만 선택했고, 신경망은 무작위로 선정된 두 사람의 사진을 비교했는데, 그 중 한 명은 이성애자이고 다른 한 명은 동성애자였다. 이러한 특징을 성적 지향 분류를 위한 로지스틱 회귀 분석에 입력한 결과, 인공지능이 단일 얼굴 이미지를 기반으로 남성 동성애자와 이성애자를 정확하게 구별한 경우는 81%, 여성은 74%인 것으로 나타났다. 인간 피험자는 훨씬 낮은 정확도를 달성했습니다. 남성의 경우 61%, 여성의 경우 54%입니다. 사진 수를 1인당 5장으로 늘리자 알고리즘 정확도는 각각 91%, 83%로 높아졌다.
그림 2. Face++ 알고리즘으로 생성된 결과를 그래픽으로 보여줍니다. 패널 A는 얼굴 랜드마크(색상 점, n = 83)와 얼굴 프레임(파란색 프레임)을 보여줍니다. 패널 B는 공간에서 머리의 방향을 설명하는 피드 및 모션 매개변수를 보여줍니다.
분류자가 사용한 얼굴 특징에는 고정된 얼굴 특징(예: 코 모양)과 일시적인 얼굴 특징(예: 머리 스타일)이 모두 포함되었습니다. 연구원들은 실험 결과가 성적 지향이 형성된다는 이론을 지지하는 추가 증거를 제공할 수 있다고 믿습니다. 태아 발달 중 호르몬의 영향으로 출생 전 이론에 따르면 동성애 남성과 여성은 성별에 따른 비정형 얼굴 형태를 갖는 경향이 있습니다. 동성애 남성은 평균적으로 이성애 남성보다 아래턱이 더 좁고, 코가 길며, 이마가 더 높을 수 있습니다. 반면에 레즈비언은 턱이 넓고 이마가 낮습니다. 일반적으로 레즈비언은 화장을 덜 하고 머리색도 더 어둡습니다. 게이 남성은 평균적으로 얼굴 털도 적습니다. 이것이 생물학적 요인 때문인지 자기 관리 때문인지는 연구 범위 내에서 판단할 수 없습니다. 그러나 이러한 모든 요소는 성적 지향에 대한 신뢰할 만한 결정의 기초가 될 수 없습니다. 매우 약하게 표현되며 대규모 데이터를 연구할 때만 알 수 있습니다.
그림 3. 이미지의 특정 부분에 대한 마스킹 정도를 보여주는 히트맵은 결과를 변경하며, 이는 분류에서 해당 부분의 중요성을 나타내는 지표입니다. 색상 범위는 파란색(변화 없음)부터 빨간색(큰 변화)까지입니다. 색상으로 구분된 사각형은 2D 가우스 필터링을 사용하여 매끄럽게 처리되었습니다.
이 연구는 성적 지향의 기원과 인간 인식의 한계에 대한 이해를 향상시킵니다. 그리고 기업과 정부가 사람들에 대한 은밀한 정보를 알아내기 위해 컴퓨터 알고리즘을 점점 더 많이 사용하고 있는 가운데, 이번 연구 결과는 게이 남성과 여성의 사생활과 안전에 대한 위협을 강조한다고 과학자들은 경고합니다. 이러한 도구는 개인 공간을 침해하고 사생활을 위협하는 도구 역할을 할 수 있습니다. Wong과 Kosinski는 다음을 포함하여 인터넷에서 개인의 행동을 통해 성적 지향을 판단하는 능력에 대한 연구가 오랫동안 진행되어 왔다고 지적합니다. 소셜 네트워크에서. 그러나 디지털 흔적은 숨겨지거나 익명화되거나 왜곡될 수 있습니다. 사람의 얼굴을 숨기는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 더욱이, 현재는 수십억 명의 얼굴 이미지가 어떤 형태로든 존재합니다.
) 이 텍스트는 성별에 따라 매우 구체적입니다.
아래에는 성 중립 언어로 발생하는 비정형 자폐 특성에 대한 원본 텍스트를 제공했습니다. 여자아이뿐만 아니라.
귀하가 자폐증이고 자폐증에 해당하는 경우 이 설명, 이것은 당신이 반드시 여성이라는 것을 의미하지는 않습니다. 이는 귀하가 진단에서 가장 흔히 놓치는 유형의 자폐증이 있다는 것을 의미할 뿐입니다. 이러한 특성은 시스젠더 여아에게 가장 흔하지만 이것이 발생한다는 의미는 아닙니다. 독점적으로그들은 가지고 있습니다.
특성은 네 가지 범주로 분류됩니다.
외모/개인습관
옷은 감각적인 특징으로 인해 편안하고 실용적입니다.
그들은 자신과 머리를 관리하는 데 많은 시간을 소비하지 않습니다. 머리를 다듬는 작업은 "머리를 감고 가십시오"로 내려갈 수 있습니다. 그들은 끊임없는 자기관리 없이도 꽤 행복할 수 있습니다.
그들은 괴짜입니다. 아마도 이것이 그들의 외모에 반영되었을 것입니다.
아마도 그들의 견해, 의복 스타일, 행동 및 취향은 그들보다 나이가 어린 사람들 사이에서 더 흔할 것입니다.
일반적으로 다른 자폐인에 비해 얼굴 표정과 몸짓이 약간 더 풍부합니다.
— 중성적인 특징이 있을 수 있습니다. 그들은 자신을 일부는 여성으로, 일부는 남성으로 인식할 수 있습니다.
특히 진단 전에는 안정적인 정체성, 강력한 가변성(카멜레온과 같은)이 부족할 수 있습니다.
SF, 동화, 어린이의 성격을 띤 책을 읽고 영화를 보는 것을 즐깁니다. 좋아하는 작품이 피난처가 됩니다.
스트레스를 관리하는 방법으로 그들은 언뜻보기에 이것이 자신의 본성에 어긋난다는 사실에도 불구하고 일부 습관의 규칙, 규율, 안정성을 사용합니다.
- 그들은 일반적으로 집이나 기타 잘 통제된 환경에서 가장 행복하다고 느낍니다.
정신능력/영재/훈련/직업
그들은 어린 시절에 자폐 진단을 받을 수도 있고, 단순히 재능이 있고, 수줍음이 많고, 예민한 것으로 간주될 수도 있습니다. 매우 심각하거나 눈에 띄는 학습 장애가 있을 수도 있습니다.
음악적이고 예술적인 경우가 많습니다.
아마도 뛰어난 특성이 있거나 단순히 매우 강력한 재능이 있을 수도 있습니다.
아마도 컴퓨터, 게임, 과학, 그래픽 디자인, 발명, 기술적이고 시각적인 것에 대한 강한 관심이 있을 것입니다. 말을 사용하고 언어에 대해 생각하는 능력이 더 뛰어난 사람들은 글쓰기, 언어 학습, 다른 문화 공부 및 심리학에 끌릴 수 있습니다.
어린 시절에는 읽기 능력이나 과잉독증의 독립적인 습득이 가능합니다. 독립적으로 배운 다른 기술이 있을 수도 있습니다.
공부나 일을 할 때는 매우 열정적이지만, 공부/일의 방향을 빠르게 바꾸거나 과정에 대해 냉담해질 수 있습니다.
그들은 일자리를 찾는 데 어려움을 겪거나 직업을 '유지'하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
그들은 매우 지능적이지만 감각 및 인지적 특성으로 인해 때로는 느립니다.
구두 지시에 대한 이해 부족 - 상세한 서면 지시와 시각적 도표가 필요합니다.
특별한 관심사와 취미가 있지만 그것이 이상할 필요는 없습니다.
감정/프시케
감정적으로 미성숙하고 감정적으로 예민합니다.
주된 감정은 불안과 두려움이다.
전형적인 자폐증이 있는 사람들보다 감정과 감정에 대해 이야기할 가능성이 더 높습니다.
청각, 시각, 후각 및 촉각 자극에 민감한 심각한 감각 문제가 있습니다. 감각 과부하 경향이 있습니다(그러나 음식의 냄새/질감에는 민감하지 않을 수 있음).
가지다 복잡한 성격우울증에 걸리기 쉽습니다. 아마도 자폐증 대신에 양극성 정서 장애와 같은 감정 기복과 관련된 장애가 진단되었을 것입니다.
증상 치료에 대해 다양한 반응을 보입니다. 약물에 대한 높은 민감성과 신체에 대한 영향이 가능하며 거부를 유발할 수도 있습니다.
10명 중 9명은 위장 장애궤양, 위염, 과민성대장증후군 등을 포함한다.
슬프고 짜증이 날 때 진정하도록 자극합니다. 이러한 자극은 다음과 같습니다: 흔들기, 얼굴 비비기 , 윙윙거리는 소리, 손가락의 경련, 다리의 흔들림, 손가락이나 발의 두드리는 소리.
- 행복할 때도 자극을 줍니다. 팔을 흔들고, 박수치고, 노래하고, 점프하고, 회전하고, 춤추고, 소리를 냅니다.
그들은 성질이 급하고 공공장소에서 울거나 감정을 가라앉히는 경향이 있습니다. 때로는 사소해 보이는 것들이 심각한 감각 과부하를 일으키는 경우가 있습니다.
그들은 불의를 싫어하고 이해받지 못하면 참을 수 없습니다. 이것이 그들을 화나게 하고 분노하게 만든다.
스트레스와 불안감을 느낄 때, 특히 우울증이 발생한 후에는 말을 하지 않는 경향이 있습니다. 말더듬은 다른 자폐인에 비해 덜 흔하지만, 특히 스트레스가 많은 상황이나 몸이 불편할 때 목소리가 쉰 목소리로 단조로울 수 있습니다.
사회성/관계
말과 행동은 종종 다른 사람들에 의해 잘못 해석됩니다.
때때로 그들은 매우 말이 많아 그들의 특별한 관심사, 취미 및 취미에 관한 이야기에 완전히 빠져들 수 있습니다.
그들은 매우 수줍음이 많고 과묵할 수 있습니다.
일반적인 자폐인과 마찬가지로 과부하로 인해 사회적 상호 작용 중에 폐쇄될 수 있지만 일반적으로 의사 소통이 많이 필요하지 않으면 사회적 상호 작용에 더 성공합니다. 사회적으로 인상적일 수 있음 성공한 사람, 그러나 대부분의 경우 마스크로 판명됩니다.
— 그들은 '세상으로 나가는' 일이 거의 없습니다. 대부분의 경우 파트너나 자녀(자녀가 있는 경우)와 함께 어딘가로 이동합니다. (성중립 저자의 메모: 나는 특히 신뢰하고 어디든 함께 가는 지인이 몇 명 있다는 것을 깨달았습니다. 이 지인 중 아무도 나와 함께 어디든 갈 수 없다면 나는 집에 머무르는 것을 선호합니다).
- 친한 친구가 거의 없습니다. 친구들과 함께 보내는 시간은 성별에 대한 고정관념이나 일반적으로 받아들여지는 "놀기"와 일치하지 않는 경우가 많습니다.
학교에서 좋은 지인이나 친한 친구가 있었을 수도 있지만, 성인이 되어서는 그들과 관계를 유지하지 않습니다.
그들은 바람을 피울 수도 있고 원하지 않을 수도 있습니다. 그들이 관계에 관심이 있다면, 그들은 그것을 매우 진지하게 받아들일 가능성이 높습니다. 아마도 그들은 의식적으로 독신 생활을 선택하거나 심지어 외로움을 선택했을 수도 있습니다.
감각적 특성으로 인해 섹스는 매우 즐거울 수도 있고 극도로 혐오스러울 수도 있습니다.
만약 그들이 누군가에게 낭만적으로 매력을 느낀다면, 그들은 그것을 지속적이고 불편한 방식으로 표현할 수도 있고, 그 사람에게 그것에 대해 알리기 위해 가능한 모든 방법을 시도할 수도 있습니다. " 이 사람이랑. 이는 나이가 들면서 바뀔 수 있습니다.
그들은 종종 동물과 함께 있는 것을 선호하는데, 그 이유가 항상 감각적인 것은 아닙니다.
