ИИ может предсказывать политические взгляды человека по его внешности

Алгоритмы искусственного интеллекта могут помочь предсказать политическую идеологию человека на основе его черт лица, показало исследование, проведенное в Дании.

Исследование показало, что правые политики с большей вероятностью будут иметь счастливое выражение лица на фотографиях, в то время как люди, изображенные с нейтральным выражением лица, с большей вероятностью идентифицируют себя как левые, говорится в исследовании.

Исследование «Использование глубокого обучения для предсказания идеологии по фотографиям лица: выражение лица, красота и дополнительная информация» показало, что ИИ может предсказывать политическую идеологию человека с точностью 61% при анализе фотографии человека.

Глубокое обучение — метод искусственного интеллекта, при котором ученые-компьютерщики учат компьютеры изучать и обрабатывать информацию подобно людям, — можно использовать для предсказаний о людях только на основе фотографий, объясняют исследователи в своей статье, опубликованной в Scientific Reports. .

По словам исследователей, ученые попытались точно определить, «какая информация способствует прогностическому успеху этих методов».

Люди способны читать по лицу другого человека и почти сразу же выносить суждения о личности, интеллекте и даже политической идеологии. Автор исследования Стиг Хеббельструп Рай Расмуссен из Орхусского университета и его коллеги исследовали, могут ли вычислительные нейронные сети — алгоритмы, имитирующие структуру и функции человеческого мозга, — предсказывать политическую идеологию человека на основе одной фотографии.

Ученые обучили нейросеть тысячами фотографий политиков с муниципальных выборов 2017 года в стране, отметив, что выборы не были сильно поляризованными и конкурентными, и назвали политиков «последними любителями в политике».

Они убрали все фотографии кандидатов, которые не были явно левыми или правыми, не были европейского происхождения или были сфотографированы с бородой. На фотографиях были изображены только черты лица кандидатов, а не фотографии с фоном, которые могли изменить прогнозы. Затем у исследователей осталось 4647 фотографий политических кандидатов, на 1442 из которых были изображены женщины-политики.

Исследователи использовали технологию распознавания лиц от Microsoft для измерения эмоционального состояния, наблюдаемого на фотографиях, а также другие алгоритмы для определения привлекательности и даже мужественности кандидатов. Они также использовали несколько фотографий датских парламентариев, чтобы проверить точность алгоритма.

В целом исследование показало, что ИИ, обученный на данных, может точно предсказать идеологию с точностью до 61%, что показывает, что алгоритмы могут предсказывать политическую принадлежность лучше, чем чистая случайность.

«Наши результаты подтвердили угрозу конфиденциальности, которую представляют подходы глубокого обучения», — написали исследователи. «Используя предварительно разработанную и легкодоступную сеть, которая была обучена и проверена исключительно на общедоступных данных, мы смогли предсказать идеологию изображенного человека примерно в 60% случаев в двух выборках».

Исследование показало, что женщины-политики, которые были более привлекательными, скорее были консервативны, в то время как привлекательность и мужественность для мужчин не была привязана к политической идеологии. Лица как мужчин, так и женщин, которые казались более счастливыми, также с большей вероятностью были правыми, в то время как нейтральное выражение лица означало, что политики с большей вероятностью были членами левых партий. В исследовании добавлено, что, хотя это было реже, женщины, которые выражали презрение на своих лицах, с большей вероятностью были левыми.

«Мы также обеспечиваем первую демонстрацию того, что идеология, предсказанная моделью, связана с независимо классифицируемыми чертами лица», — говорится в исследовании. «Для женщин (но не для мужчин) высокие оценки привлекательности были обнаружены среди тех, кого модель определила как вероятно консервативных. Эти результаты заслуживают доверия, учитывая, что предыдущие исследования с использованием человеческих оценщиков также выявили связь между привлекательностью и консерватизмом».