笛韵里的力量

目前甚囂塵上的研究認為人的頭部和臉部形狀能夠揭示性格特征，與被遺棄已久的面相偽科學有著令人不安的相似性。現在，計算機更擅長於掃描人體生理學上微小的細節，現代研究人員由此認為，他們所得出的推論更加可靠。而在另一面，批評者認為這純屬無稽之談。他們指出，幾乎沒有證據表明，外在的身體特征或其他特征能夠預測行為。在任何情況下，機器只會學習我們教給它們的東西，但人類是一個糟糕的老師，因為我們身上普遍存在公開的或微妙而不被承認的偏見和偏頗的思維。

你的眉毛形狀是否出賣了你的性格？

上學第一天，一個孩子面朝與學校電腦相連的數碼相機。快速掃描後，這台機器報告說，這個孩子的面部輪廓預示了她可能具有的攻擊性，於是她被標記，此後在學校裏受到額外的監督。不遠處，另一個人工智能篩查系統掃描了一個男人的面龐，它從他的眉毛形狀推斷出他可能性格內向，所以他錯失了銷售工作的機會。與此同時，整形外科醫生淹沒在無數的手術要求中，人們渴望一張沒有表現出任何“壞”特征的“完美”面孔。

一些學者警告說，由於大數據的崛起和機器學習的進步，這種反烏托邦的噩夢可能並不牽強，更令人擔憂的是，目前甚囂塵上的研究認為人的頭部和臉部形狀能夠揭示性格特征，與被遺棄已久的面相偽科學有著令人不安的相似性。現在，計算機更擅長於掃描人體生理學上微小的細節，現代研究人員由此認為，他們所得出的推論更加可靠。而在另一面，批評者認為這純屬無稽之談。他們指出，幾乎沒有證據表明，外在的身體特征或其他特征能夠預測行為。在任何情況下，機器只會學習我們教給它們的東西，但人類是一個糟糕的老師，因為我們身上普遍存在公開的或微妙而不被承認的偏見和偏頗的思維。

但研究仍在繼續。

就在一年前，麥克馬斯特大學工程學教授武筱林和上海交通大學的張希在arXiv.org（一家廣受歡迎的在線知識庫，用於發表不同研究階段的未審核科學論文）上聯合發表的論文指出，計算機可能只需根據照片掃描就能預測誰是被定罪的犯人。（該研究已被刪除，但作者在該網發表了對批評者的回應。）另一項研究表明，機器學習可以用來推斷女性的性格特征，她們的照片被標上不同的詞語——比如妖豔的和甜美的，或者可愛的和浮誇的——這項研究是一群年輕的中國男人做出的。

雖然該文摘要指出，該算法只是在學習和聚合，然後反芻（regurgitating）人類的感知，很容易出錯，但是作者還是表示：“我們的經驗證據指向了訓練機器學習算法的可能性，比如使用人臉圖像預測人格特征和行為傾向。”

9月初，斯坦福大學的邁克爾·科辛斯基（Michal Kosinski）和王軼倫發布了一項研究的預稿，報告表明，利用約會網站上的照片可能檢測出一個人是否是同性戀。這篇論文被提交給聲名卓著的《人格與社會心理學雜志》(Journal of Personality and Social Psychology)並被該雜志接受，盡管今年秋天，為了回應公眾的強烈抗議，雜志編輯決定重審這篇論文，包括所謂的倫理評審。

目前所有的爭議研究，它們的基本假設並不是什么新鮮事兒。

面相學的起源可以追溯到古代的美索不達米亞，但直到19世紀中期意大利犯罪學家切薩雷·龍勃羅梭（Cesare Lombroso）才打算用它來檢測犯罪行為。龍勃羅梭相信，可以通過面部結構的異常情況來識別罪犯——基本上，他們都是“退化”的，會有一些“返祖”特征，比如傾斜的前額和不對稱的面部。他的觀點在二戰後被拋棄，但仍有一些科學家繼續尋找身體和思想之間的聯系。

許多這些研究與人類的感知有關——我們是否因所見不同而所感不同，即便這種知覺是不准確的。另一些人則尋找人類之間的形態差異，搜尋諸如攻擊性、內向或同性戀等特征的跡象。例如，有幾項研究表明，臉部的長寬比——這項指標與睾酮激素有關——可能提供線索判斷一個人的攻擊性傾向。

但是，隨著海量數據和先進計算能力的興起，一些科學家和心理學家開始相信“神經網絡”——機器學習中使用的網絡系統——能夠比過去用更少的偏見來分析生理和心理特征。以往的科學家只能向本科生展示幾十個人的照片，測量少數幾個因素，而互聯網則打開了無窮無盡的輸入寶庫。面部識別軟件可以測量成千上萬，乃至數百萬人的網絡照片，從而獲得更多的——希望也是更好的——數據。

支持者們說，這些信息被輸入到可以探測最細微模式的機器上，而機器能夠捕捉到人眼無法識別的物理差異。

這聽起來激動人心。但對於很多批評者而言，隱藏在數學算法表象之下的，只是一種普通而古老的拙劣科學——現在用的是算法，而不是一個人拿著卡尺測量鼻子和眉毛。他們還引述了無數關於道德、隱私和各種有意無意潛在偏見的擔憂，害怕這些算法可能在某一天通過一次掃描就決定我們的命運。

面部識別測量的可能僅僅是社會心理感知

雖然很少有科學家能夠否認，身體特征有時能夠揭示人體內的硬指標，比如睾酮激素與人臉之間的聯系，但從這些觀察中能夠得出的推論微乎其微。格拉斯哥大學神經科學與心理學研究所面部研究實驗室負責人麗莎·德布林（Lisa DeBruine）將自己描述成一個進化心理學家，但她並不回避這個領域的缺陷。至於面部長寬比，她說：“這一領域的研究實在是一團糟。”很大程度上是因為人工或計算機測量的前後不一致性，例如從下巴到眉毛或者顴骨到顴骨的距離。

德布林是科辛斯基研究的眾多批評者之一，該研究試圖訓練一台計算機識別誰是同性戀，誰是異性戀，所用的數據是一家約會網站上的照片，在這個網站上，用戶清楚地標明他們的性取向和偏好。科辛斯基聲稱，給定兩張新的照片，一張是異性戀，一張是同性戀，計算機能夠以很高的准確率猜測哪一個是同性戀。他還用計算機從未接觸過的臉書照片測試這個算法，結果似乎是正確的——至少能准確判別誰是同性戀。該算法在識別異性戀上表現沒有那么好。

（這聽起來可能違反直覺，但這一算法沒有采用排除法。更確切說，給定一張照片，在同性戀和異性戀中二選一，同性戀照片判定正確的概率高於異性戀。）

科辛斯基在論文中說，計算機對與產前激素理論（prenatal hormone theory，PHT）相一致的特定面部特征進行零位調整（zeroing），這一理論認為同性戀是在子宮中暴露於不同水平的雄激素。“男同和女同具有不典型的性別面部特征，”這位科學家寫道，“正如PHT所預測的那樣。”科辛斯基認為，產前激素理論是一種“被廣泛接受”的同性戀起源模型。

但是批評者說，科辛斯基的公式有好幾個問題，包括各種刻板印象的假設，沒有意識到PHT未必像聽起來那么可靠，計算機可能在判斷同性戀的特征集合之外抓取別的東西。

奧柏林學院社會學副教授格雷戈爾·馬特森（Greggor Mattson）說，子宮中的睾酮激素暴露導致同性戀的想法，一定程度上取決於男同女性化和女同男性化的刻板印象。他在一封電子郵件中說：“他的工作成果強化了陳腐的刻板印象和糟糕的性科學。”他指出，數據科學本身並不是問題，問題是如何解釋數據。

馬裏蘭大學社會學教授菲利普·科恩（Philip N. Cohen）在一篇博客文章中指出，科辛斯基的工作與PHT並不矛盾，但也沒有提供太多的支持。范德比爾特大學的人類學家卡維爾·比約克-詹姆斯（Carwil Bjork-James）指出，PHT的爭議性遠大於科辛斯基所認為的。

根據比約克-詹姆斯的說法，科辛斯基的主要問題是未能認識到各種混雜的因素。比如，約會網站上的照片可能不具有代表性。“人們會挑選照片，”他說，“如果我要在同性約會網站上放點東西，我會選擇最"同志"的照片。”是否是同性戀以及如何傳達這一信息，是一個自我呈現與他人感知之間複雜的相互作用。但是科辛斯基和他的團隊“直接跳到了產前激素失衡理論”。

科辛斯基堅持，這項測試並沒有測試PHT，而僅僅是測試一個算法是否可以用來“找出”同性戀，而他想要警告人們存在這樣的技術。他說：“看！如果一個人、一個國家或者一個機構想要"找出"某類人，這就是個很好的篩查工具。”

然而，即便是科辛斯基也承認，計算機可能抓取了一些除不可變的面部特征之外的東西。例如，他的算法假定同性戀更有可能戴眼鏡。科辛斯基說：“很多人都疑惑，為什么戴眼鏡的面孔被算法認為更有可能是同性戀，可能還有其他的面部特征與戴眼鏡有關。”

武筱林的批評者也對識別罪犯的計算機算法的訓練數據提出了類似的問題。他的研究使用罪犯的識別照片和來自網絡搜索的非罪犯照片集。但是華盛頓大學進化生物學教授卡爾·伯格斯特龍（Carl Bergstrom）和該校信息學院助理教授傑文·韋斯特（Jevin West）評價武筱林的工作時說，人工智能算法可能在表情（expression）上發現了細微的差別。（武筱林在給批評者的公開信中承認了這一點。）

盡管如此，即便照片中的罪犯和被輸入計算機的非罪犯之間確實存在生理上的差異，那也可能只是揭露了中國刑事審判體系中更多的刻板印象。批評者還指出，這些罪犯的照片來源缺乏透明度。（武筱林在研究中說，一些照片來自中國的警察部門，但他簽署了保密協議。）

比約克-詹姆斯指出，武筱林的後續研究也有類似的問題。這可能對中國男性的刻板印象進行了很好的研究，但對女性的行為或個性一無所涉。

在一封電子郵件中，武筱林似乎表示同意：“我們的研究僅僅是關於對臉部的社會心理感知，而人工智能算法預測的這些感知本身的有效性如何，我們的研究沒有任何結論。”

商業公司也在進入古老的面相學領域

科學家並非唯一一批進入面相學的人。一家以色列創業公司Faception的廣告宣傳說，他們的面部識別技術能夠通過某些特征識別戀童癖和恐怖分子。總部位於波士頓的Affectiva公司開發了一個面部識別系統，自稱可以幫助廣告商檢測情緒。

麻省理工學院博士生、喬治敦大學隱私與技術中心技術專家喬納森·弗蘭克（Jonathan Frankle）說，我們經常不知道這些算法是如何工作的。與普通代碼不同的是，神經網絡包含的節點是相互關聯的，進程是並行發生的。一個神經網絡不只是按順序執行一組指令；相反，節點之間相互交談，互相給予反饋。實在沒有任何辦法來追蹤它如何做出決定——我們不能只看一行代碼或者一個子例程（subroutine），它實際上是一個黑箱。

這意味著我們根本搞不清楚，我們設計的算法和人工智能引擎是否正在抓取我們認為它們在抓取的特征，科辛斯基的研究反映了這一點：當它試圖合成一個男同性戀標准臉，它是戴眼鏡的，但是沒有證據表明同性戀的視力問題比人口平均水平更加嚴重。科辛斯基說，這可能是男同性戀的時尚選擇，但是這削弱了同性戀具有特異臉部形態的論點。

我們不知道人工智能正在做什么，尤其令人擔憂的情況是，一家像Faception這樣的創業公司做廣告說它可以檢測社會威脅，而出於保守商業秘密的需要，這家公司的首席執行官沙伊·吉爾伯（Shai Gilboa）對如何設計算法以及他們使用何種數據來訓練算法這些問題語焉不詳。但他卻強調，Faception的系統基於可靠的研究，而且沒有偏見。“從倫理的角度來說，這是非常重要的，”他說，“我們反複證明，我們並沒有把膚色或種族作為衡量標准。”

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與此同時，Affectiva並沒有說它可以從面部結構中發現任何關於先天人格特征之類的東西，而只能檢測一個人的情緒狀態。首席執行官拉娜·卡柳比（Rana el Kaliouby）進一步補充道，她的公司用來自不同國家的對象訓練人工智能，並將這部分人口作為比較的基准點（例如，在中國或巴西運行的軟件將使用來自該國人口的圖片進行訓練）。

卡柳比說，這種方法能夠避免忽略人們情感表達背後的文化差異。最重要的是，她說，Affectiva團隊對人工智能進行審問，以確定在解讀面部表情的時候它們知道自己抓取了什么。

人們總是傾向於相信有數學支撐的東西

在所有的技術擔憂中，批評者還關注倫理問題。科辛斯基研究使用的照片未經許可，他沒有與任何同性戀組織有密切合作。（美國最著名的LGBDQ權利組織之一GLAAD與人權運動組織發表了聯合聲明，指責該研究的方法。）在武筱林的案例中，罪犯照片由中國警察部門提供，但他不能說出是什么單位。這兩項研究都引起了人們的擔憂，如果一些政府或私人企業從一開始就決定使用這些具有歧視意圖的技術，將會發生什么？

而批評者認為，被建構起來的面部算法分析實際上不過是一種脆弱的、文化構建的假設，這是最令人擔憂的。德布林在一封電子郵件中說：“社會心理學也有嚴肅的問題，它往往受到英語母語使用者、異性戀者、白人意識的主導，這無疑推動了這類研究。我無法想象，如果整個渠道的某些節點（同事、倫理委員會、編輯、評論家等）有更多不同背景的人員占據了有影響力的位置，科辛斯基的研究還能走得現在這么遠。”

在某種意義上，弗蘭克慶幸這類研究出現在公開的文獻中。他說：“我寧願它是由學術研究者公開的，而不是由私人公司開發並賣給警察機構的。”

喬治敦大學隱私與技術中心助理克萊爾·加維（Clare Garvie）說，這些研究中的問題並不是總是科學本身，盡管它是可質疑的，而是人類傾向於相信計算機——或者聽起來有數學支撐的東西。她說：“這種工具決定了誰能進入一個國家或者得到一份工作。如果科辛斯基的成果或者類似的東西能夠在權威的期刊上發表，那么Faception的主張就可能得到支持。然而，Faception的營銷材料表示可以用針織帽和山羊胡來識別恐怖分子，這並不能讓加維感到安心。

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在吉爾伯看來，網絡圖片僅僅是一個設計決定，他還提供了幾項關於面部勻稱和人格之間關系的研究，其中一些關注營銷和廣告，另一些涵蓋人格類型的地理分布，沒有一項研究直接支持Faception的主張。

解決這些問題並非絕無可能，而且大多數接受采訪的專家都同意，這樣的研究可以做得更好，比如美國聖母大學計算機科學的助理教授沃爾特·斯切爾（Walter Scheirer）說，計算機科學領域人才多元化或許有所幫助，計算機科學和其他學科之間應該進行更廣泛的對話。

紐約州立大學布法羅分校的傳播學教授馬克·弗蘭克（Mark Frank）補充道，多一點謙遜和懷疑也會有所幫助，他表示：”計算機科學對行為事務的理解是迷人的——這是我要用的詞。”他們所測量的現象有如此之多的複雜性，而身體和行為之間的任何聯系都比這些初步研究表明的東西更加微妙，也受到更多混雜因素的影響。

進化生物學家伯格斯特龍認為，所有這些研究都源於長期存在的、在身體中尋找編碼的心理學的渴望——即便可能是錯誤的。他說：“我確實認為，這種想法在人類思維中根深蒂固，即我們的外表能夠反映我們內在的思想與道德。而它會隨著時間的推移不斷重生，其源頭甚至可以追溯到幾千年前。”

文章轉自http://www.sohu.com/a/228018175_523343