berita

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Laporan Kebijaksanaan Baru

Editor: Taozi

[Pengantar Kebijaksanaan Baru] Pengenalan wajah AI telah sepenuhnya terintegrasi ke dalam kehidupan sehari-hari setiap orang. Namun, sebuah studi dari Stanford menemukan bahwa AI dapat mengidentifikasi kecenderungan politik seseorang dari wajah tanpa ekspresi dengan akurasi yang mencengangkan.

Kini, para ilmuwan telah menunjukkan bahwa AI dapat memprediksi orientasi politik seseorang dari wajahnya dengan akurasi yang mencengangkan.

Tak hanya itu, wajah yang tidak “menunjukkan rasa takut” pun bisa dikenali secara akurat.

Dengan cara ini, semua pemikiran kecil manusia di masa depan harus dikendalikan. Jika tertulis di wajah mereka, maka akan langsung terlihat oleh AI.

Studi dari tim Stanford ini telah dipublikasikan di jurnal American Psychologist.

Alamat makalah: https://awspntest.apa.org/fulltext/2024-65164-001.pdf

Seperti yang bisa Anda bayangkan, penemuan ini menimbulkan masalah privasi yang serius, khususnya terkait penggunaan pengenalan wajah tanpa persetujuan seseorang.

Michal Kosinski, penulis makalah tersebut, mengatakan, “Pengalaman tumbuh di balik Tirai Besi membuat saya sangat sadar akan risiko pengawasan dan pilihan para elit untuk mengabaikan fakta-fakta yang tidak menyenangkan karena alasan ekonomi atau ideologi.”

Bahkan wajah tanpa ekspresi pun dapat dipahami oleh AI

Berbicara tentang pengenalan wajah, semua orang mungkin sudah familiar dengannya.

AI mengidentifikasi dan mengautentikasi individu dengan menganalisis pola berdasarkan fitur wajah.

Inti teknologi di baliknya adalah algoritmanya mendeteksi wajah dalam gambar/video lalu mengukur berbagai aspek wajah tersebut - seperti jarak antara mata, bentuk garis rahang, dan kontur tulang pipi.

Pengukuran ini diubah menjadi rumus matematika, atau tanda tangan wajah.

Tanda tangan tersebut dapat dibandingkan dengan database wajah-wajah yang dikenal untuk menemukan kecocokan.

Atau digunakan untuk berbagai aplikasi, termasuk sistem keamanan, membuka kunci ponsel, menandai foto teman di platform media sosial, dan banyak lagi.

Dalam studi Stanford, penulis berfokus pada pengujian teknologi baru dan mengungkap risiko privasinya.

Dalam penelitian sebelumnya, mereka telah menunjukkan bagaimana Meta (Facebook) menjual atau menukar data, mengungkap pandangan politik pengguna, orientasi seksual, ciri-ciri kepribadian, dan karakteristik pribadi lainnya.

Dan teknologi pengenalan wajah banyak digunakan untuk mendeteksi pandangan politik dan orientasi seksual dari gambar profil media sosial.

Namun, penulis menunjukkan bahwa penelitian sebelumnya belum mengendalikan variabel yang mungkin mempengaruhi keakuratan kesimpulan mereka.

Hal-hal seperti ekspresi wajah, arah kepala, apakah Anda memakai riasan atau perhiasan.

Jadi dalam studi baru ini, penulis bertujuan untuk menganalisis dampak fitur wajah saja dalam memprediksi kecenderungan politik, sehingga memberikan gambaran yang lebih jelas tentang kemampuan dan risiko teknologi pengenalan wajah.

Koefisien prediksi manusia dan AI sebanding

Untuk mencapai tujuan ini, mereka merekrut 591 peserta dari universitas swasta besar dan secara hati-hati mengontrol lingkungan dan kondisi pengambilan foto wajah setiap peserta.

Peserta mengenakan kaos hitam, menggunakan tisu wajah untuk menghapus riasan, dan rambut diikat rapi.

Mereka duduk dalam posisi tetap dan wajah mereka difoto di ruangan yang cukup terang dengan latar belakang netral untuk memastikan konsistensi di seluruh gambar.

Setelah mengambil foto tersebut, peneliti mengolahnya menggunakan algoritma pengenalan wajah, khususnya menggunakan VGGFace2 dalam arsitektur ResNet-50-256D.

Algoritme ini mengekstrak vektor numerik – yang disebut deskriptor wajah – dari gambar.

Deskriptor ini mengkodekan fitur wajah dalam bentuk yang dapat dianalisis oleh komputer dan digunakan untuk memprediksi kecenderungan politik partisipan melalui model yang memetakan deskriptor tersebut ke dalam skala kecenderungan politik.

Ditemukan bahwa algoritma pengenalan wajah dapat memprediksi kecenderungan politik dengan koefisien korelasi sebesar 0,22.

Korelasinya, meskipun sederhana, namun signifikan secara statistik, menunjukkan bahwa fitur wajah tertentu yang stabil mungkin terkait dengan kecenderungan politik. Asosiasi ini tidak bergantung pada faktor demografi lain seperti usia, jenis kelamin, dan ras.

Selanjutnya, Kosinski dan rekannya melakukan penelitian kedua.

Mereka mengganti algoritme tersebut dengan 1.026 penilai manusia untuk menilai apakah orang juga dapat memprediksi kecenderungan politik dari gambar wajah yang netral.

Para peneliti menunjukkan kepada mereka gambar wajah standar yang dikumpulkan dalam penelitian pertama. Setiap penilai diminta menilai kecenderungan politik individu dalam foto.

Penilai menyelesaikan lebih dari 5.000 penilaian dan hasilnya dianalisis untuk menentukan korelasi antara penilaian yang mereka rasakan terhadap orientasi politik dan orientasi aktual yang dilaporkan oleh para peserta.

Seperti algoritmanya, penilai manusia mampu memprediksi kecenderungan politik, dengan koefisien korelasi sebesar 0,21, yang sebanding dengan kinerja algoritma.

“Yang mengejutkan saya, baik algoritma maupun manusia mampu memprediksi orientasi politik dari gambar wajah tanpa ekspresi yang distandarisasi secara cermat,” kata Kosinski. “Ini menunjukkan adanya hubungan antara fitur wajah yang stabil dan orientasi politik.”

Dalam studi ketiga, para peneliti memperluas pemeriksaan kekuatan prediktif pengenalan wajah ke berbagai konteks dengan meminta model mengenali gambar politisi.

Sampelnya mencakup 3.401 gambar profil politisi dari kedua badan legislatif di tiga negara: Amerika Serikat, Inggris, dan Kanada.

Hasilnya menunjukkan bahwa model pengenalan wajah memang mampu memprediksi kecenderungan politik dari gambar politisi, dengan koefisien korelasi sebesar 0,13 untuk akurasi median.

Akurasi ini, meski tidak tinggi, masih signifikan secara statistik, seperti yang ditunjukkan pada gambar laboratorium terkontrol. Beberapa fitur wajah stabil yang memprediksi kecenderungan politik juga dapat diidentifikasi dalam rangkaian gambar kehidupan nyata yang lebih beragam.

penelitian multi-bidang

Faktanya, studi Nature pada awal tahun 2021 menunjukkan bahwa teknologi pengenalan wajah dapat memprediksi dengan tepat orientasi politik seseorang sebanyak 72%.

Alamat kertas: https://www.nature.com/articles/s41598-020-79310-1

Eksperimen tersebut menemukan bahwa teknologi AI lebih baik daripada kebetulan (50%), penilaian manusia (55%) atau kuesioner kepribadian (66%).

Dalam studi lain pada tahun 2023, algoritme pembelajaran mendalam juga digunakan untuk memprediksi kecenderungan politik seseorang melalui pengenalan wajah, dengan akurasi prediksi mencapai 61%.

Namun, di mata netizen, setiap sistem AI yang mengklaim mampu membaca emosi atau karakteristik lain (seperti kecenderungan politik) dari ekspresi wajah seseorang adalah sebuah penipuan.

Tidak ada dasar ilmiah di sini, jadi tidak ada "data bagus" yang dapat digunakan untuk melatih AI untuk memprediksi karakteristik tersebut.

Sebelumnya, laporan WSJ juga mempertanyakan ekspresi wajah stereotip yang menggunakan AI untuk melatih algoritme pasti akan menyesatkan.

Apa pendapat Anda tentang ini?

Referensi:

https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1dycnzq/ai_can_predict_politik_beliefs_from/