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Novo Relatório de Sabedoria

Editor: Taozi

[Introdução à Nova Sabedoria] O reconhecimento facial de IA foi completamente integrado à vida diária de todos. No entanto, um estudo de Stanford descobriu que a IA pode identificar as tendências políticas de uma pessoa a partir de um rosto inexpressivo com uma precisão surpreendente.

Agora, os cientistas demonstraram que a IA pode prever a orientação política de uma pessoa a partir do seu rosto com uma precisão surpreendente.

Além disso, mesmo um rosto que não “demonstra timidez” pode ser reconhecido com precisão.

Desta forma, todos os pequenos pensamentos dos seres humanos no futuro devem ser contidos. Se estiverem escritos em seus rostos, serão vistos instantaneamente pela IA.

Este estudo da equipe de Stanford foi publicado na revista American Psychologist.

Endereço do artigo: https://awspntest.apa.org/fulltext/2024-65164-001.pdf

Como você pode imaginar, esta descoberta levanta sérias preocupações com a privacidade, especialmente no que diz respeito ao uso de reconhecimento facial sem o consentimento do indivíduo.

Michal Kosinski, o autor do artigo, disse: “A experiência de crescer atrás da Cortina de Ferro tornou-me profundamente consciente dos riscos da vigilância e da escolha das elites de ignorar factos inconvenientes por razões económicas ou ideológicas”.

Até rostos inexpressivos podem ser compreendidos pela IA

Quando se trata de reconhecimento facial, todos podem estar familiarizados com ele.

A IA identifica e autentica indivíduos analisando padrões baseados em características faciais.

O núcleo da tecnologia por trás disso é que o algoritmo detecta rostos em imagens/vídeos e depois mede vários aspectos do rosto – como a distância entre os olhos, o formato da linha do queixo e o contorno das maçãs do rosto.

Essas medidas são convertidas em uma fórmula matemática ou assinatura facial.

A assinatura pode ser comparada com um banco de dados de rostos conhecidos para encontrar uma correspondência.

Ou usado para uma variedade de aplicações, incluindo sistemas de segurança, desbloqueio de telefone, marcação de fotos de amigos em plataformas de mídia social e muito mais.

No estudo de Stanford, os autores concentraram-se em examinar novas tecnologias e expor os seus riscos de privacidade.

Em estudos anteriores, mostraram como o Meta (Facebook) vende ou troca dados, expondo opiniões políticas, orientação sexual, traços de personalidade e outras características privadas dos utilizadores.

E a tecnologia de reconhecimento facial é amplamente utilizada para detectar opiniões políticas e orientação sexual em fotos de perfis de redes sociais.

No entanto, os autores salientam que estudos anteriores não controlaram variáveis ​​que podem afetar a precisão das suas conclusões.

Coisas como expressões faciais, direção da cabeça, se você está usando maquiagem ou joias.

Assim, no novo estudo, os autores pretendiam analisar o impacto apenas das características faciais na previsão de tendências políticas, fornecendo uma imagem mais clara das capacidades e dos riscos da tecnologia de reconhecimento facial.

Os coeficientes de previsão de humanos e IA são comparáveis

Para atingir esse objetivo, eles recrutaram 591 participantes de uma grande universidade privada e controlaram cuidadosamente o ambiente e as condições em que a foto facial de cada participante foi tirada.

Os participantes usavam camisetas pretas, lenços faciais para remover a maquiagem e estavam com os cabelos bem amarrados.

Eles estavam sentados em uma posição fixa e seus rostos foram fotografados em uma sala bem iluminada contra um fundo neutro para garantir a consistência em todas as imagens.

Depois de tirar a foto, os pesquisadores a processaram usando um algoritmo de reconhecimento facial, especificamente usando VGGFace2 na arquitetura ResNet-50-256D.

Este algoritmo extrai vetores numéricos – chamados descritores faciais – da imagem.

Esses descritores codificam características faciais de uma forma que pode ser analisada por computadores e são usados ​​para prever as tendências políticas dos participantes por meio de um modelo que mapeia esses descritores em uma escala de tendências políticas.

Verificou-se que os algoritmos de reconhecimento facial podem prever tendências políticas com um coeficiente de correlação de 0,22.

A correlação, embora modesta, foi estatisticamente significativa, sugerindo que certas características faciais estáveis ​​podem estar associadas a tendências políticas. Essa associação foi independente de outros fatores demográficos, como idade, sexo e raça.

Em seguida, Kosinski e colegas conduziram um segundo estudo.

Eles substituíram o algoritmo por 1.026 avaliadores humanos para avaliar se as pessoas também poderiam prever tendências políticas a partir de imagens faciais neutras.

Os pesquisadores mostraram imagens faciais padronizadas coletadas no primeiro estudo. Cada avaliador foi solicitado a avaliar as tendências políticas dos indivíduos nas fotos.

Os avaliadores completaram mais de 5.000 avaliações e os resultados foram analisados ​​para determinar a correlação entre as suas classificações percebidas de orientação política e as orientações reais relatadas pelos participantes.

Tal como o algoritmo, os avaliadores humanos foram capazes de prever tendências políticas, com um coeficiente de correlação de 0,21, que foi comparável ao desempenho do algoritmo.

“Para minha surpresa, tanto os algoritmos como os humanos foram capazes de prever a orientação política a partir de imagens cuidadosamente padronizadas de rostos inexpressivos”, disse Kosinski. “Isto sugere uma ligação entre características faciais estáveis ​​e orientação política”.

Num terceiro estudo, os investigadores alargaram a análise do poder preditivo do reconhecimento facial a diferentes contextos, pedindo ao modelo que reconhecesse imagens de políticos.

A amostra inclui 3.401 imagens de perfil de políticos de ambas as casas dos órgãos legislativos de três países: Estados Unidos, Reino Unido e Canadá.

Os resultados mostram que os modelos de reconhecimento facial são de facto capazes de prever tendências políticas a partir de imagens de políticos, com um coeficiente de correlação de 0,13 para a precisão média.

Essa precisão, embora não alta, ainda é estatisticamente significativa, demonstrada em imagens laboratoriais controladas. Algumas características faciais estáveis ​​que predizem tendências políticas também podem ser identificadas num conjunto mais diversificado de imagens da vida real.

pesquisa multicampo

Na verdade, um estudo da Nature já em 2021 apontou que a tecnologia de reconhecimento facial pode prever corretamente a orientação política de uma pessoa 72% das vezes.

Endereço do artigo: https://www.nature.com/articles/s41598-020-79310-1

O experimento descobriu que a tecnologia de IA era melhor que o acaso (50%), o julgamento humano (55%) ou os questionários de personalidade (66%).

Em outro estudo de 2023, um algoritmo de aprendizagem profunda também foi usado para prever as tendências políticas de uma pessoa a partir do reconhecimento facial, com uma precisão de previsão de até 61%.

No entanto, aos olhos dos internautas, todo sistema de IA que afirma ser capaz de ler as emoções ou outras características das pessoas (como tendências políticas) a partir de expressões faciais é uma farsa.

Não há base científica aqui, portanto não há “dados bons” que possam ser usados ​​para treinar a IA para prever essas características.

Anteriormente, um relatório do WSJ também questionou que o uso de expressões faciais estereotipadas pela IA para treinar algoritmos seria inevitavelmente enganoso.

O que você pensa sobre isso?

Referências:

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