Новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Новый отчет мудрости

Монтажер: Таози

[Введение в новую мудрость] Распознавание лиц с помощью искусственного интеллекта полностью интегрировано в повседневную жизнь каждого человека. Однако исследование, проведенное в Стэнфорде, показало, что ИИ может с поразительной точностью определить политические взгляды человека по ничего не выражающему лицу.

Теперь ученые показали, что ИИ может предсказать политическую ориентацию человека по его лицу с поразительной точностью.

Мало того, даже лицо, не «проявляющее робости», можно точно узнать.

Таким образом, все мелкие мысли людей в будущем должны быть сдержаны. Если они написаны на их лицах, ИИ мгновенно увидит их.

Это исследование команды из Стэнфорда было опубликовано в журнале American Psychology.

Адрес статьи: https://awspntest.apa.org/fulltext/2024-65164-001.pdf.

Как вы можете себе представить, это открытие вызывает серьезные опасения по поводу конфиденциальности, особенно в отношении использования распознавания лиц без согласия человека.

Михал Косински, автор статьи, сказал: «Опыт взросления за железным занавесом заставил меня глубоко осознать риски слежки и выбор элит игнорировать неудобные факты по экономическим или идеологическим причинам».

Даже невыразительные лица могут быть поняты ИИ

Когда дело доходит до распознавания лиц, с ним наверняка знаком каждый.

ИИ идентифицирует и аутентифицирует людей, анализируя закономерности на основе черт лица.

Суть технологии заключается в том, что алгоритм обнаруживает лица на изображениях/видео, а затем измеряет различные аспекты лица, такие как расстояние между глазами, форма линии подбородка и очертания скул.

Эти измерения преобразуются в математическую формулу или подпись лица.

Подпись можно сравнить с базой данных известных лиц, чтобы найти совпадение.

Или используется для различных приложений, включая системы безопасности, разблокировку телефона, пометку фотографий друзей в социальных сетях и многое другое.

В Стэнфордском исследовании авторы сосредоточились на изучении новых технологий и выявлении рисков, связанных с конфиденциальностью.

В прошлых исследованиях они показали, как Meta (Facebook) продает или обменивается данными, раскрывая политические взгляды пользователей, сексуальную ориентацию, черты личности и другие личные характеристики.

А технология распознавания лиц широко используется для определения политических взглядов и сексуальной ориентации по фотографиям профилей в социальных сетях.

Однако авторы отмечают, что предыдущие исследования не учитывали переменные, которые могут повлиять на точность их выводов.

Такие вещи, как выражение лица, направление головы, носите ли вы макияж или украшения.

Поэтому в новом исследовании авторы стремились проанализировать влияние одних лишь черт лица на прогнозирование политических взглядов, предоставив более четкое представление о возможностях и рисках технологии распознавания лиц.

Коэффициенты прогнозирования человека и ИИ сопоставимы

Для достижения этой цели они набрали 591 участника из крупного частного университета и тщательно контролировали окружающую среду и условия, в которых была сделана фотография лица каждого участника.

Участники были одеты в черные футболки, пользовались салфетками для снятия макияжа и аккуратно завязывали волосы.

Они сидели в фиксированном положении, а их лица были сфотографированы в хорошо освещенной комнате на нейтральном фоне, чтобы обеспечить единообразие всех изображений.

Сделав фотографию, исследователи обработали ее с помощью алгоритма распознавания лиц, в частности, используя VGGFace2 в архитектуре ResNet-50-256D.

Этот алгоритм извлекает из изображения числовые векторы, называемые дескрипторами лица.

Эти дескрипторы кодируют черты лица в форме, которая может быть проанализирована компьютерами, и используются для прогнозирования политических пристрастий участников с помощью модели, которая отображает эти дескрипторы на шкале политических пристрастий.

Было обнаружено, что алгоритмы распознавания лиц могут предсказывать политические взгляды с коэффициентом корреляции 0,22.

Корреляция, хотя и скромная, но была статистически значимой, что позволяет предположить, что определенные устойчивые черты лица могут быть связаны с политическими взглядами. Эта ассоциация не зависела от других демографических факторов, таких как возраст, пол и раса.

Затем Косински и его коллеги провели второе исследование.

Они заменили алгоритм на 1026 оценщиков, чтобы оценить, могут ли люди предсказывать политические взгляды по нейтральным изображениям лиц.

Исследователи показали им стандартизированные изображения лиц, собранные в первом исследовании. Каждому оценщику было предложено оценить политические взгляды людей на фотографиях.

Оценщики выполнили более 5000 оценок, и результаты были проанализированы, чтобы определить корреляцию между их воспринимаемыми оценками политической ориентации и фактическими ориентациями, о которых сообщили участники.

Как и в случае с алгоритмом, оценщики-люди смогли предсказать политические взгляды с коэффициентом корреляции 0,21, что было сопоставимо с производительностью алгоритма.

«К моему удивлению, и алгоритмы, и люди смогли предсказать политическую ориентацию по тщательно стандартизированным изображениям невыразительных лиц», — сказал Косински. «Это предполагает связь между устойчивыми чертами лица и политической ориентацией».

В третьем исследовании исследователи расширили изучение предсказательной силы распознавания лиц на различные контексты, попросив модель распознавать изображения политиков.

Выборка включает 3401 изображение профиля политиков из обеих палат законодательных органов трех стран: США, Великобритании и Канады.

Результаты показывают, что модели распознавания лиц действительно способны предсказывать политические взгляды на основе изображений политиков с коэффициентом корреляции 0,13 для средней точности.

Эта точность, хотя и не высока, все же статистически значима, что продемонстрировано на контролируемых лабораторных изображениях. Некоторые устойчивые черты лица, которые предсказывают политические взгляды, также можно идентифицировать в более разнообразном наборе реальных изображений.

многопрофильные исследования

Фактически, исследование Nature, проведенное еще в 2021 году, показало, что технология распознавания лиц может правильно предсказать политическую ориентацию человека в 72% случаев.

Адрес статьи: https://www.nature.com/articles/s41598-020-79310-1.

Эксперимент показал, что технология искусственного интеллекта лучше, чем случайность (50%), человеческое суждение (55%) или личностные опросники (66%).

В другом исследовании 2023 года алгоритм глубокого обучения также использовался для прогнозирования политических взглядов человека на основе распознавания лиц с точностью прогноза до 61%.

Однако, по мнению пользователей сети, каждая система искусственного интеллекта, которая утверждает, что способна считывать эмоции людей или другие характеристики (например, политические взгляды) по выражению лица, является мошенничеством.

Здесь нет никакой научной основы, поэтому нет «хороших данных», которые можно было бы использовать для обучения ИИ прогнозированию этих характеристик.

Ранее в отчете WSJ также ставилось под сомнение, что использование ИИ стереотипных выражений лица для обучения алгоритмов неизбежно будет вводить в заблуждение.

Что Вы думаете об этом?

Использованная литература:

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