“相面術(shù)”是一種從通過外表得知性格的偽科學(xué)，它有著悠久的歷史，其中第一批保存下來的相關(guān)文獻(xiàn)可以追溯到亞里士多德時(shí)代。達(dá)爾文曾經(jīng)差一點(diǎn)因?yàn)樗谋亲佣e(cuò)過了他在小獵犬號(hào)上的歷史性航行，因?yàn)榇L(zhǎng)是一個(gè)狂熱的相士，他不相信長(zhǎng)有這樣的鼻子的人會(huì)有足夠的決心完成航行。“但我認(rèn)為，”達(dá)爾文在他的自傳中冷淡地說，“后來的結(jié)果與通過我的鼻子預(yù)測(cè)出的相反，他很滿意這一點(diǎn)。”

　　我們可能會(huì)取笑那些相士的想法，但是現(xiàn)代關(guān)于第一印象的科學(xué)表明，我們每個(gè)人最原始的想法都是與相士類似的。我們會(huì)從別人的面部表情中形成對(duì)他們的即時(shí)印象，只用不到十分之一秒的時(shí)間去看一張臉就足以讓我們下定結(jié)論了。第一印象不僅是即時(shí)的，而且也很重要：我們更有可能投票給那些看起來有能力的政客;更傾向于投資那些看起來值得信賴的人;而對(duì)那些看起來相反的人給予更嚴(yán)厲的反對(duì)。“以貌取人”是社交生活的一個(gè)普遍特征。

　　關(guān)于第一印象的現(xiàn)代科學(xué)也總結(jié)出了許多造成這些影響的面部的刻板印象。在過去的十年里，心理學(xué)家們已經(jīng)建立了數(shù)學(xué)模型來可視化這些刻板印象。我們可以通過增加或減少模型中的可信性程度和能力水平得出相對(duì)應(yīng)的面孔。更重要的是，我們可以建立和測(cè)試關(guān)于面部刻板印象起源的理論。

　　然而，這項(xiàng)研究取得進(jìn)展的一個(gè)意想不到的后果是——相面術(shù)的復(fù)興。也許我們對(duì)于面部的刻板印象不只是刻板印象，而是對(duì)他人性格的真實(shí)反映。相應(yīng)地，越來越多的研究表明，我們可以從一個(gè)人的面部表情中識(shí)別出他的心理健康、政治傾向和性取向等各種各樣的私人信息。

　　這些說法通常是基于一些猜測(cè)性取向的實(shí)驗(yàn)，因?yàn)檫@些實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)果比隨機(jī)猜測(cè)更準(zhǔn)確。

　　而問題是，這些猜測(cè)并沒有比碰運(yùn)氣準(zhǔn)確多少，而且往往不如基于更一般知識(shí)的猜測(cè)準(zhǔn)確。

　　此外，許多這樣的研究都是基于這樣一種謬論：所有的面部圖像對(duì)于這張臉的主人都有相同的代表性。雖然這一假設(shè)對(duì)熟悉的面孔來講可能是正確的，因?yàn)槭煜さ拿婵缀苋菀讖牟煌膱D像中辨認(rèn)出來，但是對(duì)于不熟悉的面孔來說，這當(dāng)然是錯(cuò)誤的——而且根據(jù)定義，第一印象是關(guān)于不熟悉的面孔的印象。通常，我們不知道兩個(gè)不同的圖像是否代表了相同的(不熟悉的)人，并且，這些圖像可以造成完全不同的第一印象。因此，在評(píng)估第一印象的準(zhǔn)確性時(shí)，如何對(duì)人類肖像進(jìn)行采樣是一個(gè)關(guān)鍵問題。

　　考慮一下圖像采樣時(shí)的偏差會(huì)如何影響對(duì)第一印象的準(zhǔn)確性的推斷。在許多“同性戀者”研究中，參與者被要求通過交友網(wǎng)站上的照片猜測(cè)照片發(fā)布者的性取向。在最早的此類研究中，猜測(cè)準(zhǔn)確率約為58%(而隨機(jī)猜測(cè)的準(zhǔn)確率為50%)。但由于許多人在交友網(wǎng)站上發(fā)布照片時(shí)會(huì)選擇更具代表性的圖片，從而去吸引他們想要吸引的人，因此這并不是一個(gè)中立的采樣方式。

　　事實(shí)上，當(dāng)這些猜測(cè)是通過這些同性戀或異性戀者的朋友在網(wǎng)站上發(fā)布的照片進(jìn)行時(shí)，正確率只有52%。這種結(jié)果不僅在受試者猜測(cè)性取向的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)。在最近的一項(xiàng)研究中，研究人員使用在線交友網(wǎng)站上的照片讓測(cè)試參與者猜測(cè)其社會(huì)階層，以財(cái)富作為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。參與者猜測(cè)的準(zhǔn)確率大約為57%。但是，當(dāng)這些猜測(cè)是基于在標(biāo)準(zhǔn)化條件下拍攝的照片時(shí)，準(zhǔn)確率就下降到了51.5%。

　　隨著越來越多的面部照片被發(fā)布在網(wǎng)絡(luò)上，試圖從這些圖像中讀出我們“本質(zhì)”的研究不會(huì)消失。在過去的幾年中，有一波新的人工智能(AI)研究試圖做到這一點(diǎn)。一家科技初創(chuàng)企業(yè)已經(jīng)開始向私營(yíng)企業(yè)和政府提供面部識(shí)別服務(wù)。去年，兩名計(jì)算機(jī)科學(xué)家在網(wǎng)上發(fā)布了一篇非同行評(píng)議的論文，聲稱他們的算法僅僅從面部圖像中就能推測(cè)出人們的犯罪行為。最近，一份著名的期刊接受了一篇論文，這篇論文聲稱人工智能算法可以從一個(gè)人的面部圖像中檢測(cè)出其性取向，其準(zhǔn)確度令人驚訝。

　　然而，同樣的問題在人工智能研究中也存在。后者使用強(qiáng)大的算法，可以檢測(cè)兩組圖像之間細(xì)微但系統(tǒng)的差異。但是，用于訓(xùn)練算法的圖像樣本和算法本身一樣重要。在關(guān)于犯罪的論文那篇中，作者提供了一些“罪犯”和“非罪犯”的圖片。除了明顯的面部表情差異外，“罪犯”穿的是T恤衫，而“非罪犯”穿的則是西裝。一個(gè)強(qiáng)大的算法很容易就能識(shí)別出這些差異，并產(chǎn)生一個(gè)看似準(zhǔn)確的分類。

　　在人工智能研究中，“所有的面部圖像都具有同樣的代表性”這一謬論在人工智能研究中扮演著更為微妙的角色，尤其是當(dāng)這些算法都在測(cè)量二維圖像的不變面部特征時(shí)。相機(jī)到頭部的距離，相機(jī)參數(shù)，輕微的頭部?jī)A斜，微妙的表情和許多其他明顯的細(xì)微的差別都影響著對(duì)穩(wěn)定的形態(tài)特征的測(cè)量。當(dāng)這些差異沒有被控制的時(shí)候，利用人工智能進(jìn)行研究只是放大了我們?nèi)祟惖钠姟?/p>

　　此外，使用人工智能進(jìn)行“面部解讀”的含義在道德上是令人厭惡的。那篇有關(guān)性取向的文章的第一作者聲稱，他的主要?jiǎng)訖C(jī)是提醒LGBT群體，這種技術(shù)有可能對(duì)他們?cè)斐蓚?，尤其是在專制的?guó)家。但是，盡管這項(xiàng)研究聲稱要識(shí)別同性戀者和異性戀者之間的真實(shí)形態(tài)差異，但它真正做到的是，算法僅能通過公開的同性戀者自己發(fā)布的照片識(shí)別出他們的性取向——就像普通的人類能夠識(shí)別出的一樣。

　　這種“科學(xué)”的主張，恰好能夠激勵(lì)那些專制的政府將人工智能算法應(yīng)用于識(shí)別公民的肖像照片中。而什么又能阻止他們從這些圖片中“解讀”情報(bào)、政治取向和犯罪傾向呢?

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