Можно ли по лицу человека определить его политические предпочтения. Психолог из Стэнфорда утверждает, что это реально.
Каждое новое исследование, связанное с развитием искусственного интеллекта, — очередной шаг, приближающий мир к ситуации глобального контроля, описанной в романе "1984" Джорджа Оруэлла. Иллюстрацией к этой книге можно считать и недавнюю работу психолога из Стэнфорда Майкла Косински. Ранее он прославился, изучая вопрос определения сексуальной ориентации человека по его фотографии.
Для своего очередного исследования — попытки выявить политические взгляды человека по его фото — учёный использовал снимки более миллиона граждан США, Канады и Великобритании, а также данные об их поле и возрасте. Исследователь брал фотографии из профилей в соцсетях, а также из неназванного сервиса онлайн–знакомств. Проанализировав снимки, разработанный алгоритм выделил около 2 тыс. признаков, по которым можно определить, кто изображён на фотографии — либерал или консерватор. По словам Косински, его разработка научилась определять политическую ориентацию человека с точностью до 72%. Учёный надеется, что алгоритмом могут пользоваться заинтересованные лица из других стран. Впрочем, возникает другой вопрос — как?
Распознай меня, если сможешь
Алгоритм, на котором основывается подобная система распознавания, близок к физиогномике — методу определения типа личности человека по чертам лица. Эту область знания экспериментальные психологи считают псевдонаукой.
Насколько точны подобные скрипты? Майкл Косински считает, что общепризнанная точность современных алгоритмов определения эмоций по лицу составляет около 83%. При этом остаётся не до конца ясным, какие именно черты лица позволяют провести своего рода классификацию человеческих предпочтений. "Мы выявили ряд черт и проверили, насколько они свидетельствуют о политической ориентации. Особенно выделялось положение головы и ужимки: так, люди, придерживающиеся либеральных ценностей, как правило, смотрели в камеру прямо с лёгким удивлением и реже выражали отвращение", — пишет Косински в исследовании. По его словам, алгоритм распознавания лиц обнаружил много других особенностей, указывающих на политическую ориентацию, которые на первый взгляд незаметны глазу обывателя.
Соруководитель лаборатории "Машинное обучение" Университета ИТМО Иван Сметанников отмечает, что складывается впечатление, будто бы статья писалась не столько ради прикладного применения, сколько ради интереса. Кроме того, пока остаётся фактом, что физиогномика является спорным предметом, поэтому и исследование выглядит не вполне обоснованным.
"Что касается распознавания эмоций, то системы справляются неплохо и точность заметно выше, чем у людей. Но если говорить об этом исследовании, есть ощущение, что алгоритмы настраивали немного не на то. Если посмотреть статистику, консерваторы чаще обитают в сельской местности, а в городах–миллионниках число либералов превалирует над оппонентами. Возможно, алгоритм нужно было настраивать именно на географический аспект",— пояснил Иван Сметанников.
Опасный метод
Сторонники физиогномики постоянно пытаются доказать, что относить её к лженауке неправильно. Теория о наличии связи между характером человека и его внешним обликом была особенно популярна в конце XVIII века и на протяжении почти всего XIX века благодаря идеям, изложенным швейцарским философом Иоганном Лафатером в книге "Физиогномика" в 1778 году. Впрочем, обосновать их научно до сих пор не удалось. В итоге пока одни исследователи пытаются по лицу предсказать политические убеждения, другие проводят эксперименты, которые показывают, что вычислить особенности характера человека по чертам его лица невозможно. Все оценки сводятся к тому, что одни люди, классифицируя других, ориентируются исключительно на свой личный опыт, а не на какие–либо фундаментальные закономерности о связях между поведением и обликом человека.
"Люди судят о поведении и моральных чертах других, просто смотря на их лицо, но что заставляет их делать такие выводы? Наши результаты показывают, что сходство лица с неким усреднённым образом человека определяет его социальное значение: чем дальше ваше лицо от этого усреднённого образа, тем более негативно будет оно восприниматься. Иными словами, всем людям нравятся лица, которые близки к их собственному представлению о “среднем человеке”", — заявил Александр Тодоров, учёный из Принстонского университета (США).
Он и его коллеги доказали, что форма лица и его черты никак не связаны с характером человека. Учёные исследовали один из основных постулатов физиогномики — наличие у людей способности распознавать черты характера, всего лишь взглянув на фотографию или само лицо. По мнению исследователей, человек на протяжении всей жизни неосознанно сопоставляет определённые черты характера с тем, как выглядят их типичные носители. Соответственно, у каждого есть свой набор типичных "злых", "добрых" и нейтральных черт лица, и некий усреднённый набор из этих черт будет своеобразным "идеальным лицом".
Они уже здесь
Схемы распознавания лиц уже распространены повсеместно: начиная от функции Face ID, которая помогает снять блокировку смартфона одним взглядом, и до камер видеонаблюдения. По прогнозам исследовательской компании MarketsandMarkets, ожидается рост на рынке подобных систем к 2024 году до $7 млрд с $4 млрд в 2019–м. В Петербурге первые умные камеры, узнающие прохожих по лицу, установили в ноябре 2018 года. А в августе 2019–го функцией распознавания лиц начали оснащать и домофоны. Как рассказали "ДП" в комитете по информатизации и связи Санкт–Петербурга (КИС), сейчас функционалом видеоидентификации лиц оснащены порядка 18 тыс. городских камер. Такие камеры размещены на входах в парадные жилых домов, в наиболее многолюдных местах и местах проведения массовых культурных мероприятий.
"Видеоинформация с устройств мониторинга переговорно–запорных устройств, включённых в состав городской системы видеонаблюдения, записывается в круглосуточном режиме. Её обработка и хранение в течение 7 суток происходит на серверах АПК “Безопасный город”",— добавили в КИС. Сейчас в городе установлено около 47 тыс. камер, до 2025 года планируется довести их количество до 180 тыс. В Москве, по различным данным, порядка 170–180 тыс. камер.
