人工知能は顔写真を分析してストレートかゲイかを高精度で判別できることが判明

by http://underclassrising.net/

人工知能システムによって人間の顔写真を分析することで「ストレートか、同性愛者(ゲイ)か」を見分けることができるという研究が発表されました。システムを開発したスタンフォード大学によると、その精度は対象が男性だと81％、女性だと74％だったとのこと。

OSF | Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images.
https://osf.io/zn79k/

Author's Note
https://docs.google.com/document/d/11oGZ1Ke3wK9E3BtOFfGfUQuuaSMR8AO2WfWH3aVke6U/

Advances in AI are used to spot signs of sexuality
https://www.economist.com/news/science-and-technology/21728614-machines-read-faces-are-coming-advances-ai-are-used-spot-signs

AI can tell if people are gay or straight with one photo of their face
http://www.telegraph.co.uk/technology/2017/09/08/ai-can-tell-people-gay-straight-one-photo-face/

New AI can work out whether you're gay or straight from a photograph | Technology | The Guardian
https://www.theguardian.com/technology/2017/sep/07/new-artificial-intelligence-can-tell-whether-youre-gay-or-straight-from-a-photograph

「ストレートなのか、ゲイなのか」という性的指向を判別する、俗に「ゲイダー」と呼ばれる能力は人間にも備わっているといわれていますが、2012年の研究では、その精度は50％台後半から65％ぐらいといわれていました。

ゲイかストレートかを顔を見るだけで判断できてしまう「ゲイダー」の研究結果が明らかに - GIGAZINE

スタンフォード大学の研究では、出会い系サイトに登録された3万5000件以上の写真をサンプルとして、ディープニューラルネットワークを使用して画像から特徴を抽出し、ゲイの男性・女性にはそれぞれストレートとちょっと異なる部分があることを発見しました。1枚の写真を使ったときの精度は男性81％・女性74％でしたが、1人につき写真を5枚使って判別を行うと、精度は男性91％・女性83％に高まりました。同じ調査を人間の目で行うと、精度は男性61％・女性54％で、2012年の研究に近い結果が出ました。

論文に掲載された、「合成した『ストレート』顔」(左2列)と「合成した『ゲイ』顔」(右2列)。

輪郭や顔のパーツの位置などの平均を図示したもの。上は男性、下は女性で、赤い線がゲイ、緑の線がストレートを示しています。

研究を行ったMichal Kosinski氏とYilun Wang氏によると、顔に特徴が出ているというのは、生まれる前からホルモンの影響を受けて性的指向が形成されており、ストレートかゲイかはあとで選んだものではないと考えられるとのこと。

なお、良くも悪くも反響を呼ぶ内容であり、TwitterではKoninski氏に対して直接苦情・苦言などを送りつける人も出ていますが、Kosinski氏らが目指したのは「ストレートかゲイかを画像から判断する技術を生み出す」ことではなく「ストレートかゲイかを画像から判断しうることを証明する」こと。つまり、すでにこの種の技術は秘密裏に開発済みで、どこかで活用されているかもしれない恐れがあるということです。

たとえば、ロシアは同性愛を未成年者に知らしめることを禁止した「同性愛宣伝禁止法」がある「アンチ・ゲイ国家」として知られており、実際、ゲイへの圧力もかなり強いのですが、「ストレートかゲイかを見分ける技術」が広まった場合、ゲイであることを明かさずに暮らしている人々の身に危険が及ぶ可能性があります。

イギリスでも、ゲイに対する憎悪犯罪(ヘイトクライム)が増加しているとのことで、Daily Telegraphでは技術の危険性を指摘しています。