同性恋识别AI告诉我们更多关于刻板印象而不是性欲的起源

在即将发表的一篇论文中,斯坦福大学的两位研究人员使用深度神经网络从美国约会网站上的个人资料图片中检测出性欲

互联网令人骇然

作者自己提出了奥威尔监视的幽灵阅读更多:为什么谷歌想要更像你和更少的思考然而,更有问题的是,他们声称这些结果为一个有争议的理论提供了支持,这个理论广泛地暗示了同性恋者的性别出现并且行为不典型这个结论有可能用刻板印象破坏科学深层神经网络是极其强大的工具他们尤其如此擅长分类图片这样的任务,因为它们可以结合人类难以记录的无数微妙线索

研究本身避免了其方法中的明显缺陷,尽管由于研究人员仅使用高加索人的清晰图片,因此明确限制范围他们的分类器是给了两张脸,一张同性恋和一张同性恋,并要求说出哪一张是哪张这比单个面部分类要容易得多(想象一下,如果行李搬运工只需要选择两个X射线中的哪一个肯定有枪)很多直接的批评都集中在这些限制上

更容易的任务通常足以证明概念,并且网络达到了很好的准确度解释准确性是事情变得冒险的地方作者认为结果肯定了性产前的“产前激素理论”,声称在子宫中非典型激素暴露给同性恋者更“女人味”大脑(同样适用于女同性恋和男性气质)正如他们所说:我们的研究结果为[产前激素理论]提供了强有力的支持,认为同性别性取向源于男性胎儿的暴露不足和女性胎儿过度暴露对产前雄性的负责对于面子,偏好和行为的性别区分一些关于假设的旧工作意味着在政治上是进步的但是prena激素理论引起了批评,尤其是因为它似乎恢复了过时的“腾跃女王”和“屠宰堤”的刻板印象

产前对性别行为影响的最佳证据取决于激素敏感性异常儿童的研究即使在极端情况下也是如此

,证据表明产前激素与性别行为或性别认同之间存在着不一致的联系确实,强烈的“男性化”和“女性化”大脑差异的证据尚不清楚正如心理学家Cordelia Fine在她最近出版的书“睾丸激素”中所述,与性别中的巨大差异相比,男性和女性的大脑都很小脑对于环境的反应,大脑也发生了巨大的变化神经科学家Lise Eliot指出,男性和女性生活的不同社会世界可以放大性别中非常小的神经差异

这个特殊的神经网络改变了我们的想法

作者的逻辑是,产前激素的差异会影响面部结构和性偏好

因此,具有更多“男性典型”面部结构的女性也更有可能对女性伴侣具有“男性典型”的偏好

本文中,性行为可以从面部信息中预测出来,必须提供一些有利于产前激素理论的证据然而正如我和我的同事最近所说的那样,神经网络吐出的结果可能是出了名的难以解释他们的力量使它成为现实

很难知道如何实现高精度作者试图找出哪些特征对网络特别重要一些是关于基本面部形状其他不是正如作者在对批评者的回应中所说:“同性恋面孔的性别非典型性扩展超越形态女同性恋倾向于使用较少的眼妆,头发较深,穿着较少露出衣服......“同样,男同性恋者不太可能有面部护理头发,“女同性恋者倾向于戴棒球帽”,以及许多其他差异这些不是由产前激素直接决定的特征(精明的读者会注意到一些不是面部的属性)此外,这些只是差异,研究人员显而易见深度神经网络通常依赖于对人类毫无意义的特征组合但现在我们到了政治上强大的刻板印象破坏科学的地方 这个论点认为女同性恋者不那么“女性化”,因为她们与直女的梳理风格不相符

这只适用于直女性被定义为性别典型这是一个奇怪的理论家称为异性恋的情况:异性恋的观点是规范,与它的差异必须是不正常的并且需要特殊的解释然而类似的论据显然是荒谬的假设研究人员发现直男人往往有较短的头发然后是白人直男我们会得出结论,黑人是性别不典型的吗

荒谬的黑色男性发型对于黑人男性来说是典型的性别同样,女同性恋的修饰风格对于女同性恋女性来说是性别典型的同样对于我们学会用来传达我们生活的各个方面的所有无数微妙的标志和信号同样如此LGBTQ的可见性的提升在过去的二十年中,对于异性恋假设和产前激素理论所依赖的过时刻板印象做了很多工作

忽略这种变异是刻板印象如何扭曲思维的一个典型例子当然,该研究的作者大多不认为这是他们声称的“我们也认识很多非常老的男人,这并没有使妇女往往长寿的说法无效”然而死亡率的性别差异很大,肉眼可见使用神经网络的全部观点,回想一下,了解人类无法记录的众多微小差异一个可能的结论是,任何潜在的生物学差异都是相似的阅读更多:人工智能研究人员必须学习伦理如果差异很小,他们的科学相关性是值得怀疑的:要么产前激素没有那么大的差异,要么他们确实产生的影响很小很多后续的讨论围绕着论文侧重于自动检测性偏好的伦理学正如作家Jaron Lanier所指出的那样,大多数涉及人工智能的世界末日场景都倾向于掩盖人工智能在延续根深蒂固的劣势中所起的非常真实的作用

在一个不对LGBTQ社区有偏见的世界中,检测能力照片中的性行为在道德上是中立的我们有更多的担心来自过时的科学,这种科学体现了与深度学习网络相比可疑的偏见

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