斯坦福大學的研究人員進行的一項研究表明，一種計算機算法可以通過掃描他們臉部的照片來正確區分同性戀和男性。
機器情報的結果發表在人格與社會心理學雜志上，其中男性準確率為81%，女性為74%，“經濟學人”報道。
最初的測試是在男性和女性公開發布在一個美國約會網站上的35,000張面部圖像上進行的。
研究人員Michal Kosinski和Yilun Wang使用“深度神經網絡”和復雜的數學系統來分析如此龐大的數據集。
根據收集的數據，大赦國際推斷出男同性戀和女性往往具有“性別非典型”的特征，表達和“梳理風格”，這使得它們顯得更加女性化。
該機器還考慮了幾個突出的身體特征，例如同性戀男性的下顎較窄，鼻子較長，前額較大。
另一方面，對口人類法官在測試中表現不佳，只能準確地發現男性為61%，女性為54%。
當每人受到五張圖像時，人工智能更加成功，預測男性占91%，女性占83%。
與此同時，權威人士提出了人工智能的一些道德問題，聲稱它可能會對性取向的生物起源施加刻板印象，并可能違反面部檢測技術的道德規范。
一些人還聲稱，該技術可能被濫用以侵犯人們的隱私并促進反LGBT立場。
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