【AI面相學（下）】以外貌判斷性格？「客觀」的分析工具承載著人類的偏見
**AI臉部辨識技術強調的是快速、準確、客觀。很多人可能以為，把一切交給機器，人從此擺脫「識人不明」的煩惱。不過只要是人為打造的演算法，其實就難逃人們預先存在的偏見。
Sahil Chinoy在《紐約時報》的專欄裡就提到，現代AI技術在臉部辨識技術上的應用，其實呼應了許多過去歷史上所犯的錯誤。
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一本在1902年出版的面相學的書裡，教讀者如何根據頭型來分辨「真心老公」和「不可靠的老公」。到了今天，標榜AI機器學習的最新科技，照樣用分析你的長相來提供人生指南。
以色列一家叫做Faception的新創公司宣稱用臉部的大數據，來為你的人格類型評分，分析你性格裡有多少成分是「學院研究者」、「品牌推銷員」、「恐怖分子」、或「戀童癖」。
Faception把人的性格區分為八種基本類型，這種區分法武斷可笑，聽來比算命師還不可靠。但是，顯然有些顧客會買單。喬治城大學臉部辨識研究員葛爾維在紐約時報的訪問裡說：「在某些方面來說是很可笑，但是它的可笑之處也正是讓人擔憂的地方。」
如今的科技和早期的臉部辨識技術已不可同日而語，不過它們仍有些令人驚異的雷同處。比如說，不論古今，它們一開始的目的都是為了監控、維穩、追查犯罪者。
十九世紀的法國警官貝提庸（Alphonse Bertillon）試圖找出累犯者的特徵而發明了嫌犯大頭照（mugshot）並且標註例如頭部長度等身體特徵。他收集超過十萬張囚犯照片，從中辨識出了4564個連續慣犯。
在人工智慧推動下，臉部辨識科技在軍方情報需求和各國政府的大力投資下快速發展。中國推動的「社會信用體系」中，就計畫利用實時監視系統，從舉止、步態、和五官特徵來辨認和監看追蹤的目標，從群眾中找出可能危害社會安全可疑分子。
在民間企業，臉部辨識同樣是商機滿滿。一般人也可以透過亞馬遜或微軟這類的影像供應商，用極低廉的價格－－亞馬遜處理一張影像的收費是0.001美元－－來猜測人們的身分、性別、年齡、情緒狀態、甚至是種族。
但是技術的進展，可以幫助我們區分辨別人，也可能強化了我們對於人的刻板印象。
二十世紀初人力資源的權威作家布萊克福（Catherine M.H. Blackford）曾提出根據外貌長相來錄用應徵者。她主張分析照片比面試更能挖掘出應徵者的性格。如今同樣有新創公司販售AI的工具幫你分析應徵者的影像，這個名為HireVue的平台根據應徵者的影像視頻，對他們的「穩定度」、「道德感和責任感」等項目評分。
十九世紀義大利的犯罪學家隆布羅梭曾經主張根據臉部和身體特徵評斷，把智力較差的孩童，跟「其他稟賦較佳的同伴」區分開來。如今在美國和中國，一些學校的臉部辨識計畫也正在監看學生的情緒和上課的投入程度。這引發問題很多，比如說美國教師較傾向把黑人的臉部表情解讀為「生氣」，這種偏見會滲透入自動化的系統中。
正如十九世紀的攝影技術和影像的疊加給面相學虛假的「客觀性」。電腦和人工智慧可能讓人誤以為我們可以擺脫人的主觀判斷。不過實際上，對人有錯誤認知的演算法，也可能產生更不易察覺的偏見和誤解。
參考資料：New York Times, ArXiv, BuzzFeed
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