Claim: Gezichtsherkenning AI kan uw politieke partij onthullen

Afbeelding: Michal Kosinski / Nature Scientific Reports
Deel dit verhaal!
De vraag is niet dat dit echt werkt, maar dat ze geloven dat het werkt. Geloof en realiteit zijn twee verschillende dingen, en de samenleving is doordrenkt van misleiding over wat echt en feitelijk is. Ze moeten testen om te zien of de AI beter werkt tijdens een volle maan. ⁃ TN-editor

Onderzoekers hebben een machine learning-systeem ontwikkeld waarvan ze beweren dat het de politieke partij van een persoon met redelijke nauwkeurigheid kan bepalen, alleen op basis van hun gezicht. De studie, van een groep die ook aantoonde dat seksuele voorkeur op deze manier schijnbaar kan worden afgeleid, behandelt openhartig en vermijdt zorgvuldig de valkuilen van 'moderne frenologie', wat leidt tot de ongemakkelijke conclusie dat ons uiterlijk meer persoonlijke informatie kan uitdrukken dan we denken.

De studie, die deze week verscheen in het Nature-tijdschrift Scientific Reports, werd uitgevoerd door Michal Kosinski van Stanford University. Kosinski haalde in 2017 de krantenkoppen met werk dat ontdekte dat de seksuele voorkeur van een persoon kon worden voorspeld op basis van gezichtsgegevens.

De studie kreeg niet zozeer kritiek vanwege de methoden, maar vanwege het idee dat iets dat notioneel niet-fysiek is, op deze manier kan worden gedetecteerd. Maar Kosinski's werk, zoals hij toen en daarna uitlegde, werd specifiek gedaan om die aannames te betwisten en was voor hem even verrassend en verontrustend als voor anderen. Het idee was niet om een ​​soort AI-gaydar te bouwen, integendeel zelfs. Zoals het team destijds schreef, was het nodig om te publiceren om anderen te waarschuwen dat zoiets kan worden gebouwd door mensen wier interesses verder gingen dan de academische:

We waren echt verontrust door deze resultaten en hebben veel tijd besteed aan het overwegen of ze überhaupt openbaar moesten worden gemaakt. We wilden de risico's waarvoor we waarschuwen niet inschakelen. Het vermogen om te bepalen wanneer en aan wie men zijn seksuele geaardheid onthult, is niet alleen cruciaal voor iemands welzijn, maar ook voor iemands veiligheid.

We vonden dat het dringend nodig is om beleidsmakers en LGBTQ-gemeenschappen bewust te maken van de risico's waarmee ze worden geconfronteerd. We hebben geen tool gemaakt om de privacy te schenden, maar hebben eerder laten zien dat basismethoden en veelgebruikte methoden ernstige bedreigingen voor de privacy vormen.

Soortgelijke waarschuwingen kunnen hier klinken, want hoewel politieke overtuiging in de VS (en in ieder geval op dit moment) niet as gevoelig of persoonlijk een element als seksuele voorkeur, het is nog steeds gevoelig en persoonlijk. Er gaat nauwelijks een week voorbij of er wordt gelezen dat een politieke of religieuze "dissident" of een ander wordt gearresteerd of vermoord. Als onderdrukkende regimes zouden kunnen verkrijgen wat voor de waarschijnlijke oorzaak doorgaat door te zeggen "het algoritme markeerde je als een mogelijke extremist", in plaats van bijvoorbeeld berichten te onderscheppen, maakt dit dit soort praktijken veel gemakkelijker en schaalbaarder.

Het algoritme zelf is geen hypergeavanceerde technologie. Kosinski's paper beschrijft een vrij gewoon proces van het voeden van een machine learning-systeem met afbeeldingen van meer dan een miljoen gezichten, verzameld op datingsites in de VS, Canada en het VK, evenals Amerikaanse Facebook-gebruikers. De mensen wier gezichten werden gebruikt, werden geïdentificeerd als politiek conservatief of liberaal als onderdeel van de vragenlijst van de site.

Het algoritme was gebaseerd op open-source gezichtsherkenningssoftware, en na basisverwerking om alleen het gezicht bij te snijden (op die manier sluipen er geen achtergronditems als factoren naar binnen), worden de gezichten teruggebracht tot 2,048 scores die verschillende kenmerken vertegenwoordigen - net als bij andere gezichtsherkenning algoritmen, dit zijn geen noodzakelijke intuïtieve dingen zoals "wenkbrauwkleur" en "neustype" maar meer computer-native concepten.

Het systeem kreeg gegevens over politieke overtuiging die afkomstig waren van de mensen zelf, en daarmee begon het ijverig de verschillen te bestuderen tussen de gezichtsstatistieken van mensen die zich identificeerden als conservatieven en degenen die identificeerden als liberaal. Omdat het blijkt dat er verschillen zijn.

Het is natuurlijk niet zo eenvoudig als "conservatieven hebben voller wenkbrauwen" of "liberalen fronsen meer." Het komt ook niet neer op demografie, wat de zaken te gemakkelijk en simpel zou maken. Immers, als de identificatie van politieke partijen correleert met zowel leeftijd als huidskleur, zorgt dat voor een eenvoudig voorspellingsalgoritme. Maar hoewel de softwaremechanismen die Kosinski gebruikt vrij standaard zijn, was hij voorzichtig om zijn bases te dekken, zodat deze studie, net als de laatste, niet kan worden afgedaan als pseudowetenschap.

De meest voor de hand liggende manier om dit aan te pakken is door het systeem te laten raden naar de politieke partij van mensen van dezelfde leeftijd, hetzelfde geslacht en dezelfde etniciteit. De test omvatte twee gezichten, een van elke partij, en raden welke welke was. Het is duidelijk dat de kansnauwkeurigheid 50% is. Mensen zijn niet erg goed in deze taak, presteren slechts iets boven de kans, ongeveer 55% nauwkeurig.

Het algoritme slaagde erin om 71% nauwkeurig te bereiken bij het voorspellen van een politieke partij tussen twee gelijke individuen, en 73% presenteerde twee individuen van elke leeftijd, etniciteit of geslacht (maar nog steeds gegarandeerd één conservatief, één liberaal).

Lees hier het hele verhaal ...

Over de editor

Patrick Wood
Patrick Wood is een toonaangevende en kritische expert op het gebied van duurzame ontwikkeling, groene economie, Agenda 21, 2030 Agenda en historische technocratie. Hij is de auteur van Technocracy Rising: The Trojan Horse of Global Transformation (2015) en co-auteur van Trilaterals Over Washington, Volumes I en II (1978-1980) met wijlen Antony C. Sutton.
Inschrijven
Melden van
gast

3 Comments
Oudste
Nieuwste Meest Gestemd
Inline feedbacks
Bekijk alle reacties
DawnieR

Grappig!!! Je hebt geen 'gezichtsherkenningstechnologie' nodig om te weten welke partij iemand is. Alle lelijke, smerig uitziende individuen (merk op dat ik NIET 'MENSEN' zei !!), zijn de Lib.T, ards !!

PSA: Sociopaten en psychopaten zijn NIET MENSELIJK! Behandel ze als zodanig! ALLE levens doen er niet toe!