Когда два человека встречаются, они мгновенно оценивают друг друга, делая поспешные суждения обо всем, от возраста другого человека до его интеллекта или надежности, основываясь исключительно на том, как они выглядят. Эти первые впечатления, хотя часто и неточны, могут быть чрезвычайно сильными, формируя наши отношения и влияя на все, от решений о найме до вынесения уголовного приговора.
Исследователи из Технологического института Стивенса в сотрудничестве с Принстонским и Чикагским университетами научили алгоритм искусственного интеллекта моделировать эти первые впечатления и точно предсказывать, как люди будут восприниматься на основе фотографии их лица. Работа опубликована сегодня, в выпуске Proceedings of the National Academy of Sciences от 21 апреля.
«Существует множество исследований, посвященных моделированию внешнего вида лиц людей», - сказал Джордан В. Сашоу, ученый-когнитивист и эксперт по искусственному интеллекту из Школы бизнеса Стивенса. «Мы объединяем это с человеческими суждениями и используем машинное обучение для изучения предвзятых первых впечатлений людей друг о друге».
Сухов и его команда, включая Джошуа Петерсона и Томаса Гриффитса из Принстона, а также Стефана Удденберга и Алекса Тодорова из Chicago Booth, попросили тысячи людей поделиться своими первыми впечатлениями о более чем 1000 компьютерных фотографий лиц, ранжированных используя такие критерии, как то, насколько умным, избранным, религиозным, заслуживающим доверия или общительным выглядел объект фотографии. Затем ответы использовались для обучения нейронной сети делать аналогичные мгновенные суждения о людях, основываясь исключительно на фотографиях их лиц.
"Учитывая фотографию вашего лица, мы можем использовать этот алгоритм, чтобы предсказать, какими будут первые впечатления людей о вас и какие стереотипы они спроецируют на вас, когда увидят ваше лицо", - пояснил Сушоу.
Многие выводы алгоритма согласуются с общепринятыми интуитивными представлениями или культурными представлениями: например, люди, которые улыбаются, заслуживают большего доверия, а люди в очках, как правило, считаются более умными. В других случаях немного сложнее понять, почему именно алгоритм приписывает человеку ту или иную черту.
«Алгоритм не обеспечивает целенаправленной обратной связи и не объясняет, почему данное изображение вызывает определенное суждение», - сказал Сушоу. «Но даже в этом случае это может помочь нам понять, как нас видят - мы могли бы ранжировать серию фотографий, в соответствии с которой, например, вы выглядите наиболее заслуживающим доверия, что позволит вам сделать выбор в отношении того, как вы себя представляете».
Хотя изначально новый алгоритм был разработан, чтобы помочь психологам создавать изображения лиц для использования в экспериментах по восприятию и социальному познанию, новый алгоритм может найти применение в реальном мире. Например, люди тщательно следят за своей публичной персоной, делясь только теми фотографиями, которые, по их мнению, делают их наиболее умными, уверенными или привлекательными, и легко понять, как алгоритм можно использовать для поддержки этого процесса, сказал Сушоу. Он добавил, что поскольку представление себя в положительном свете уже является социальной нормой, это позволяет обойти некоторые этические проблемы, связанные с технологией.
Более тревожно то, что алгоритм также может использоваться для манипулирования фотографиями, чтобы их объект выглядел определенным образом - например, чтобы политический кандидат выглядел более заслуживающим доверия, или чтобы его оппонент казался неразумным или подозрительным. В то время как инструменты искусственного интеллекта уже используются для создания «дипфейковых» видеороликов, показывающих события, которых на самом деле никогда не было, новый алгоритм может тонко изменять реальные изображения, чтобы манипулировать мнением зрителя о своих объектах.
«Благодаря этой технологии можно сделать фотографию и создать модифицированную версию, предназначенную для создания определенного впечатления», - сказал Сушоу. «По понятным причинам нам нужно быть осторожными в использовании этой технологии».
Чтобы защитить свою технологию, исследовательская группа получила патент и теперь создает стартап для лицензирования алгоритма в предварительно одобренных этических целях. «Мы предпринимаем все возможные шаги, чтобы гарантировать, что это не будет использовано для причинения вреда», - сказал Сушоу.
В то время как текущий алгоритм фокусируется на средних реакциях на данное лицо большой группы зрителей, Сушоу надеется разработать алгоритм, способный предсказать, как один человек будет реагировать на лицо другого человека. Это могло бы дать гораздо более полное представление о том, как быстрые суждения формируют наши социальные взаимодействия, и потенциально помочь людям распознавать и смотреть дальше своих первых впечатлений при принятии важных решений..
«Важно помнить, что суждения, которые мы моделируем, ничего не говорят о реальной личности или компетенциях человека», - объяснил Сушоу. «То, что мы здесь делаем, - это изучение стереотипов людей, и это то, что мы все должны стремиться лучше понять."