本文摘要：据报，近日，两名斯坦福大学研究人员研发出有一套神经网络算法，可以通过人脸识别来辨别出有一个人的性取向，且该算法的测试结果准确率极高。值得注意的是，该算法追踪的面部信息某种程度是用户的表情等特征，它还检测还包括一些遗传基因和激素等在面部的特征反映。明确来看，研究的关键在于，它主要基于产前激素理论（PHT）。

据报，近日，两名斯坦福大学研究人员研发出有一套神经网络算法，可以通过人脸识别来辨别出有一个人的性取向，且该算法的测试结果准确率极高。值得注意的是，该算法追踪的面部信息某种程度是用户的表情等特征，它还检测还包括一些遗传基因和激素等在面部的特征反映。明确来看，研究的关键在于，它主要基于产前激素理论（PHT）。该理论指出，人体的某些激素不会在胎儿性别分化中发挥作用，同时后期也不会影响成人的性取向，目前，产前激素被视作有可能是成人性取向的主要决定因素，或最少是与基因、生物或环境因素相辅相成的一项最重要因素。

所以该研究利用产前激素中负责管理性别分化的关键雌激素，通过它对面部特征的影响来研发具备性取向判断能力的人脸识别检测算法。回应，研究人员Michal更进一步说明道：“一般来说情况下，长时间男性的颌骨较短、鼻孔较短、额头可爱，但男同性恋往往享有较宽的颌骨、较长的鼻子、较小的额头和较较少的面部毛发。而女同性恋则忽略，她们具备更好的阳刚面。

”在实验中，研究人员利用35000张面部照片对该算法展开训练，其中训练的图像数据信息是在同性恋者和异性恋之间平均值收集的。训练完结后，当随机挑选出一名男子的照片时，算法辨别该男子是同性恋者还是异性恋的准确率约81%，而当研究人员获取五张该男子的照片时，机器算法预测结果的准确度可超过91%；对于女性，被选为用一张照片的情况下，算法预测结果的准确率是71%，而自由选择五张照片时，准确率将下降到83%。

此前，在科学研究层面，PHT一般来说被指出是确认一个人性取向的许多有可能因素之一，但是此次，基于该科学理论层面发售的人脸识别系统却将科学上的猜测转化成为具体的数据和辨别，因此该系统带给的道德杀伤力也更为显著。对于该研究的道德影响，研究人员Kosinski回应：“我们知道对这项研究深感忧虑，也花上了很多时间来思维要不要公开发表。”据理解，该项研究的最后发布在社会上引发了普遍的热议，回应，公共教育与研究主任说：“如果人们将这项研究用作打压同性恋者的人们，将不会造成相当严重的后果。斯坦福大学应该靠近这样的科学研究，如果把精力放到不存在道德风险的科学研究上，不会对自身的名誉导致影响。

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