Искусственный интеллект научился предсказывать преступные наклонности по фото

Машинное обучение позволило компьютерным алгоритмам определять преступников просто по чертам их лиц. Рассказывающая об этой работе статья представлена на открытом онлайн-сервисе препринтов arXiv и уже вызвала волну критики.

— В отличие от человека, компьютерный алгоритм классификации изображений совершенно не отягощён багажом субъективности, не имеет эмоций и неточностей, связанных с прошлым опытом, расовыми, религиозными или политическими предпочтениями, полом, возрастом и так далее, он не утомляется и не страдает от последствий недостатка сна или пищи, — пишут Сяолинь У (Xiaolin Wu) и Си Чзан (Xi Zhang) из Шанхайского университета Джао Тонг, предлагая свою автоматизированную систему предсказания преступных наклонностей на основе снимков лиц.

Учёные использовали четыре подхода к автоматической классификации объектов, включая метод опорных векторов, метод k (ближайших соседей), логистическую регрессию и использование свёрточной нейронной сети. Этим алгоритмам они предложили набор из 1856 фотопортретов мужчин (китайцев возрастом от 18 до 55 лет, без растительности, шрамов и татуировок, с нейтральным выражением лица), из которых 730 попадали под подозрение полиции или имеют за плечами криминальный опыт (включая 235 – в связи с тяжкими преступлениями). Авторы отдельно отмечают, что лица преступников были показаны на обычных фотографиях, а не снимках, сделанных для полицейских архивов.

Пройдя обучение, все четыре алгоритма продемонстрировали определённую способность выделять лица преступников среди законопослушных граждан. Лучше других показала себя свёрточная нейронная сеть, точность предсказаний которой достигла почти 90 процентов. Более того, авторы указывают на конкретные черты, якобы свойственные криминальной личности, включая более выраженный изгиб верхней губы, меньший угол между уголками рта и кончиком носа, увеличенное расстояние между внутренними уголками глаз.

Возможная связь между внешним видом человека и сложными чертами личности, такими как честность или жестокость, интересовала людей всегда. В худшем своём изводе эти взгляды были взяты на вооружение идеологами ультраправых движений. Однако современная наука отрицает такие однозначные и грубые взаимосвязи. Разумеется, известна корреляция между склонностью к агрессивному поведению и уровнем тестостерона; известно и что тестостерон влияет на черты лица. Однако связь между лицом и агрессией уже практически исчезает.

Всё это совершенно не смущает китайских учёных, которые ссылаются на психологические исследования, показавшие, что и опытные взрослые, и даже дети 3—4 лет способны неплохо "считывать" характер других людей по лицу. Неудивительно, что статья Сяолиня У и Си Чзана уже вызвала шквал критики. Но если одни обозреватели обрушились на сомнительную этическую сторону работы, то другие оспаривают саму методологию исследования.

Они отмечают, что, хотя компьютерный алгоритм действительно "не отягощён багажом субъективности", от неё может страдать сама подборка лиц, на которой он обучался и проверялся. Авторы могли, сами того не осознавая, отобрать лица, удобные для такой интерпретации. Судьи могут выносить более строгие решения по отношению к людям с более суровыми и жестокими чертами лица. Наконец, под подозрение полиции могут попадать и невиновные. "Не уверен, что стоит настолько доверять китайскому правосудию", — пишет один из комментаторов.