這項研究結果的發表讓我們知道，科學進展並非總是對人類有益；光是學術研究者本身是否能敏察於研究倫理，也未必盡然。
這項研究的對象是交友網站使用者，換句話說同志樣本僅限於已出櫃者，外表可能更符合所謂的「同志樣貌」是可預期的；且研究對象只有白人，代表性也大有問題。其次，性傾向是不是天生，至今並無定論、更不是需要花費如此眾多學術資源探究的議題。畢竟，是天生的如何？不是天生又如何？從AI的判讀率高就推論到性傾向是天生，這不僅犯了科學研究過度推論的謬誤，也有暗示對非異性戀者進行基因檢測的道德風險。
研究者雖然宣稱這可以提醒政府立法規範相關技術的使用，試問，如果政府本身就是迫害者或迫害行為的幫兇，例如俄羅斯、車臣，豈非陷更多人於險境之中？
無論性傾向是否為天生，它都不需要也不應該成為研究者窮追不捨的研究主題。因為性傾向並不是需要被改變或治療的事情，為何需要找出成因？
報導節錄：
美國史丹佛大學新研究顯示，根據臉部照片，人工智慧（AI）可以準確判斷出一個人是同性戀還是異性戀，「同志雷達」（gaydar）準確度最高達9成，遠高於人眼目測。
美國史丹佛大學新研究顯示，根據臉部照片，人工智慧（AI）可以準確判斷出一個人是同性戀還是異性戀，「同志雷達」（gaydar）準確度最高達9成，遠高於人眼目測。
史丹佛大學研究發現，電腦演算法分辨出同男和異男的準確度可達81%，分辨出同女和異女的準確度則有74%。此一研究引起性取向的生物起源、臉部辨識技術的道德質疑，以及這種軟體恐侵犯個人隱私，或遭反LGBT（男女同志、雙性戀者以及跨性別者）團體濫用的問題。
研究發現男同志和女同志傾向有「性別非典型」特徵、表情和妝扮，亦即男同志看起來較女性化，女同志則較男性化。從外表來看，男同志跟異男相比，下巴較窄、鼻子較長和額頭較大。女同志跟異女相比則是下巴較大和額頭較小。
這份報告指出，研究結果「強烈支持」在一個人出生前，特定荷爾蒙就決定了性取向，意味同性戀是天生的，而非後天形成的。這套軟體分辨女同志的成功率較低，也支持女性性取向較易改變的看法。
該研究沒有納入有色人種，也未涵蓋跨性別或雙性戀族群。
......更可怕的是，持續迫害LGBT族群的政府，可能會使用此技術針對這些族群，逼他們出櫃。
但研究作者表示，這種技術早已存在，將它公諸於世很重要，如此一來政府和企業可積極考量其隱私風險，以及保障和規範的需求。
沒有留言:
張貼留言