أظهرت دراسة أوروبية أجريت على آلاف الوجوه أن النساء المحافظات أكثر جاذبية من الإناث اليساريات.
اختبر باحثون دنماركيون وسويديون ذكاءً اصطناعيًا عميق التعلم ، يُطلق عليه اسم الشبكة العصبية ، والذي يمكنه التنبؤ بالميول السياسية للشخص في معظم الأوقات ، بناءً على صورة الرأس فقط.
ووجدت أن النساء اليمينية أكثر جاذبية ، بناءً على نظام تسجيل متاح للجمهور. لم تجد المجموعة مثل هذا الرابط لدى الرجال ، لكنها حددت أن الرجال ذوي الميول اليسرى أظهروا وجوهًا أكثر حيادية وأقل سعادة ، مما يشير ربما إلى مهارة أفضل في حماية مشاعرهم.
ومع ذلك ، كان الغرض الحقيقي من دراسة الباحثين هو إظهار الدقة المقلقة للذكاء الاصطناعي الجاهز ، والذي يمكنه تخمين الآراء السياسية للشخص بشكل صحيح بناءً على معلومات محدودة ، مثل صورة شخصية بسيطة ، تُنشر على وسائل التواصل الاجتماعي كل يوم.
وكتب الباحثون في نتائجهم المنشورة لمجلة “ساينتفك ريبورتس” المملوكة لدورية “نيتشر”: “أكدت نتائجنا التهديد على الخصوصية الذي تشكله مناهج التعلم العميق”.
بالنسبة للرجال (في الأعلى) وللنساء (في الأسفل) ، كان لدى الفريق شبكتهم العصبية التي تخلق وجوهًا متوسطة بناءً على أعلى 20 درجة من نقاط المعتقدات اليسارية أو اليمينية المتطرفة سياسياً. وجد الباحثون أن المرأة اليمينية كانت أكثر جاذبية ، بناءً على نظام التسجيل المتاح للجمهور الذي أنشأه 60 مقيمًا بشريًا يصنفون مظهر 5500 وجه بشري آخر.
اختار الباحثون ، وهم ثلاثي من علماء النفس وعلماء السياسة من الدنمارك والسويد ، 3323 صورة رأسية لمرشحين سياسيين تم تقديمها علنًا لتحليلها في شبكة عصبية قادرة على ترميز تعبيرات الوجه وتصنيفها.
جاءت الصور كلها من المرشحين الذين خاضوا الانتخابات البلدية الدنماركية لعام 2017 ، والتي قدمها المرشحون أنفسهم إلى هيئة الإذاعة الدنماركية.
بالنسبة لكل من الرجال والنساء ، كانت منظمة العفو الدولية محقة في توقع الميول السياسية للشخص ، بناءً على صورة واحدة فقط لوجههم ، 61٪ من الوقت.
كانت النتائج أكثر دقة بالنسبة للرجال ، 65 في المائة ، قبل أن يجرد الفريق مجموعة بيانات الصور الخاصة بهم من أي صور مرئية بخلاف وجه الرجل.
نظرًا لانخفاض مستوى الاستقطاب السياسي في الدنمارك وانخفاض المخاطر السياسية في هذه السباقات البلدية ، افترض الباحثون أن هؤلاء المرشحين كانوا على الأرجح يعكسون وجوه الأفراد العاديين والحزبيين سياسيًا يوميًا.
أطلق علماء السياسة الدنماركيون على هؤلاء المرشحين المحليين ، بمودة ، لقب “آخر هواة في السياسة” ، مما يجعلهم بدلاء مثاليين لاختبار كيف يمكن أن ينجح الذكاء الاصطناعي في تخمين سياسات الشخص العادي – من خلال بضع صور على الإنترنت.
اختبر باحثون دنماركيون شبكة عصبية قادرة على التنبؤ بالميول السياسية للشخص ، بناءً على إصابة رأسه فقط. كشفت الخرائط الحرارية (في الصورة) أي أجزاء من وجوه النساء والرجال ركزت الشبكة العصبية عليها لجعل توقعاتها السياسية دقيقة بشكل مخيف.
بينما حددت منظمة العفو الدولية أن النساء ذوات ملامح الوجه الأكثر جاذبية من المرجح أن يكن محافظات سياسيًا ، إلا أنه لم يجد أي صلة من هذا النوع أثناء تحليل مجموعته من صور السياسيين الذكور. بالنسبة لكل من الرجال والنساء ، كان الذكاء الاصطناعي صحيحًا بنسبة 61٪ من الوقت
قام الباحثون بالفعل باستبعاد 188 فردًا من مجموعة البيانات الأصلية بناءً على عرقهم غير الأوروبي ، قائلين إن هؤلاء المرشحين كانوا أكثر عرضة بمقدار 2.5 مرة لتمثيل حزب يساري وكان من الممكن أن يكونوا متحيزين عنصريًا لمنظمة العفو الدولية.
تم استخدام واجهة برمجة تطبيقات Face API بواسطة خدمات Azure المعرفية من Microsoft بواسطة الشبكة العصبية لتقييم الحالة العاطفية التي يتم التعبير عنها في صورة كل مرشح. حددت نتائجه أن 80 بالمائة من الوجوه أظهرت تعبيرًا سعيدًا ، بينما قرأ 19 بالمائة على أنها محايدة.
المثير للقلق ، أن الذكاء الاصطناعي كان أكثر دقة بالنسبة للرجال ، 65 في المائة ، قبل أن يجرد الفريق صور مجموعة البيانات الخاصة بهم لأي صور مرئية بخلاف وجه الرجل (كما هو موضح في الصورة أعلاه)
وكتبوا في استنتاجهم: “باستخدام شبكة مطورة مسبقًا ومتاحة بسهولة تم تدريبها والتحقق من صحتها حصريًا على البيانات المتاحة للجمهور” ، “تمكنا من توقع أيديولوجية الشخص الذي تم تصويره بنسبة 60٪ تقريبًا”.
بينما قرر الفريق الدنماركي أن هذا يرجع جزئيًا إلى التحيز في نوع الصور التي يقدمها السياسيون للجمهور وجزئيًا بسبب مواجهة API التي تكافح لتحديد بعض تعبيرات الوجه الأخرى.
ومع ذلك ، فإن خوارزمية التعلم العميق قد اكتشفت تمييزًا واحدًا غير عادي ، حيث قال الباحثون إن المرشحات السياسيات اليساريات من الإناث كن على الأرجح أكثر بقليل في أن تقرأ الشبكة العصبية على أنه وجه يعبر عن الازدراء.
كان الفريق أكثر ثقة في النتائج التي توصلت إليها الشبكة العصبية التي تربط بين تصنيف الجاذبية المرتفع والآراء المحافظة.
كتب المؤلفون: “هذه النتائج موثوقة بالنظر إلى أن الأبحاث السابقة التي أجريت باستخدام المقيِّمين البشريين قد أبرزت أيضًا وجود صلة بين الجاذبية والمحافظة”.
في حين أن خوارزمية التعلم العميق وجدت الجاذبية لتكون مؤشرًا على الميل السياسي للمرأة ، لا يمكن قول الشيء نفسه بالنسبة للمرشحين الذكور.
كما لم تستطع الصور النمطية الرجولية: فشلت الشبكة العصبية في اكتشاف أي فروق ملحوظة بين رجال اليمين واليسار بناءً على مؤشراتها المبرمجة لملامح الوجه الذكورية.