彭于晏被曝出柜?这个“看相”机器人也许可以确定它是不是谣言

昨天,彭于晏出柜的新闻刷爆了朋友圈。有网络爆料称,彭于晏被国内某金融圈大佬“睡了”,还发了微信的聊天截图,不少所谓的金融圈人士言之凿凿地爆料,还称全北京的金融圈都听闻了此事。

贵圈虽然比较乱,但很多网友仍然表示不敢相信这是真的,彭于晏的粉丝也表示惊呆了,但网上截图表示其被潜规则,与某风投公司的老板有一定的关系。 16日凌晨,彭于晏的经纪人就发朋友圈澄清了传闻:“现在造谣成本太低了,给我来半打大闸蟹压压惊!没有的事,都洗洗睡吧!” 同时,彭于晏工作室发也第一时间发表微博进行辟谣,“纯属捏造,谣言止于智者,已经交给律师在处理。”表示将由律师来进行处理此事,并称网上流传的纯属捏造。 此事到底是真是假,作为路人的笔者,确实难以分辨清楚,毕竟现在网络造谣成本低,造个截图出来也是轻而易举的事情,不过娱乐圈真的不是一般的乱,这种事情也确有可能发生,另外,还有网友猜测了另一种可能:营销号的炒作! 事情的真相,也许需要通过高科技的手段来澄清。 据了解,斯坦福大学开发了一款“看相”机器人,它能够通过人脸识别,看出人是否具有同性恋倾向。这种高科技产品对于彭于晏而言是福还是祸呢?

面相识“同”?

斯坦福大学一项新研究总结称,面部携带的信息可透露你的性取向。他们还说,普通人用肉眼是无法观察出这些信息的,但强大的规律识别机器可对其进行提取。 研究人员首先从交友网站的公开信息中收集了14776人的35326张照片,想在照片中提取面部特征。从脸型、嘴型、鼻型、眉形到面部的毛发,这些特征全部被提取并量化。

之后,研究人员用深度神经网络(DNN)从中提取与性取向有关的特征。在此,他们引入VGG-Face DNN模型,想通过面部表情、背景、光线、图像属性(亮度或对比度等)等因素来表示图像中的人脸。

随后,研究人员用预测模型、逻辑回归等奇异值分解(SVD)等方法将图像分类,判断哪些图像中的人为同性恋。据了解,在没有穿搭风格、人物动作等因素影响的情况下,就单一面部信息而言,深度神经网络根据男性和女性照片判断性取向的准确率分别可达91%和83%。

看到这里,你有没有像我一样惊了个呆?是不是有点像苹果的Face ID?啊,库克啊,原来是这么回事啊......

研究人员还意外地发现,性取向与面部特征存在些许关联,一般情况下,男同有“女性化”特征,女同有“男性化”特征。比如,男同的下颚、鼻子和前额比直男大,与异性恋女性相比,女同的下颚更大,额头更小。 另外,这项研究作者之一米卡尔·科辛斯基教授指出:“从人脸上可以观察出许许多多信息,如你的人生经历、发展机会和健康状况等。”这简直跟算命有一拼好不啦?难道街边算命老大爷没有骗我?基于面部数据的自主分析,也是人工智能闻所未闻的一种“新姿势”,只不过这样做真的有一定的冒犯性,诸位科学家一定三思后行。

各方辣评

对于机器人能识别同性恋,新闻媒体显得有些激动,部分美国媒体“表示强烈谴责和极大的愤慨”,TechCrunch甚至指责这项研究“显示了数据时代的黑暗面”,还说这项研究“除了将一个已经很脆弱的人群暴露在新型的系统化虐待之下,还直接打击了我们的平等观念:不能以貌取人、也不能通过一两张照片这么简单的东西来判断性取向这样的隐私。” 英国的《经济学人》情绪稳定,不过《卫报》脑补了一些应用场景,比如怀疑自己形婚了,用这个AI gaydar来测一测自己的另一半,或者青少年用它来测自己、测同学…… 多伦多大学心理学副教授Nick Rule曾经研究过gaydar背后的科学,而对于斯坦福的这项研究,他认为非常“令人不安”,担心可能有人出于恶意来“根据人们的外表来分析他们、识别他们”。 网友们反而淡定得多: “好吧……我觉得我还挺擅长通过长相判断谁是同性恋。但如果我说“Joe看起来90%是gay”,是不是不道德?” “我真不明白这有什么可怕的。这个研究可以非常有用,而且不违背道德。” “我觉得这进一步增强了我们对于性别的认知,我之前不知道面孔中还包含了这么多和性取向有关的信息。” “放在交友网站上的照片,可能会包括与性取向有关的隐藏信息。” “那整容的呢。” “整篇文章透露出很重要的一点信息,就是不要再用你的各种网络账号发自拍心情各种评论了。在今天这个信息时代你的身份信息相互绑定,你的心情你的足迹一点点的被记录,然后通过网络信息集成出来,就是你所有生活,包括你的隐私你所有一切都暴露在网络中。甚至于包括你的想法心理活动你的取向。你以为你只是那么一点信息没什么的。只要相关技术手段将这些信息汇聚,你就没有隐私可言。” “这个研究出来有啥用???恐同的人跑街上照照片然后到处怼人吗???” “这种研究简直是闲的蛋疼……” “这就和看脸预测罪犯一样,太扯了,毫无根据!”

原文发布于微信公众号 - 机器人网(robot_globalsources)

原文发表时间:2017-10-17

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