Tekoäly voi muokata verkkokuvaasi niin, että näytät yhä kivemmalta ja fiksummalta

Algoritmi tekee kuvastasi vetävän, mutta tuo eettisiä ongelmia.

Ensivaikutelma ratkaisee. Algoritmi voi pisteyttää kasvokuvia ja löytää parhaan kuvasi.

10.5. 2:00 | Päivitetty 10.5. 7:08

Ihminen tunnistaa toisen kasvoista sekuntien osissa. Tuttu vai ei? Se tulee kuin alitajunnasta.

Nähtävästi ihmisen evoluutiossa oli tärkeää tajuta heti, kuka on hän, joka tulee lähelle.

Kun kaksi toisilleen tuntematonta ihmistä kohtaavat, he tekevät heti pikaisia arvioita toisesta.

Arviot ulottuvat henkilön iästä hänen luotettavuuteen ja kaikesta siltä väliltä. Alussa ei ole muita keinoja kuin arvioida henkilöä ulkonäön ja olemuksen perusteella.

Ensivaikutelmat ovat usein epätarkkoja. Ne voivat vaikuttaa moneen seikkaan, aina henkilön tulevasta palkasta siihen, miten kovan tuomion ihminen saa rikoksesta.

Tekoälyä on nyt opetettu algoritmin avulla mallintamaan ensivaikutelmaa. Se ennustaa tarkasti, miten muut ihmiset kokevat kuvasi kasvojesi perusteella.

Mallin kehittivät New Yorkin Stevenin Teknologiainstituutin ja Princetonin ja Chicagon yliopiston tutkijat. Mallissa on 34 personallisuuden piirrettä, kuten esimerkiksi luotettavuus, viehätysvoima, fiksuus ja ikä.

”On paljon tutkimuksia, jotka mallintavat vaikutelmia ihmisten kasvoista”, sanoo Jordan Suchow. Hän on tekoälyn asiantuntija ja ihmisen tajunnan tutkija Stevenissa.

”Tutkimme koneoppimisen avulla, millaisia asenteellisia ensivaikutelmia meillä on ulkonäön perusteella toisista.”

Työn julkaisi Yhdysvaltain tiedeakatemian lehti PNAS.

Algoritmi luokitteli tutkittuja kuvia ryhmiin ihmisten arvioiden perustella ja tuotti sitten eri ominaisuuksista uusia malleja, oikealla.

Suchow pyysi aluksi ryhmineen tuhansilta ihmisiltä ensivaikutelmia yli tuhannesta kasvosta, jotka oli tuotettu tietokoneella.

Nykyään kasvot voi tehdä tietokoneella täysin oikean ihmisen kasvojen kaltaiseksi.

Sitten kuvat luokiteltiin sen mukaan, mikä oli ihmisten mielikuva kasvoihin perustuen. Miten älykäs, uskonnollinen tai luotettava hän on?

Algoritmi kehitettiin alun perin psykologien ammattikäyttöön. Niillä luotiin kasvoja, joita käytettiin kokeissa. Kuvien avulla voi kokeissa tutkia miten katsomme kasvoja ja sitä, miten aivot tunnistavat ihmisiä.

Vastauksien avulla tekoälyn hermoverkkoa opetettiin tekemään samanlaisia, nopeita päätelmiä ihmisistä. Perusteena oli vain kasvoista näytetty valokuva.

”Voimme käyttää tätä algoritmia ennustamaan, millaiset ovat muiden ensivaikutelmat kuvastasi. Mitä ennakkokäsityksiä kuvasi aiheuttaa katsojassa?” Suchow selittää tiedotteessa.

Algoritmin omat tulkinnat ovat monesti kuin kulttuurisia olettamuksia. Niitä olemme oppineet esimerkiksi yhteiskunnan eri instituutioilta.

Opetettu tekoäly pitää esimerkiksi hymyileviä ihmisiä luotettavina. Jos sinulla on kuvassa silmälasit, päättelee myös tekoäly, että olisit muita älykkäämpi.

Algoritmi ei selitä, miksi tietty kuva johtaa tiettyyn arvioon.

"Siitä huolimatta se voi auttaa ymmärtämään, millaisina muut näkevät meidät”, Suchow sanoo.

Ohjelma voi valita monista kuvista sen, jossa henkilö näyttää kaikkein luotettavimmalta.

Sitä voidaan käyttää myös oman kuvan peukalointiin. Kuvia käsitellään sosiaalisessa mediassa muutenkin, mutta tekoäly auttaa tarkentamaan valintaa.

Ihmisillä on taipumus vaalia julkista kuvaansa. He esimerkiksi jakavat kuvia, jotka saavat muut uskomaan, että ovat fiksuja, luotettavia tai kiinnostavia.

On helppo nähdä, kuinka algoritmia saadaan tukemaan tällaisen kuvan valintaa, Suchow sanoo.

Vaalikuvissa esimerkiksi poliittinen ehdokas saadaan näyttämään yhä luotettavammalta, ja vastustaja epä-älylliseltä tai -luuloiselta.

”Syystäkin meidän pitäisi olla varovaisia tämän tekniikan käytössä”, Suchow sanoo.

Tutkijat ovat hankkineet tekoälyn ohjelmalle patentin. He perustivat yrityksen, joka myy tekoälyn lisenssejä vain eettisen punninnan jälkeen.

Algoritmi keskittyy nyt vain kuvien katsojien keskimääräisiin reaktioihin.

Suchow kehittää nyt algoritmia, joka voisi ennustaa, kuinka yksi henkilö reagoi toisen henkilön kasvoihin.

Osaston uusimmat

Luitko jo nämä?

Osaston luetuimmat