Không chỉ có thể đoán tuổi, nhận diện giới tính, phát hiện nói dối,… mà bây giờ công nghệ nhận diện khuôn mặt còn có thể xác định được xu hướng tính dục của một người, nói cách khác là có thể phân biệt được đâu là trai thẳng, đâu là trai cong. Đó là nhờ vào một thuật toán AI mà các nhà nghiên cứu tại Stanford vừa phát triển thành công.
Nhóm nghiên cứu cho biết trong quá trình phát triển phần mềm nhận biết xu hướng tính dục của con người qua khuôn mặt, họ đã sử dụng 130,741 ảnh đại diện của 36,630 người đàn ông và 170,360 bức ảnh đại diện của 38,593 người phụ nữ lấy về từ một trang web hẹn hò qua mạng tại Mỹ. Sau đó, họ dùng một phần mềm nhận diện khuôn mặt cơ bản để chọn ra những hình ảnh có một khuôn mặt duy nhất với kích thước và độ nét đủ để phân tích. Kết quả là còn lại 35.326 bức ảnh của 14.776 người với đủ các xu hướng tính dục như gay, “thẳng”, đàn ông và phụ nữ,… đã được họ khai báo trên trang web.
Các nhà nghiên cứu cho biết “khi đưa một bức ảnh chọn ngẫu nhiên của gay hoặc trai thẳng vào, thuật toán sẽ có thể đoán chính xác xu hướng tính dục của người trong ảnh với độ chính xác lên tới 81%. Khi đưa 5 bức ảnh của mỗi người vào, nó sẽ cho độ chính xác lên tới 91%. Tuy nhiên, mô hình này trở nên kém hơn đối với ảnh nữ giới. Cụ thể thì khả năng phân biệt được gay và nữ thẳng chỉ có độ chính xác là 71% đối với 1 bức ảnh và 83% khi cho xem 5 bức ảnh. Tuy nhiên, trong cả 2 trường hợp thì khả năng phân biệt của nó là vượt xa so với con người. Khi dùng các bức ảnh tương tự để hỏi con người, họ chỉ có thể phân biệt được gay và trai thẳng với độ chính xác chỉ 61% và gay và nữ thẳng với độ chính xác morning 54%.”
Trên thực tế, độ chính xác 91% là một con số cực kỳ đáng chú ý cho dù đó là trong điều kiện thử nghiệm lý tưởng. Tuy nhiên, trong phần lớn các tình huống thì phần mềm nói trên đều cho độ chính xác khi phân biệt cao hơn con người từ 30%, cho thấy khả năng phân tích và nhận biết mô hình của AI là sắc bén hơn so với con người. Michal Kosinski, một thành viên của nhóm nghiên cứu cho biết kỳ thực ông không hoàn toàn tạo ra công cụ này mà đơn giản chỉ là gom những công nghệ có sẵn lại với nhau.
Trên thực tế, trước đây đã có nhiều công nghệ nằm trong công cụ nói trên được phát triển, chỉ đơn giản là chưa được kết hợp lại. Thí dụ như Facebook đã dùng công nghệ nhận diện khuôn mặt để gợi ý tag bạn bè vào ảnh và hơn thế nữa, họ còn phân tích được hành vi người dùng để xác định xu hướng tính dục ngay cả khi họ không khai báo điều đó. Tương tự, Google cũng đã có thể dễ dàng dựa vào lịch sử tìm kiếm của người dùng để đưa ra gợi ý hoặc quảng cáo.
Nói cách khác, công nghệ nhận diện xu hướng tính dục có thể được phát triển độc lập bởi một nhóm khác và điều này lại dấy lên lo ngại, không chỉ có nguy cơ xâm hại đời tư trái phép mà còn có thể ảnh hưởng tới sinh mạng con người, đặc biệt là tại các quốc gia mà đồng tính là phạm tội. Thí dụ như tại Chechnya, những người đàn ông gay có thể bị ngồi tù và bị buộc phải khai ta tên của những người đàn ông gay khác. Tiến sĩ Kosinski cho biết ông hiểu điều đó và nghiên cứu chi dừng lại ở mức chứng minh khả năng của AI và công nghệ nhận diện khuôn mặt.
Lại nói tới quá trình tiến hành nghiên cứu lần này. Phần mềm được xây dựng dựa trên các đặc điểm riêng mà AI rút ra được từ những gương mặt mà nó đã được dạy. Những hình ảnh được lấy về từ trang hẹn hò, người dùng đã khai báo rõ xu hướng tính dục của họ, từ đó phần mềm rút ra được các đặc điểm chung cho từng xu hướng tính dục khác nhau. Tất nhiên, thường thì những người tham gia trên trang hẹn hò đều khá mở trong việc khai báo xu hướng tính dục của họ, đồng thời có thể sẽ chọn một hình đại diện sao cho giống với xu hướng đó, thí dụ như nam tính hơn hoặc nữ tính hơn. Tuy nhiên, đây là các thông tin tự khai báo và vì thế, vẫn có khá năng có những người khai là thẳng nhưng thực chất là cong hoặc ngược lại.
Mặt khác, đây vẫn chỉ là nghiên cứu dựa trên các mẫu lấy tại Mỹ và có thể độ chính xác sẽ rất khác nếu áp dụng cho những người khác trên thế giới. Mặt khác, các nhà nghiên cứu cũng thừa nhận rằng phần mềm này vẫn còn tồn tại một số giới hạn kỹ thuật. Trong một bài test khác với tỷ lệ trai thẳng và gay được điều chỉnh lại, trong đó nó được cho xem 1000 bức ảnh với 100 người gay. Lúc này, độ chính xác của nó đã bị giảm xuống, chỉ còn nhận diện được 47 trong số 100 người gay.
Nhóm nghiên cứu cho biết trong quá trình phát triển phần mềm nhận biết xu hướng tính dục của con người qua khuôn mặt, họ đã sử dụng 130,741 ảnh đại diện của 36,630 người đàn ông và 170,360 bức ảnh đại diện của 38,593 người phụ nữ lấy về từ một trang web hẹn hò qua mạng tại Mỹ. Sau đó, họ dùng một phần mềm nhận diện khuôn mặt cơ bản để chọn ra những hình ảnh có một khuôn mặt duy nhất với kích thước và độ nét đủ để phân tích. Kết quả là còn lại 35.326 bức ảnh của 14.776 người với đủ các xu hướng tính dục như gay, “thẳng”, đàn ông và phụ nữ,… đã được họ khai báo trên trang web.
Các nhà nghiên cứu cho biết “khi đưa một bức ảnh chọn ngẫu nhiên của gay hoặc trai thẳng vào, thuật toán sẽ có thể đoán chính xác xu hướng tính dục của người trong ảnh với độ chính xác lên tới 81%. Khi đưa 5 bức ảnh của mỗi người vào, nó sẽ cho độ chính xác lên tới 91%. Tuy nhiên, mô hình này trở nên kém hơn đối với ảnh nữ giới. Cụ thể thì khả năng phân biệt được gay và nữ thẳng chỉ có độ chính xác là 71% đối với 1 bức ảnh và 83% khi cho xem 5 bức ảnh. Tuy nhiên, trong cả 2 trường hợp thì khả năng phân biệt của nó là vượt xa so với con người. Khi dùng các bức ảnh tương tự để hỏi con người, họ chỉ có thể phân biệt được gay và trai thẳng với độ chính xác chỉ 61% và gay và nữ thẳng với độ chính xác morning 54%.”
Trên thực tế, độ chính xác 91% là một con số cực kỳ đáng chú ý cho dù đó là trong điều kiện thử nghiệm lý tưởng. Tuy nhiên, trong phần lớn các tình huống thì phần mềm nói trên đều cho độ chính xác khi phân biệt cao hơn con người từ 30%, cho thấy khả năng phân tích và nhận biết mô hình của AI là sắc bén hơn so với con người. Michal Kosinski, một thành viên của nhóm nghiên cứu cho biết kỳ thực ông không hoàn toàn tạo ra công cụ này mà đơn giản chỉ là gom những công nghệ có sẵn lại với nhau.
Trên thực tế, trước đây đã có nhiều công nghệ nằm trong công cụ nói trên được phát triển, chỉ đơn giản là chưa được kết hợp lại. Thí dụ như Facebook đã dùng công nghệ nhận diện khuôn mặt để gợi ý tag bạn bè vào ảnh và hơn thế nữa, họ còn phân tích được hành vi người dùng để xác định xu hướng tính dục ngay cả khi họ không khai báo điều đó. Tương tự, Google cũng đã có thể dễ dàng dựa vào lịch sử tìm kiếm của người dùng để đưa ra gợi ý hoặc quảng cáo.
Nói cách khác, công nghệ nhận diện xu hướng tính dục có thể được phát triển độc lập bởi một nhóm khác và điều này lại dấy lên lo ngại, không chỉ có nguy cơ xâm hại đời tư trái phép mà còn có thể ảnh hưởng tới sinh mạng con người, đặc biệt là tại các quốc gia mà đồng tính là phạm tội. Thí dụ như tại Chechnya, những người đàn ông gay có thể bị ngồi tù và bị buộc phải khai ta tên của những người đàn ông gay khác. Tiến sĩ Kosinski cho biết ông hiểu điều đó và nghiên cứu chi dừng lại ở mức chứng minh khả năng của AI và công nghệ nhận diện khuôn mặt.
Lại nói tới quá trình tiến hành nghiên cứu lần này. Phần mềm được xây dựng dựa trên các đặc điểm riêng mà AI rút ra được từ những gương mặt mà nó đã được dạy. Những hình ảnh được lấy về từ trang hẹn hò, người dùng đã khai báo rõ xu hướng tính dục của họ, từ đó phần mềm rút ra được các đặc điểm chung cho từng xu hướng tính dục khác nhau. Tất nhiên, thường thì những người tham gia trên trang hẹn hò đều khá mở trong việc khai báo xu hướng tính dục của họ, đồng thời có thể sẽ chọn một hình đại diện sao cho giống với xu hướng đó, thí dụ như nam tính hơn hoặc nữ tính hơn. Tuy nhiên, đây là các thông tin tự khai báo và vì thế, vẫn có khá năng có những người khai là thẳng nhưng thực chất là cong hoặc ngược lại.
Mặt khác, đây vẫn chỉ là nghiên cứu dựa trên các mẫu lấy tại Mỹ và có thể độ chính xác sẽ rất khác nếu áp dụng cho những người khác trên thế giới. Mặt khác, các nhà nghiên cứu cũng thừa nhận rằng phần mềm này vẫn còn tồn tại một số giới hạn kỹ thuật. Trong một bài test khác với tỷ lệ trai thẳng và gay được điều chỉnh lại, trong đó nó được cho xem 1000 bức ảnh với 100 người gay. Lúc này, độ chính xác của nó đã bị giảm xuống, chỉ còn nhận diện được 47 trong số 100 người gay.
Tham khảo Economist
