Kan AI læse vores ansigt og afsløre vores hemmeligheder og karaktertræk?

Ansigt til ansigt kan vi mennesker ofte ganske hurtigt afgøre, om en person er ung eller gammel, er mand eller kvinde, og hvor i verden personen kommer fra.

Det er også ofte ganske let at fastlægge, om et menneske er glad eller ked af det, nervøs eller afslappet, har smerter eller ej.

Men er det muligt at finde ud af mere og afsløre dybe karaktertræk hos en person, hvis vi studerer ansigtet grundigt og systematisk nok?

Vi har forsøgt lige siden Aristoteles, men med kunstig intelligens' evne til at gennemse millioner af billeder er mulighederne blevet mange gange større.

Kan et billede af dit ansigt afgøre, om du er homoseksuel, intelligent, ond, har en genetisk lidelse eller noget helt femte?

Fristelserne er store, men faldgruberne er også mange.

AI’s ansigtsgenkendelse er ’digitalt plutonium’

Forskning fra Stanford University hævder at have udviklet en software, der kan læse dit ansigt og med 91 procent sikkerhed forudsige, om du er homoseksuel eller ej.

De seneste innovative softwareprogrammer kan overvåge ansigtet under en jobsamtale og påstår, at de har kapaciteten til at afkode den pågældende persons personlighed og mentale sundhed.

I en nylig undersøgelse i det anerkendte naturvidenskabelige tidsskrift, Nature, har forskere desuden arbejdet med kunstig intelligens (AI) for at identificere mere end 200 forskellige genetiske lidelser baseret på billeder af børns ansigter.

Denne type biometrisk software får dog en række forskere til at råbe vagt i gevær.

Eksempelvis anser Harvard-forskeren Luke Stark det for digitalt ’plutonium’ – det vil sige en yderst potent, men også ustabil og særdeles farlig teknologi.

Digitale innovationer, der er rettet mod kortlægning og tydning af ansigtet, er ikke bare endnu en gren af ​​teknologien. De har potentiale til:

• Radikalt at ændre vores forståelse af ’offentlig og privat’
• Påvirke den måde, vi interagerer med hinanden
• Udlevere fortrolig information om os til staten og teknologivirksomheder uden hverken varsel eller samtykke

Med ansigtets umiddelbare tilgængelighed og de moderne computeres enorme regnekraft, kan hele befolkningsgrupper hurtigt blotlægges, ’diagnosticeres’ og reorganiseres.

Biopolitik og racediskrimination kan med denne teknologi i hånden let føres ud i livet.

Kujonen, den skamløse og den dumme

Historien om betydningen af ansigtet er oldgammel, meget forviklet og samtidig yderst interessant.

Der er noget intuitivt rigtigt over, at ansigtet signalerer en masse forskellige former for information om en person.

Det er primært ansigtet, vi fokuserer på, når vi møder en person og afgør, hvordan vi skal interagere med vedkommende.

Den græsk-antikke filosof Aristoteles (384 f.v.t. - 322 f.v.t.), hvis systematiske analyse af naturen har haft fundamental betydning for udviklingen af naturvidenskaben, mente blandt andet, at runde ansigter var udtryk for mod, mens bredde næser demonstrerede ufølsomme personer.

Hans elev, Theophrastus (cirka 372 f.v.t. - 287 f.v.t.), førte denne spæde videnskab videre og skrev et værk om ’karakterologi’.

Her opdelte han mennesker i tredive grundlæggende set forskellige moralske kategorier: kujonen, den overivrige, smigeren, den skamløse, den dumme, den onde, den overtroende etc.

Frenologi: Studier af kraniets form

I 1700-tallet lykkedes det den schweiziske filosof, Johann Kaspar Lavater at overbevise mange i sin samtid om en form for mekanisk-objektivitet i studiet af ansigter.

Ved detaljeret at aftegne ansigters profil og bruge dem som grundlag for sin videnskabeligt klingende ’physiognomie’, bestræbte han sig på at afdække dybe karakteregenskaber i mennesket.

Den tyske læge Franz Joseph Gall (1758–1828) gik skridtet videre.

Han udviklede en mere detaljeret empirisk metode til at kortlægge sammenhængen mellem ansigtet og personligheden, idet han præcist opmålte kraniets form og gjorde sine indsigter tilgængelige i bogform i 1809.

Galls elever var talrige, og der opstod ligefrem frenologiske ’videnskabelige’ selskaber i store dele af Europa, hvor respektable videnskabsfolk fra samtiden deltog.

At sammenkæde ansigtets udseende med karakteren af en person lykkedes det dog hverken physiognomien eller frenologien endegyldigt at bevise - tværtimod.

Hverken physiognomien eller frenologien kunne levere et fast grundlag for videnskaben om ansigtet, ej heller nogen entydige svar i sine analyser.

De to nye videnskaber blev således i stigende grad anset som pseudovidenskab.

Racisme, videnskab og kunstig intelligens

Dødsstødet til præmissen for såvel physiognomien som frenologien, nemlig at der er en mere eller mindre intim sammenhæng mellem udseendet og karakteren af en person, lykkedes det dog heller aldrig at levere.

Frenologien levede således videre i flere forskellige geografiske lommer og tjente for eksempel den belgiske kolonimagt i 1930’erne til at give begrundelser for, hvorfor Tutsierne var Hutuer overlegne.

Det lagde grunden for det senere folkemord i Rwanda, hvor mere end 500.000 mennesker blev dræbt i 1994.

Det er svært at afgøre, om den præmis, som physiognomien og frenologien beror på, er sand eller falsk.

Af den grund kan teknologier, som dem der er omtalt i indledningen, også lettere vokse frem.

Skyldes afvisningen af sammenhængen mellem ansigtet og grundlæggende karakteregenskaber hos mennesket, at en sådan sammenhæng ikke findes? Eller har vi blot ikke data nok endnu?

Kan et billede afsløre din intelligens?

En naturvidenskabelig forskningsartikel fra 2014 kan hjælpe med at levere et interessant men ubehageligt svar på det spørgsmål.

På baggrund af en empirisk undersøgelse konkluderer artiklen, at »både mænd og kvinder var i stand til præcist at evaluere mænds intelligens ved at se på portrætbilleder af dem.«

Et billede af en persons ansigt kan simpelthen sige noget præcist om så relativt grundlæggende træk som en persons intelligens, ifølge forskerne bag artiklen.

Et naturvidenskabeligt studie som dette er på mange måder eksemplarisk og kan ved nærmere eftersyn – ironisk set – måske bedre lede os frem til at forstå et karaktertræk ved moderne videnskab end ved mennesket.

Empirisk anlagte studier som dette bærer nemlig ofte præg af at ville finde ud at, om der består en sammenhæng mellem to fænomener, som for eksempel udseende og intelligens.

Der kan være to udfald af et sådan studie: Enten bekræfter studiet, at der er en sammenhæng, ellers gør det ikke.

Hvis det sidste er tilfældet, har ethvert sådan studie sin begrænsning i, at det reelt set er den specifikke metode fra undersøgelsen, der ikke kunne bekræfte en given antagelse.

Hvis der er en bagvedlæggende antagelse om, at der jo må være en sammenhæng, kan det videnskabelige arbejde genere nye metoder og i princippet forsætte (i en uendelighed) og iværksætte nye eksperimenter.

På den måde kan den empiriske videnskab stort set aldrig klart og endegyldigt tilbagevise principielle antagelser og ideologiske overbevisninger.

Kunstig intelligens forstørrer vores fejl

Viser en undersøgelse derimod, at der er en (form for) sammenhæng, har kunstig intelligens for alvor har sin styrke.

Men – og det er et vigtigt men – desværre også mulighed for at skabe store problemer og sprede farlige fordomme som for eksempel racisme.

Grundlæggende set består størstedelen af kunstig intelligens nemlig i, at man lærer en computer at finde den sammenhæng, som man som forsker allerede kender og har en facitliste for.

Derpå udnytter man så computerens enorme regnekraft til at genkende mønsteret fra den lille population og anvende det på en ny og meget større population.

Man kan for eksempel give en computer det datasæt, som er kommet ud af undersøgelsen af sammenhængen mellem udseendet på mænd og deres intelligens.

Dette ville ikke være forkert og fundamentet er videnskabeligt, men de fejl, afvigelser og mangler, der må være i det indledende datasæt, vil også blive forstørret tilsvarende i anvendelsen på en stor population.

… og kan forstærke vores fordomme

Dette er netop tilfældet i AI-projektet fra Stanford University nævnt i begyndelsen af artiklen om sammenhængen mellem udseende og homoseksualitet.

Forskerne bag havde her trænet den kunstige intelligens i at se forskel på to billeder ad gangen i en meget lille population, hvor det ene billede, der tjente som facitliste, var taget fra en dating-site for selverklærede homoseksuelle.

Den kunstige intelligens lærte hurtigt at blive god til at se forskel mellem disse datingbilleder og billeder af andre mænd og kvinder, der ikke kom fra dating-sitet.

I forhold til disse ’andre’ mænd og kvinder havde man dog udeladt at undersøge, om de havde været eller var homoseksuelle.

Facitlisten var altså absurd lille (ét billede ad gangen), nuancerne var forsvundet, og sammenligningsgrundlaget ikke ordentlig undersøgt.

Med andre ord viste studiet ikke, at visse træk i menneskets ansigt klart og entydigt kan afsløre, om en person er homoseksuel - tværtimod.

Det er i forlængelse af studiet af ansigtet og i relation til intelligens og seksuel orientering vigtigt at fastholde, at ’korrelation’ ikke er det samme som ’kausalitet’ (læs mere i denne Videnskab.dk-artikel).

Hvis man for eksempel har tre billeder af tre forskellige mennesker og ud fra billedet er i stand til at afgøre, hvem der er mest intelligent, kan metoden stadig bero på en forkert antagelse og teori, der tilfældigvis giver det rigtige resultat i den konkrete meget lille population.

Hvis én af de tre mennesker eksempelvis har blå øjne (og er mest intelligent af de tre), kunne metoden bekræfte en fordom om blå øjne = høj intelligens, som ikke ville kunne bekræftes i en stor population af mennesker.

Uddelegeres tænke-arbejdet henholdsvis videnskaben for hurtigt til kunstig intelligens, risikerer vi, at forkerte (racistiske) fordomme bliver forstærket og cementeret.

Fra videnskab til pseudovidenskab og folkemord

Som vi har set i ovenstående kan videnskab også bruges til at forstærke fordomme og føre til fejlslutninger. Og faktisk har meget moderne videnskab et, for mange, overraskende problem her.

Som Anderson skriver, går moderne videnskab mere op i hurtig korrelation end langsomt at udvikle teoretiske forståelser af den bagvedliggende kausalitet.

Denne måde at bedrive videnskab på vil ikke lykkes med at bandlyse racisme fra videnskaben.

Tværtimod vil den holde en bagdør åben for faretruende forsøg og pseudovidenskabelig forankret teknologi, der alt for let genopliver gamle fordomme og ultimativt kan føre til borgerkrig og folkemord.

En ny, stærk teknologi som kunstig intelligens rummer på denne måde også hidtil usete farer for udbredelsen af farlig (pseudo)videnskab.

I en tid, hvor AI bliver allemandseje, er det vigtigt ikke at glemme, hvordan AI kan forvandles til digitalt ’plutonium’.