來自HSE大學(xué)和開放大學(xué)人文經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)的俄羅斯研究人員證明，人工智能能夠比“人類”評(píng)估者更好地根據(jù)“自拍照”照片推斷出人的個(gè)性。相比其他四個(gè)特征，盡責(zé)性變得更容易辨認(rèn)?；谂悦婵椎膫€(gè)性預(yù)測(cè)似乎比男性面孔更可靠。該技術(shù)可用于在客戶服務(wù)，約會(huì)或在線輔導(dǎo)中找到“最佳匹配”。

5月22日，《科學(xué)報(bào)告》將發(fā)表文章“ 使用現(xiàn)實(shí)生活中的靜態(tài)面部圖像評(píng)估五種人格特質(zhì)”。

從古希臘到切薩雷·隆布羅索（Cesare Lombroso）的生理學(xué)家都試圖將面部外觀與個(gè)性聯(lián)系起來，但是他們的大多數(shù)想法未能經(jīng)受住現(xiàn)代科學(xué)的審查。少數(shù)已建立的特定面部特征與人格特質(zhì)（例如面部寬高比）的關(guān)聯(lián)非常薄弱。要求人類評(píng)分者根據(jù)照片做出個(gè)性判斷的研究結(jié)果不一致，這表明我們的判斷過于不可靠，沒有任何實(shí)際意義。

但是，有很強(qiáng)的理論和進(jìn)化論據(jù)表明，一些有關(guān)人格特征的信息，尤其是對(duì)于社交交流必不可少的信息，可能會(huì)通過人臉傳達(dá)出來。畢竟，面部表情和行為都受基因和激素的影響，而一個(gè)人的外貌所產(chǎn)生的社會(huì)經(jīng)歷可能會(huì)影響一個(gè)人的性格發(fā)展。但是，最近來自神經(jīng)科學(xué)的證據(jù)表明，人腦不是看特定的面部特征，而是以整體方式處理面部圖像。

莫斯科兩所大學(xué)，國(guó)立研究大學(xué)高等經(jīng)濟(jì)學(xué)院（HSE）和人文與經(jīng)濟(jì)開放大學(xué)的研究人員已與一家名為BestFitMe的俄羅斯-英國(guó)商業(yè)初創(chuàng)公司合作，訓(xùn)練一系列人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以使其可靠基于人臉照片的個(gè)性判斷。所得模型的性能高于以前使用機(jī)器學(xué)習(xí)或人類評(píng)分器的研究報(bào)告的性能。人工智能能夠根據(jù)志愿者上傳的自拍照做出關(guān)于良心，神經(jīng)質(zhì)，外向性，友善性和開放性的超乎尋常的判斷。結(jié)果得出的個(gè)性判斷在同一個(gè)人的不同照片中是一致的。

這項(xiàng)研究是在12，000名志愿者的樣本中完成的，他們完成了基于“五巨頭”模型的自我報(bào)告調(diào)查表，測(cè)量人格特征，并上傳了31，000張自拍照。受訪者被隨機(jī)分為一個(gè)培訓(xùn)和一個(gè)測(cè)試小組。使用了一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，以確保圖像的質(zhì)量和特征一致，并排除具有情感表情的面孔以及名人和貓的照片。接下來，訓(xùn)練圖像分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將每個(gè)圖像分解為128個(gè)不變特征，然后是一個(gè)多層感知器，該感知器使用圖像不變性來預(yù)測(cè)人格特質(zhì)。

r = .24的平均效應(yīng)大小表明，在58%的案例中，AI可以正確猜出兩個(gè)隨機(jī)選擇的個(gè)體在人格維度上的相對(duì)地位，而不是偶然預(yù)期的50%。與自我報(bào)告的和觀察者的人格特質(zhì)等級(jí)之間的相關(guān)性的薈萃分析估計(jì)相比，這表明依賴靜態(tài)面部圖像的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能要優(yōu)于普通人，后者無(wú)需事先相識(shí)即可親自達(dá)到目標(biāo)。相比其他四個(gè)特征，盡責(zé)性變得更容易辨認(rèn)。基于女性面孔的個(gè)性預(yù)測(cè)似乎比男性面孔更可靠。

有大量潛在的應(yīng)用程序需要探索。在高速和低成本比高精度更重要的情況下，從現(xiàn)實(shí)生活中的照片中識(shí)別個(gè)性可以補(bǔ)充傳統(tǒng)的個(gè)性評(píng)估方法。人工智能可用于提出最適合客戶個(gè)性的產(chǎn)品，或在二元互動(dòng)（例如客戶服務(wù)，約會(huì)或在線輔導(dǎo)）中為個(gè)人選擇可能的“最佳匹配”。