Können Sie den ersten Eindruck vorhersagen, den die Leute von Ihnen haben, wenn sie Ihr Foto zum ersten Mal betrachten?

Dieser Artikel stammt aus: Big Data Digest

Jeder auf der Welt ist vom Aussehen besessen.

Der Psychologe Frett sagte, dass es ein menschlicher Instinkt sei, Menschen nach ihrem Aussehen zu beurteilen, der möglicherweise das Ergebnis einer langfristigen natürlichen evolutionären Selektion sei.

Denn das menschliche Gehirn wählt immer die Denkweise, die am wenigsten Nachdenken erfordert.

Daher neigen Menschen eher dazu, eine Person (Fähigkeiten, Wissen, Identität, Status, Persönlichkeitsmerkmale) anhand ihres Aussehens zu beurteilen. Aus der Sicht der Genetik und Evolutionspsychologie ist die „Beurteilung von Menschen nach ihrem Aussehen“ wahrscheinlich ein evolutionärer Defekt des Menschen.

Dieser Makel zeigt, dass es tatsächlich einen Grund dafür gibt, warum „Schönheit Gerechtigkeit ist“.

Diese ersten Eindrücke können, obwohl sie oft ungenau sind, äußerst einflussreich sein und unsere Beziehungen und die Art und Weise, wie wir unser Leben führen, prägen – vom Vorstellungsgespräch bis zum Gerichtsverfahren.

Allerdings hat die KI auch die Fähigkeit erlernt, die Beliebtheit einer Person anhand ihres Aussehens zu beurteilen.

Forscher am Stevens Institute of Technology haben in Zusammenarbeit mit der Princeton University und der University of Chicago nun einem Algorithmus für künstliche Intelligenz beigebracht, den ersten Eindruck zu modellieren und genau vorherzusagen, wie Menschen Fotos von Gesichtern anderer Personen wahrnehmen. Die Forschungsergebnisse wurden am 21. April in den Proceedings of the National Academy of Sciences veröffentlicht.

Link zum Artikel:

https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2115228119

KI-Modelle spiegeln menschliche Stereotypen wider: Brillenträger sind schlauer

„Derzeit wird viel Forschung betrieben, die sich auf die Modellierung des physischen Erscheinungsbilds des Gesichts konzentriert“, sagt Jordan W. Suchow, Kognitionswissenschaftler und Experte für künstliche Intelligenz an der School of Business at Stevens.

„Wir haben menschliches Urteilsvermögen und maschinelles Lernen kombiniert, um die voreingenommenen ersten Eindrücke zu untersuchen, die Menschen voneinander haben.“

Suchow und sein Team, darunter Joshua Peterson und Thomas Griffiths von der Princeton University sowie Stefan Uddenberg und Alex Todorov von der University of Chicago Booth School of Business, führen die Initiative an.

Sie sammelten die ersten Eindrücke Tausender von Menschen anhand von über 1.000 computergenerierten Gesichtsfotos und bewerteten sie anhand von Kriterien wie IQ, Wählbarkeit, religiöser Überzeugung, Vertrauenswürdigkeit oder Extrovertiertheit der Probanden.

Diese Antworten wurden dann verwendet, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren, das ähnliche spontane Urteile über Menschen ausschließlich auf Grundlage von Fotos ihrer Gesichter fällen sollte.

Mit diesem KI-Modell sei es möglich, „Ihnen ein Bild Ihres Gesichts zu geben, und wir können diesen Algorithmus verwenden, um den ersten Eindruck vorherzusagen, den die Leute von Ihnen haben und welche Stereotypen sie auf Sie projizieren, wenn sie Ihr Gesicht sehen“, erklärte Suchow.

Viele der Ergebnisse des Algorithmus stimmen mit gängigen Intuitionen oder kulturellen Annahmen überein: Menschen, die lächeln, werden beispielsweise tendenziell als vertrauenswürdiger angesehen, während Menschen, die eine Brille tragen, oft als intelligenter gelten.

Einige Funktionen sind schwer zu verstehen

Es ist leicht zu verstehen, dass lächelnde Menschen vertrauenswürdiger und Menschen mit Brille intelligenter sind. In anderen Fällen ist es jedoch etwas schwierig, genau zu verstehen, warum der Algorithmus einer bestimmten Person bestimmte Eigenschaften zuweist. Mit anderen Worten: Obwohl das Modell auf der Grundlage menschlicher Urteilskraft trainiert wird, handelt es sich bei den meisten Mechanismen immer noch um „Black Boxes“.

„Der Algorithmus liefert kein gezieltes Feedback und erklärt auch nicht, warum ein bestimmtes Bild eine bestimmte Beurteilung hervorgerufen hat“, sagte Suchow. „Aber trotzdem kann es uns helfen zu verstehen, wie andere uns sehen – wir können beispielsweise eine Reihe von Fotos danach bewerten, auf welchem ​​wir am vertrauenswürdigsten wirken, und so selbst entscheiden, wie wir uns präsentieren.“

Obwohl der neue Algorithmus ursprünglich entwickelt wurde, um Psychologieforschern bei der Generierung von Gesichtsbildern für den Einsatz in Wahrnehmungs- und Sozialkognitionsexperimenten zu helfen, könnte er auch in der realen Welt Anwendung finden.

Moderne Menschen pflegen ihr öffentliches Image sorgfältig und teilen beispielsweise nur Fotos, auf denen sie ihrer Meinung nach am intelligentesten, selbstbewusstesten oder attraktivsten aussehen. Es sei leicht zu erkennen, wie Algorithmen zur Unterstützung dieses Prozesses eingesetzt werden könnten, sagte Suchow.

Da es bereits eine gesellschaftliche Norm sei, sich in einem positiven Licht darzustellen, werfe dies einige ethische Fragen im Zusammenhang mit der Technologie auf, fügte er hinzu.

Noch beunruhigender ist, dass der Algorithmus auch dazu verwendet werden kann, Fotos zu manipulieren, um den Personen ein bestimmtes Aussehen zu verleihen – etwa um einen politischen Kandidaten vertrauenswürdiger oder seine Gegner unintelligent oder verdächtig erscheinen zu lassen.

Während KI-Tools bereits zum Erstellen von „Deepfake“-Videos verwendet wurden, die Ereignisse zeigen, die nie stattgefunden haben, können neue Algorithmen echte Bilder subtil verändern, um die Wahrnehmung der darauf abgebildeten Personen durch den Zuschauer zu manipulieren.

„Mit dieser Technologie können wir ein Foto aufnehmen und dann eine veränderte Version erstellen, um einen bestimmten Eindruck zu erwecken“, sagte Suchow. „Aus offensichtlichen Gründen müssen wir beim Einsatz dieser Technologie vorsichtig sein.“

Um ihre Technologie zu schützen, hat das Forschungsteam ein Patent angemeldet und gründet nun ein Startup, um den Algorithmus für vorab genehmigte ethische Zwecke zu lizenzieren. „Wir unternehmen alle möglichen Schritte, um sicherzustellen, dass damit kein Schaden verursacht wird“, sagte Suchow.

Während der aktuelle Algorithmus nur die durchschnittliche Reaktion einer großen Gruppe von Zuschauern auf ein bestimmtes Gesicht berücksichtigt, hofft Suchow als nächstes, einen Algorithmus zu entwickeln, der vorhersagen kann, wie ein Einzelner auf das Gesicht einer anderen Person reagieren wird. Dies könnte zu einem tieferen Verständnis der Auswirkungen vorschneller Urteile auf unsere sozialen Interaktionen führen und Menschen möglicherweise dabei helfen, bei wichtigen Entscheidungen ihren ersten Eindruck zu erkennen und darüber hinauszugehen.

„Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Urteile, die wir modellieren, nicht die wahre Persönlichkeit oder Fähigkeiten einer Person offenbaren“, erklärt Suchow. „Wir untersuchen hier die Stereotypen der Menschen, und das ist etwas, das wir alle besser verstehen sollten.“

Zugehörige Berichte:

https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2115228119

https://www.sciencedaily.com/releases/2022/04/220421181212.htm

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