Una foto al viso e l'algoritmo Lombroso 2.0 capisce se sei gay

Gay o etero? L'intelligenza artificiale te lo legge in faccia

Un algoritmo ci dirà quali sono i nostri orientamenti sessuali

Lo studio ruota intorno ai risultati che saranno presto pubblicati sul Journal of Personality Social Psychology e riportati in prima battuta dall'Economist. In tal modo i due studiosi hanno elaborato le caratteristiche facciali e i dati di ognuno attraverso reti neurali profonde. Dopo aver trattenuto solo le immagini più chiare, all'interno del sistema sono rimaste quindi 35.326 immagini relative a 14.776 persone. L'archivio fotografico immesso nel software è stato sottoposto ad un processo di "deep learning" del software, una fase di apprendimento in grado di stabilire gerarchie di fattori e parametri ricorrenti.

L'algoritmo è riuscito ad identificare correttamente gli uomini e le donne eterosessuali e omosessuali con tassi superiori a quanto fatto dagli esseri umani stessi. Espressioni, strutture morfologiche e atteggiamenti che si sintetizzerebbero nella valutazione che i gay apparirebbero più femminili e viceversa. Per le donne, i risultati sono stati un po' più bassi, ma ancora impressionanti: il 74 per cento.

È interessante notare che i ricercatori ritengono che il tasso più basso di successo nel comprendere la sessualità nelle donne possa sostenere la teoria secondo la quale l'orientamento sessuale femminile sia più fluido rispetto a quello di un uomo. La scoperta avvalorebbe anche la tesi che l'orientamento sessuale possa in qualche modo essere influenzato dall'esposizione a certi ormoni prima della nascita, nell'utero. Dovendo rintracciare in un campione casuale di 1.000 uomini i 100 con la più alta probabilità di essere gay, l'intelligenza artificiale ha azzeccato la previsione 47 volte. "Non abbiamo voluto creare uno strumento che interferisse con la privacy, ma soltanto dimostrare come alcune tecnologie ampiamente utilizzate possono rappresentare una minaccia per la sfera intima delle persone", affermano Michal Kosinski and Yilun Wang, autori dello studio.

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