八卦，或许仍然是人类茶余饭后的一个永恒的话题，怎么分辨一个人与另一个人的关系？比如是好朋友还是好基友？但是，这一切偷窥的问题，AI早已需要做准确辨识了，这也无非引发了一波混乱。就在此前，斯坦福大学两名研究人员研发了一个神经网络，可以通过研究一个面部图像来检测一个人的性取向。研究人员训练了多达35，000张面部图像的神经网络，在同性恋者和异性恋之间平均分配。该算法的跟踪牵涉到了遗传或激素涉及的特征。

这项研究的关键在于影响性取向的妊娠激素理论（PHT）。这个理论明确谈的是，在子宫中，对性分化负责管理的主要是雄性激素，也是以后生活中同性恋者倾向的主要驱动力。

研究还认为，这些特定的雄性激素不会在一定程度上影响面部的关键特征，这意味著某些面部特征有可能与性取向有关。研究找到，男女同性恋者偏向于具备“非典型性别特征”，也就是说男同性恋一般来说趋向于女性化，而女同性恋反之亦然。

此外，研究人员找到男同性恋一般来说享有比直男更加较宽的下巴、更长的鼻子以及更大的前额，而女同性恋不会享有更大的下巴和更加小的前额。图片来源：TechCrunch随机自由选择一对图像，一名同性恋者男子和一名异性恋男子，机器挑选出受试者的性取向准确率高达80％。而当与同一人的五张图像同时呈现出对比时，精确度高达91％。

不过，对于女性而言，预测准确率比较较低，一幅图像准确率为71％，有5幅图像，则下降至83％。这一切都让人们深感了不安，AI辨识人类性取向，毫无疑问是牵涉到到了隐私部分，这显然是让人有所惧怕。

而存储在社交网络和政府数据库中的数十亿公共数据将有可能在未取得本人许可的情况下被用来展开性取向辨识，这也是尚待厘清的。除了辨识性取向，还可以分辨人物关系但是，这类型的研究还在之后。中山大学的一个团队可以通过数据集来辨识人物关系。

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