颜值人工智能重振已遭质疑的相面 "科学"

在伦敦一家小型初创公司的办公室里，正在进行一项实验，这项实验呼应了维多利亚时代一种废弃已久的信念。科学家纳塔利娅-塞戈万采娃（Natalia Segovantseva）将数千张人物肖像照片输入计算机，训练神经网络来 人不可貌相.这个目标听起来像是 19 世纪客厅里的小把戏--判断一个陌生人是否善良、聪明，甚至是罪犯 只需分析其特征.古老的相术曾被视为庸医，但在人工智能时代，它又卷土重来，备受争议。现代算法正在做着曾经属于神秘主义者和江湖骗子的事情，声称可以从下颌轮廓或眉毛的拱度来判断我们的性格。这是一种令人不安的复兴： 是机器真的能辨别出面孔背后的灵魂，还是我们在重蹈早已被埋没的伪科学的覆辙？

从古老面孔到伪科学

相术--从外表推断性格的实践 数千年前.在古希腊，亚里士多德等哲学家推测，面部特征反映了内在性格。亚里士多德写道，头大的人 "刻薄"，脸小的人 "坚毅"，脸宽的人愚笨，脸圆的人勇敢。一个丰富多彩的传说描述了一位相士如何检查了著名的智者苏格拉底，并宣布他容易 "放纵、感性和激情暴发"--这让他的学生们震惊不已，他们视苏格拉底为美德的典范。苏格拉底只是笑了笑，承认 他确实天生就有这些恶习，但他通过训练克服了这些恶习 .换句话说，即使是古代最伟大的思想家，也无法完全摆脱根据长相做出的简单判断。

相面术在希腊和罗马思想中盛行一时（并在中国和印度传统中独立出现），几个世纪以来，相面术时好时坏。相术 文艺复兴带来了复兴意大利学者 吉昂巴蒂斯塔-德拉波尔塔 - 被称为 相父 - 试图赋予这种做法以学术合法性。德拉波尔塔在 1586 年出版了一本极具影响力的书 人相学 甚至将人头和兽头配对插图，暗示酷似狮子的人可能与狮子一样勇敢或凶猛......。

比较面相学 夏尔-勒布伦在一幅 17 世纪的插图中将狮子的面孔与留胡子的人的轮廓相提并论。这些图像反映了人们对 兽性毕露 .从眉毛的形状到下巴的轮廓，每个细节都被认为是性格的线索。

到了 18 世纪、 相术在欧洲已成为一种文化现象.瑞士神学家 约翰-卡斯帕-拉瓦特 拉瓦特在 17 世纪 70 年代发表了广受欢迎的文章，声称要系统地解读面相。在拉瓦特看来，面相是灵魂 "座右铭 "的活地图--每一条曲线和线条都是大自然密码中的一个字母。上流社会对他们的面相分析趋之若鹜；剪影肖像和图文并茂的指南风靡一时。尽管拉瓦特找到了信徒，但他也吸引了怀疑论者。启蒙思想家们对这种神秘的表象 "科学 "不屑一顾。德国科学家 格奥尔格-克里斯托夫-利希滕贝格拉瓦特最激烈的批评家讥讽说，研究一个人的 行为 这比研究他们头上的疙瘩或下巴的切口有用得多。

事实上，历史上一些最伟大的思想家都是 不服相.文艺复兴时期的天才 达芬奇 断言 "false" - "一个嵌合体 "与 "没有科学依据" .1530 年，英国国王亨利八世甚至宣布" "为非法。微妙、狡猾和非法的游戏"像相术和手相术一样，把它们与骗子的把戏混为一谈......"。尽管早期受到这些谴责，但人们仍然相信看相。到了 19 世纪，这种做法出现了阴暗的转变：它与新出现的 "人相 "理论纠缠在一起。 科学种族主义与犯罪学.意大利犯罪学家 切萨雷-龙勃罗梭 臭名昭著的论点是 "天生的罪犯" 可以通过身体缺陷来识别--鹰钩鼻、前额倾斜或其他所谓的先天特征。他收集头骨，测量面部角度，坚持认为生物学就是命运。在那个时代，测量头骨凸起（颅骨学）和仔细观察面部轮廓被认为是最前沿的科学。但同样的想法很快就会被用来为种族主义和优生学的信仰辩护，声称可以找到 生物学 证明不同种族之间的性格和智力差异 .

被揭穿、被羞辱、被抛弃

到 20 世纪初，相面术引以为傲的 "面相学 "已在很大程度上被人们所遗忘。 被揭露为伪科学 - 而且是一个危险的概念。几十年来，为种族主义等级制度和错误偏见辩护的滥用使它成为科学禁忌。正如一篇历史评论所指出的，到 20 世纪后半叶 相术及其亲属（科学种族主义和优生学）被彻底揭穿是有害的伪科学 .学术界一致认为，没有严谨的证据能将一个人的五官形状与性格内容联系起来。现代人认为，以貌取人并不比从茶叶中预测未来更有效。

这种堕落酝酿已久。启蒙运动和维多利亚时代的科学家们越来越无法为相貌学的主张找到任何经验依据。对照研究（在一定程度上）表明，观察者基于面相的判断往往只是反映了社会偏见或随机猜测，而非真正的洞察力。到 1900 年代，心理学和社会学等新学科开始寻求 可衡量 人类行为因素 性格测试、智商测试、结构化面试 - 而不是看相的奇异追求。相术 "一词开始被用作贬义词，成为肤浅偏见的代名词。

早在 1600 年，达-芬奇这样敏锐的观察家就嗅到了欺诈的味道，而到了 19 世纪，诸如 查尔斯-达尔文 (研究了人脸的情绪表达）注意区分 表达 在达尔文的表亲、英国科学家弗朗西斯1886 年，英国科学家弗朗西斯-高尔顿爵士--达尔文的表亲--尝试了一项实验：他将多张已决犯的照片重叠在一起，看是否会出现一个 "罪犯脸 "模板。结果令人失望，合成的照片看起来很普通。如果说，高尔顿的工作无意中强调了 面相对先天性格的影响远不如相士们所承诺的那么大。.渐渐地，科学界将相术归入了炼金术或占星术的行列：相术是我们过去的产物，而不是真理的指南。

到 20 世纪中叶，公开进行面部特征和个性研究已成为 不识时务.一份摘要解释说："由于种族主义和伪装成犯罪学的垃圾科学的遗留问题，对面部特征与性格之间关系的科学研究或讨论已成为禁忌......"。换句话说 相术的信誉一落千丈.如果有人声称有一种新方法可以从一个人的脸上检测出他是否值得信赖，大多数科学家都会翻白眼--或者因为旧有偏见的回响而不寒而栗。人脸识别 共识是明确的例如，终生微笑可能会产生真正的笑纹，表明性格开朗）、 作为一门预测科学，相术根本站不住脚 .故事本该到此结束。

然而，现在是 2025 年，这个故事正在被改写，改写者不是神秘主义者，也不是肾脏病学家，而是机器。

人工智能的复兴：算法能读懂人脸吗？

事实证明，诱人的想法是无法长久压抑的。近年来，随着 人工智能和面部识别技术 为相貌学的核心问题注入了新的活力。世界各地的研究人员和初创公司都在认真地发问（没有双关语）："您是如何看待这个问题的？ 如果先进的算法能在旧的伪科学失败的地方取得成功呢？ .这一承诺极具诱惑力：向计算机输入数百万张人类面孔和数百万个有关这些人性格的数据点，让机器找出模式 细微到人类无法察觉.现代人工智能，尤其是深度学习神经网络，擅长从庞大的数据集中挖掘微弱的信号。以前不可能完成的任务--比如从数十亿张脸中识别出一张特定的脸，或者检测微小的特征--现在几乎成了家常便饭。 为什么不把这种力量用于解码人格呢？

事实上，各种研究和产品层出不穷，实质上是将相貌学重新塑造成一种高科技工作。2017 年，斯坦福大学的研究人员发表了一篇颇具争议的论文，声称人工智能可以从面部图像中区分同性恋和异性恋，其准确性令人吃惊--这一说法引起了愤怒，被批评者称为 "垃圾科学"。大约在同一时间，一家名为 面孔 该公司宣布，它已经训练出可以识别以下特征的算法 外向、高智商，甚至是潜在的恐怖分子 在 Faception 的一个演示中，有一个纯粹由面部图像定义的 "恐怖分子 "分类器，这让人大跌眼镜。在中国，研究人员吴晓林和张曦报告了一个人工智能系统，它可以 杯弓蛇影 - 该研究基本上是龙勃罗梭 19 世纪的犯罪心理学论文在硅芯片上的重生--声称精确度超过 80%......。2020 年公布的这项研究引发了强烈的反弹，以至于相关大学在 "进一步审查 "之前悄悄撤回了新闻稿。这样的例子不胜枚举：情报机构探索基于脸部的 "威胁 "评估，雇主扫描面试视频以寻找个性线索，甚至 约会应用程序 利用人脸分析技术做数字媒人

推动这一复兴的不仅是技术能力，还有数据宝库。 数十亿幅图像 现在，来自社交媒体、闭路电视摄像头、驾照等各种来源的人脸图像都可以用来训练人工智能模型。神经网络可以对这些图像进行梳理，如果为每张人脸提供某种标记特征，就可以尝试 学习关联.例如，最近的一项研究使用了一个参加过人格测试的大学生数据库。他们的身份证照片被输入一个深度神经网络，然后该网络试图根据学生的面部特征来预测他们的五大人格特质（开放性、自觉性、外向性、宜人性、神经质）。研究人员报告说，预测的准确性优于随机猜测--足以表明这是一个真实的信号，尽管远非完全可靠。研究结论如下 "机器学习可根据静态面部特征识别五维个性特征" 但也承认其局限性（他们的样本相对单一，使用更多样的轮廓图像可能会提高准确性）。

然而，当技术进入市场时，这些细微差别往往会被忽略。急于利用人工智能读脸技术诱惑的公司并不吝啬大胆的宣传。 约会应用程序尤其是在人工智能领域，人们已经跃跃欲试--毕竟，在婚介领域，读懂一个人的真实个性才是圣杯。如果人工智能可以通过以下方式为你找到知音，那么为什么还要依赖善变的刷卡和粗略的个人简介呢？ 字面上 看着你的脸？

一见钟情？人工智能配对和 "面相诊断"

在这一领域，最引人关注的发展之一是出现了 人工智能驱动的约会平台 它们承诺通过面部分析找到你的完美伴侣。忘掉冗长的问卷调查或无休止的刷脸吧，这些应用程序只需要一张自拍照。 拍张照片，剩下的就交给算法吧正如一种营销策略所说的那样。其中的先驱是 科学匹配SciMatch是2023年在美国推出的一款约会应用程序。SciMatch 的前提是直接从科幻爱情小说中引入：它的人工智能（厚颜无耻地命名为 "A.I. Ruby"）通过扫描你的面部特征来推断你的个性特征，然后将它们与其他用户进行比较，推荐高度匹配的对象。这款应用的基础明确植根于现代相学研究--创始人引用了一项研究成果，即 "人脸识别"。 "集体研究成果" 显示深度学习算法可以从面部图像中提取五大特征。在实践中，SciMatch 声称 "我们独一无二的脸部匹配应用程序能准确读取每位用户的脸部信息，分析他们的个性特征，并将他们与完美匹配的对象联系起来" .这是一个大胆的保证，听起来近乎神奇：只要对着镜头看一眼，就能揭开爱情的面纱。

另一位冉冉升起的选手是 灵魂捕手是一个国际交友平台，在欧洲（包括英国和欧盟）颇受欢迎。从表面上看 灵魂捕手的理念有些不同 - 它强调 深度心理学 该应用程序将临床人格测试与照片结合在一起。该应用程序要求用户自愿完成心理评估，测量自恋、移情和边缘型人格倾向等特征。然后，这些测试的结果会 "叠加 "在用户的个人资料照片上，让潜在的配对者在了解相貌的同时，还能了解一个人的心理构成。"我们不希望人们只从外表来选择，最好能考虑到个人素质。 娜塔莉亚-谢尔戈万采娃谢尔戈万采娃是 SoulMatcher 的联合创始人。谢尔戈万采娃在接受采访时强调，传统交友应用程序过度奖励最具吸引力的 10% 用户--导致 80% 的 "赞 "被少数幸运儿获得。SoulMatcher 的解决方案是 以真实的人物数据来平衡美观: "如果那个帅哥是个自恋狂呢？" 她尖锐地指出。通过在照片上直接显示用户的心理特征，该应用促使人们考虑兼容性，而不仅仅是漂亮的脸蛋。

在引擎盖下，SoulMatcher 仍然利用人工智能来实现无缝体验。 "我们使用机器学习来训练模型"。 谢尔戈万采娃描述了人工智能如何提高个性评估和匹配建议的准确性。随着越来越多的用户加入，他们的互动（点赞、通过、成功对话）会反馈到算法中，使其能够 "对人工智能进行微调，让用户在开户时看到自己认为有吸引力的人" .这是一种耐人寻味的混合方法：一方面，SoulMatcher 希望打破用户只看长相的习惯；另一方面，它的人工智能明确地学习你倾向于认为谁有吸引力，以便更好地提供有吸引力的面孔。该公司认为，这种混合方法--混合了 有效的心理诊断 与 猎取模式的人工智能个性化 - 从而建立更有意义的关系。从本质上讲 SoulMatcher 赌技术能揭示自拍背后的灵魂而不会流于表面。这并不孤单。从利用人工智能审核个人资料照片的大型网站，到将你的脸制成动画并测量微表情的实验性应用程序，约会行业正乘着人工智能的浪潮，试图解开一个古老的谜团：在这些数不清的面孔中，谁可能是你的真命天子？ "那个人"?

当然，相亲是人工智能人脸分析的一种相对良性的应用（最糟糕的结果可能是尴尬的约会或不匹配）。其他用途的后果要严重得多，而且令人担忧。当算法声称可以识别罪犯、诊断精神疾病或根据面部 "匹配度 "来评估求职者时，古老的伪科学的阴影就会笼罩在人们的心头。 这真的是一个新的科学前沿，还是只是为陈旧的蛇油装上了新瓶子？ 随着人工智能驱动的识别技术从实验室走向实际应用，许多专家都呼吁谨慎行事。

老问题的新面貌

数字形式的相术复活迫使我们面对棘手的问题： 如果这个想法并非完全错误，只是超前了呢？ 难道只有复杂的人工智能才能检测出人脸性格相关性中的真实内核？或者，这是一种危险的错觉，是我们自身偏见的一面高科技镜子，有可能在客观分析的幌子下将偏见自动化？

目前，判决结果还在不断变化中。显而易见的是 人工智能在技术上实现了以前所未有的规模和深度对人脸进行分析.至于是否应该这样做，以及如何做，则是另一回事。一些公司，如 SoulMatcher，小心翼翼地将人工智能与人类心理学相结合，并明确警告不要进行基于外表的肤浅判断。另一些公司，如Faception或更极端的应用，则勇往直前，有时在公众强烈抗议后才收手。SoulMatcher 的创始人自己也承认："判断性格最准确的方法是通过对行为的真实观察，"她承认，即使是她的先进应用也无法回避这样一个事实：了解一个人需要时间和互动，而不仅仅是算法猜测。

作为一次探究之旅，从古代相术到现代人工智能的线索是一个关于科学狂妄和人类偏见的警示故事。它告诉我们 我们对快速阅读和简单回答的渴望很容易让我们误入歧途.伦敦时报》采访了英国人工智能伦理学家埃莉诺-沃森（Eleanor Watson）博士： "我们可以给计算机编程，让它找出人脸的模式，但我们必须非常小心地对待我们随后讲述的关于这些模式的故事。危险在于看到我们想看到的东西--用新工具重现旧神话"。 换句话说，如果我们要求人工智能进行 "相貌分析"，那么如果它的结果是...... "相貌分析"，我们也不应该感到惊讶。自我实现的预言--教会机器我们自己的偏见，然后相信它们的输出是 "科学真理"--的风险是真实存在的。

尽管如此，人们仍在继续追求，投资不断涌入，消费者也对这一概念充满了兴趣。毫无疑问，SoulMatcher、SciMatch 和它们的同类产品将不断完善自己的算法。也许它们会创造出成功的案例--通过人工智能的洞察力，情侣们幸福地匹配在一起，或者通过更深入的兼容性筛选，建立起友谊。而在安全或招聘等领域，经过仔细验证的人工智能工具有可能（尽管很多人认为不太可能）增加一层有用的信息--也许可以在审讯视频中标出非语言的欺骗线索，或者从司机的脸上发现压力迹象，以防止事故发生。与从静态图像中读取整个人物形象的宏伟目标相比，人脸分析技术的这些较为温和的用途还相去甚远。

可以肯定的是 社会必须决定在哪里划线.我们应该在多大程度上允许算法从我们的外表来判断我们？在什么情况下，算法会侵犯隐私，或重新引发社会偏见，或干脆成为一门糟糕的科学？过去相面大师的幽灵提醒我们，当涉及人类时，科学与伪科学之间的界限可能非常薄。当人工智能深深地凝视着我们的脸庞，探寻其中的秘密时，我们最好带着健康的怀疑态度回望--或许还能想起那句老话： "切勿以貌取人"。 最后，我们可能会给我们最聪明的机器编程，让它做到这一点，但道德判断仍然由我们来承担。