L'intelligence artificielle peut deviner avec précision si les personnes sont homosexuelles ou non en se basant sur des photos de leurs visages, selon une nouvelle étude suggérant que les machines peuvent avoir un «gaydar» bien meilleur que l'homme.
La étude de l'Université de Stanford - qui a constaté qu'un algorithme informatique permettait de distinguer correctement 81% du temps des hommes homosexuels et 74% des femmes - a soulevé des questions sur les origines biologiques de l'orientation sexuelle, l'éthique de la technologie de détection faciale et possibilité que ce type de logiciel porte atteinte à la vie privée des personnes ou soit utilisé de manière abusive à des fins anti-LGBT.
L'intelligence machine testée dans la recherche, publiée dans le Journal of Personality and Social Psychology et rapportée pour la première fois dans le L'économiste ;, était basé sur un échantillon de plus de 1350 images faciales 35,000 que des hommes et des femmes ont publiquement postées sur un site de rencontre américain. Les chercheurs, Michal Kosinski et Yilun Wang, ont extrait les caractéristiques des images à l’aide de «réseaux neuronaux profonds», c’est-à-dire un système mathématique sophistiqué qui apprend à analyser les éléments visuels à partir d’un grand ensemble de données.
La recherche a révélé que les hommes et les femmes homosexuels avaient tendance à présenter des caractéristiques, des expressions et des «styles de toilettage» «atypiques de genre», ce qui signifie essentiellement que les hommes homosexuels paraissaient plus féminins et inversement. Les données ont également mis en évidence certaines tendances, notamment le fait que les hommes homosexuels avaient la mâchoire plus étroite, le nez plus long et le front plus large que les hommes hétérosexuels, et que les femmes homosexuelles avaient la mâchoire plus large et le front plus petit que les femmes hétérosexuelles.
Les juges humains ont eu des performances bien pires que l'algorithme, identifiant avec précision l'orientation uniquement 61% du temps pour les hommes et 54% des femmes. Lorsque le logiciel a examiné cinq images par personne, le résultat était encore plus positif: 91% du temps avec les hommes et 83% avec les femmes. En gros, cela signifie que "les visages contiennent beaucoup plus d'informations sur l'orientation sexuelle que ce que le cerveau humain peut percevoir et interpréter", ont écrit les auteurs.
Le document suggère que les résultats apportent un «soutien solide» à la théorie selon laquelle l'orientation sexuelle découle de l'exposition à certaines hormones avant la naissance, ce qui signifie les gens sont nés gay et être queer n'est pas un choix. Le taux de réussite inférieur de la machine chez les femmes pourrait également conforter l'idée selon laquelle l'orientation sexuelle des femmes est plus fluide.
Bien que les conclusions aient des limites claires en matière de genre et de sexualité - les personnes de couleur n’ont pas été incluses dans l’étude et les personnes transgenres ou bisexuelles n’ont pas été prises en compte - les implications pour l’intelligence artificielle (IA) sont vastes et alarmantes. Avec des milliards d'images faciales de personnes enregistrées sur des sites de médias sociaux et dans des bases de données gouvernementales, les chercheurs ont suggéré d'utiliser des données publiques pour détecter l'orientation sexuelle des personnes sans leur consentement.