Hoboken (Nueva Jersey) [EE. UU.], 25 de abril (ANI): los investigadores del Instituto de Tecnología Stevens, que trabajan con la Universidad de Princeton y la Universidad de Chicago, han dirigido un algoritmo de IA para modelar las primeras impresiones y usar fotografías faciales para predecir con precisiónCómo se percibirá a las personas.
Los resultados de la investigación se publicaron en la revista "Actas de la Academia Nacional de Ciencias".
Cuando dos personas se encuentran, instantáneamente se evalúan entre sí, haciendo juicios sobre todo, desde la edad de la otra persona hasta su inteligencia o confiabilidad basada únicamente en la forma en que se ven.Esas primeras impresiones, aunque a menudo inexactas, pueden ser extremadamente poderosas, dando forma a nuestras relaciones e impactando todo, desde decisiones de contratación hasta sentencias penales..
"Hay una gran cantidad de investigación que se centra en modelar la apariencia física de las caras de las personas", dijo Jordan W.Suchow, un científico cognitivo y experto en IA en la Escuela de Negocios en Stevens."Estamos uniendo eso junto con los juicios humanos y el uso del aprendizaje automático para estudiar las primeras impresiones sesgadas de las personas entre sí."
Suchow y el equipo, incluidos Joshua Peterson y Thomas Griffiths en Princeton, y Stefan Uddenberg y Alex Todorov en Chicago Booth, pidieron a miles de personas que dieran sus primeras impresiones de más de 1,000 fotos de caras generadas por computadora, clasificadas usando criterios como cómo inteligente,El asunto elegible, religioso, confiable o extrovertido de un tema de fotografía parecía ser.
Las respuestas se utilizaron para capacitar a una red neuronal para hacer juicios rápidos similares sobre las personas basadas únicamente en fotografías de sus caras..
“Given a photo of your face, we can use this algorithm to predict what people’s first impressions of you would be, and which stereotypes they would project onto you when they see your face," Suchow explained.
Muchos de los hallazgos del algoritmo se alinean con intuiciones comunes o supuestos culturales: las personas que sonríen tienden a ser vistas como más confiables, por ejemplo, mientras que las personas con anteojos tienden a ser vistas como más inteligentes.En otros casos, es un poco más difícil entender exactamente por qué el algoritmo atribuye un rasgo particular a una persona.
“The algorithm doesn’t provide targeted feedback or explain why a given image evokes a particular judgment," Suchow said."Pero aun así, puede ayudarnos a comprender cómo nos vemos: podríamos clasificar una serie de fotos de acuerdo con las cuales uno te hace parecer más confiable, por ejemplo, lo que te permite tomar decisiones sobre cómo te presentas a ti mismo.."
Aunque originalmente desarrollado para ayudar a los investigadores psicológicos a generar imágenes faciales para su uso en experimentos sobre percepción y cognición social, el nuevo algoritmo podría encontrar usos del mundo real.
Las personas cuestionan cuidadosamente su personalidad pública, por ejemplo, compartiendo solo las fotos que creen que las hacen ver más inteligentes, seguras o atractivas, y es fácil ver cómo el algoritmo podría usarse para apoyar ese proceso, dijo Suchow.
Debido a que ya hay una norma social en torno a presentarse de manera positiva, que evita algunos de los problemas éticos que rodean la tecnología, agregó, agregó.
Más problemas, el algoritmo también se puede usar para manipular fotos para que su tema parezca una forma particular, tal vez hacer que un candidato político parezca más confiable, o hacer que su oponente parezca ininteligente o sospechoso.
While AI tools are already being used to create “deep fake" videos showing events that never actually happened, the new algorithm could subtly alter real images in order to manipulate the viewer’s opinion about their subjects.
“With the technology, it is possible to take a photo and create a modified version designed to give off a certain impression," Suchow said.“Por razones obvias, debemos tener cuidado con cómo se usa esta tecnología."
Para salvaguardar su tecnología, el equipo de investigación ha asegurado una patente y ahora está creando una startup para licenciar el algoritmo con fines éticos preaprobados. “We’re taking all the steps we can to ensure this won’t be used to do harm," Suchow said.
Si bien el algoritmo actual se centra en las respuestas promedio a una cara determinada en un gran grupo de espectadores, Suchow a continuación espera desarrollar un algoritmo capaz de predecir cómo un solo individuo responderá a la cara de otra persona..
Eso podría dar una idea mucho más rica de la forma en que los juicios de Snap dan forma a nuestras interacciones sociales y potencialmente ayudar a las personas a reconocer y mirar más allá de sus primeras impresiones al tomar decisiones importantes..
“It’s important to remember that the judgments we’re modelling don’t reveal anything about a person’s actual personality or competencies," Suchow explained."Lo que estamos haciendo aquí es estudiar los estereotipos de las personas, y eso es algo que todos debemos esforzarnos por entender mejor." (ANI)
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