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最近，斯坦福大学的一项研究引起了人们的关心。研究人员Miachal Kosinski和Yilun Wang利用深层神经网络，从美国约会网站中公开发布的超过35,000张照片中提取特征，基于大数据和视觉分析，他们的人工智能算法现在可以凭借照片，辨别出一个人是直的还是弯的。 通过初步试验，这项算法判断男士性取向的准确率到达81%，而对于女士性向判断要低一些，为74%。不过，如果能够提供一个人5张不一样的头像，那么准确率将会大大提升，对于男女性向判断的准确率将达到91%和83%。 根据不一样性向人群所表达出不一样的脸部特征，男同性恋相比男异性恋，脸部表情更柔和、有精神、更洁净，具有女性化特征，下巴更窄、鼻子更长、前额更大。对于同性恋女士来说，特征则相反，她们更倾向男性化。 不过这项研究也引起了LGBT人士的担忧，他们害怕这项技术被反同人士滥用，从而达到侵犯隐私和打击同性恋的目的。 |
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