Noile haine ale fizionomiei

de Blaise Aguera y Arcas, Margaret Mitchell si Alexander Todorov

Figura 1 . Un cuplu care il vede pe seful criminalistului italian Cesare Lombroso pastrat intr-un borcan de formalina la o expozitie din Bologna, 1978. (Foto de Romano Cagnoni / Arhiva Hulton / Getty Images)

In 1844, un muncitor dintr-un oras mic din sudul Italiei a fost judecat pentru a fura „cinci ricote, o branza tare, doua paini […] si doua caprine pentru copii”. Muncitorul, Giuseppe Villella, a fost condamnat pentru a fi un brigant (bandit), intr-o perioada in care brigandajul – banditismul si insurectia de stat – era vazut ca fiind endemic. Villella a murit in inchisoarea din Pavia, nordul Italiei, in 1864.

Moartea lui Villella a dus la nasterea criminologiei moderne. In apropiere a trait un savant si chirurg pe nume Cesare Lombroso, care credea ca brigantii erau un tip primitiv de oameni, predispusi la crima. Examinand ramasitele lui Villella, Lombroso a gasit „dovezi” care ii confirma credinta: o depresie pe ochiul craniului care aminteste de craniile „salbaticilor si maimutelor”.

Folosind masuratori precise, Lombroso a inregistrat alte trasaturi fizice pe care le-a gasit indicatoare ale deranjarii, inclusiv o „fata asimetrica”. Criminalii, scria Lombroso, erau „criminali nascuti”. El a afirmat ca criminalitatea este mostenita si poarta cu ea caracteristici fizice mostenite care pot fi masurate cu instrumente precum etrierele si craniografele [1]. Aceasta credinta a justificat in mod convenabil presupunerea sa a priori ca italienii din sud erau rasi inferiori italienilor din nord.

Practica folosirii aspectului exterior al oamenilor pentru a deduce caracterul interior se numeste fizionomie . Desi astazi se intelege ca este pseudoscienta, credinta populara ca exista „tipuri” de persoane inferioare, identificabile prin trasaturile faciale si masuratorile corpului, a fost codificata, in diferite momente, in dreptul intregii tari, oferind o baza pentru achizitionarea de pamant, sa blocheze imigratia, sa justifice sclavia si sa permita genocidul. Atunci cand este pusa in practica, pseudoscienta fizionomiei devine pseudoscienta rasismului stiintific.

Evolutiile rapide ale inteligentei artificiale si ale invatarii automate au permis rasismului stiintific sa intre intr-o noua era, in care modelele invatate de masini incorporeaza prejudecati prezente in comportamentul uman utilizat pentru dezvoltarea modelelor. Indiferent sau nu, aceasta „spalare” a prejudecatilor umane prin algoritmi informatici poate face ca aceste prejudecati sa para justificate in mod obiectiv.

Un caz recent in acest sens este lucrarea lui Xiaolin Wu si Xi Zhang, „Inferenta automatizata asupra criminalitatii folosind imagini de fata”, inaintata catre arXiv (un depozit online popular pentru cercetatorii de fizica si invatare automata) in noiembrie 2016. Afirmatia lui Wu si Zhang este ca invatarea automata tehnicile pot prezice probabilitatea ca o persoana sa fie condamnata criminala cu o exactitate de aproape 90% folosind altceva decat o fotografie de fata in stil de permis. Desi lucrarea nu a fost revizuita de la egal la egal, rezultatele sale provocatoare au generat o serie de acoperiri de presa. [2]

Multi dintre noi din comunitatea de cercetare au gasit analiza lui Wu si Zhang profund problematica, atat din punct de vedere etic, cat si stiintific. Intr-un sens, nu este nimic nou. Cu toate acestea, utilizarea de invatare automata moderna (care este atat puternica, cat si, pentru multi, misterioasa) poate oferi acestor credinte noi credibilitate.

Intr-o epoca a camerelor de luat vederi si a datelor mari, fizionomia invatata automat poate fi, de asemenea, aplicata la o scara fara precedent. Avand in vedere dependenta din ce in ce mai mare a societatii de invatare automata pentru automatizarea sarcinilor cognitive de rutina, este urgent ca dezvoltatorii, criticii si utilizatorii inteligentei artificiale sa inteleaga atat limitele tehnologiei, cat si istoria fizionomiei, un set de practici si credinte fiind acum imbracate. in haine moderne. Prin urmare, scriem atat in ​​profunzime, cat si pentru o audienta larga: nu numai pentru cercetatori, ingineri, jurnalisti si factorii de decizie, ci pentru oricine este preocupat sa se asigure ca tehnologiile AI sunt o forta pentru bine.

Vom incepe prin a trece in revista modul in care functioneaza tehnologia de invatare a masinii de baza, apoi vom trece la o discutie despre modul in care invatarea masina poate perpetua prejudecatile umane.

Calculatoarele pot analiza caracteristicile fizice ale unei persoane facand calcule pe baza imaginii sale. Acesta este un exemplu al problemei mai generale de intelegere a imaginii: un program de calculator analizeaza o fotografie, determina fotografia, apoi emite un fel de judecata semnificativa (sa zicem: „persoana din aceasta fotografie este probabila intre 18 ani si 23 ”).

Relatia dintre fotografie si raspuns este determinata de un set de parametri, care sunt reglati in timpul unei faze de invatare – prin urmare, „invatarea automata”. Cea mai comuna abordare este invatarea supravegheata, care presupune lucrul printr-un numar mare de exemple etichetate – adica imagini de exemplu asociate cu iesirea dorita pentru fiecare. Cand parametrii sunt reglati la valori aleatorii, masina va primi raspunsul doar din intamplare; dar chiar si avand un punct de plecare aleatoriu, se poate modifica incet unul sau mai multi parametri si sa se intrebe: „este mai buna sau mai rea aceasta variatie?” In acest fel, jucand un joc de Marco Polo cu parametri, un computer se poate optimiza pentru a invata sarcina. Un program de formare tipic implica incercarea a milioane, miliarde sau miliarde de alegeri de parametri, imbunatatind in permanenta performanta pe sarcina. In cele din urma, nivelurile de imbunatatire au fost oprite, spunandu-ne ca acuratetea a devenit probabil la fel de buna pe cat o va obtine, avand in vedere dificultatea inerenta a sarcinii si limitarile masinii si a datelor.

O capcana tehnica de protectie este supra-montarea . Acest lucru se intampla atunci cand aparatul este capabil sa memoreze raspunsurile corecte la exemple individuale de instruire, fara a generaliza, adica invatarea unui model care sta la baza testarii pe date diferite. Cea mai simpla modalitate de a evita supra-montarea este pur si simplu sa testati performantele sistemului pe un subset aleatoriu al datelor etichetate „pastrate”, adica nu sunt utilizate in timpul antrenamentului. Daca performanta sistemului pe aceste date de testare este aproximativ la fel de buna ca si pe datele de instruire, atunci se poate crede sigur ca sistemul a invatat cu adevarat sa vada un model general in date si nu a memorat doar exemplele de instruire. Aceasta este aceeasi ca motivul pentru a le oferi studentilor un examen la jumatatea perioadei cu intrebari pe care nu le-au vazut pana acum, mai degraba decat reutilizarea unor exemple care au fost tratate in clasa.

Fiecare sistem de invatare automata are parametri – sau nu exista nimic de invatat. Sistemele simple pot avea doar o mana. Cresterea numarului de parametri poate permite unui sistem sa invete relatii mai complexe, creand un elev mai puternic si, daca relatiile dintre intrare si iesire sunt complexe, o rata de eroare mai mica. Pe de alta parte, mai multi parametri permit, de asemenea, unui sistem sa memoreze mai multe date de antrenament, astfel incat sa se potriveasca mai usor. Aceasta inseamna ca exista o relatie intre numarul de parametri si cantitatea de date de instruire necesare.

Tehnicile moderne si sofisticate de invatare automata, cum ar fi retelele neuronale convolutionale (CNN) au multe milioane de parametri, de aceea este nevoie de o multime de date de instruire pentru a evita supraadaptarea. Obtinerea de date suficiente etichetate pentru a antrena si a testa un sistem este adesea cea mai mare provocare practica cu care se confrunta un cercetator de invatare automata.

Exemplu: intalnirea cu o fotografie

Retelele neuronale convolutionale sunt foarte generale si foarte puternice. Ca exemplu, ia in considerare ChronoNet a lui Ilya Kostrikov si Tobias Weyand, un CNN care ghiceste anul in care a fost facuta o fotografie. Deoarece sursele publice pot furniza un numar mare de fotografii arhivate digital realizate in secolul trecut cu date cunoscute, este relativ simplu sa obtineti date etichetate (fotografii datate, in acest caz) cu care sa antrenati aceasta retea.

Odata ce reteaua este instruita, putem alimenta intr-o fotografie si iesim anul in care sistemul presupune ca a fost facut. De exemplu, pentru urmatoarele doua fotografii, ChronoNet presupune 1951 (stanga) si 1971 (dreapta):

Acestea sunt idei bune. Fotografia din stanga a fost realizata pe malul apei de la Stockholm in 1950, iar cea din dreapta este a doamnei Nixon intr-o motocada in 1972, din Atlanta.

Cum se vede de fapt reteaua? Din punct de vedere mecanic, milioanele de parametri invatati sunt doar greutatile utilizate intr-o serie de calcule medii ponderate. Pornind de la valorile initiale ale pixelilor, mediile ponderate sunt combinate, apoi sunt utilizate ca intrare pentru un set similar de calcule, care sunt apoi utilizate ca intrare pentru un set similar de calcule, etc., creand o cascada de calcule medii ponderate in mai multe straturi . [3] In ChronoNet, stratul final produce valori corespunzatoare probabilitatilor pentru anii posibili. Desi corecta din punct de vedere tehnic, aceasta „explicatie” nu este, desigur, nicio explicatie; Un expert uman in fotografii de intalnire ar putea spune la fel de bine „Am raspuns in acest fel pentru ca este modul in care neuronii mei sunt conectati impreuna”.

De fapt, la fel ca un expert uman, reteaua neuronala artificiala a invatat probabil sa fie sensibila la o varietate de semne, de la proprietati de nivel scazut, cum ar fi granula de film si gama de culori (deoarece prelucrarea filmului a evoluat destul de mult in secolul XX) haine si coafuri, modele de masini si fonturi. Difuzorul si stilul pram din fotografia Stockholm ar putea fi, de asemenea, indicii. Lucrul remarcabil despre asa-numita invatare profunda , care a generat progrese rapide in AI din 2006, este ca caracteristicile relevante pentru sarcina (culori, modele de masini etc.) pot fi invatate implicit in slujba unui nivel superior obiectiv (ghicirea anului). [4]

Abordarile anterioare ale invatarii automate ar fi putut atinge, de asemenea, obiectivul la nivel inalt de ghicire a anului, dar ar fi fost nevoie de codul computerului scris manual pentru a extrage caracteristici precum fonturi si coafuri din imaginea bruta. Fiind capabil sa ceri unui computer sa invete o problema complexa de la capat la sfarsit, fara o astfel de munca personalizata, atat viteza mare dezvolta, cat si deseori imbunatateste dramatic rezultatul.

Aceasta este atat puterea, cat si pericolul invatarii automate, in special a invatarii profunde. Puterea este clara: o abordare generala poate descoperi relatii implicite intr-o mare varietate de probleme diferite; sistemul insusi invata ce sa caute. Pericolul provine de la faptul ca un om de stiinta sau inginer poate proiecta cu usurinta o sarcina de clasificare pe care masina poate invata sa o indeplineasca bine – fara sa inteleaga ce sarcina masoara de fapt sau ce modele gaseste sistemul. Acest lucru este problematic atunci cand conteaza „cum” sau „de ce” judecatile unui astfel de sistem, asa cum ar fi, cu siguranta, daca hotararea ar avea caracterul sau statutul unei persoane.

„Inferenta automatizata asupra criminalitatii folosind imagini pe fata” isi propune sa faca ceea ce face ChronoNet, cu exceptia faptului ca, in loc de fotografii arbitrare, opereaza pe imagini cu fete si, in loc sa ghiceasca un an, sistemul lui Wu si Zhang ghiceste daca fata apartine unei persoane cu un cazier judiciar sau nu; astfel, ei pretind „sa produca dovezi pentru validitatea inferentei automate induse fata de criminalitate” pentru prima data. Pentru a intelege de ce aceasta afirmatie este problematica, trebuie sa studiem metodele si rezultatele mai indeaproape.

Metode si rezultate

Wu si Zhang incep cu un set de 1.856 de imagini de 80×80 pixeli strans decupate cu chipuri ale chinezilor din documentele de identitate emise de guvern. Barbatii au intre 18 si 55 de ani, nu au par facial si nu au cicatrici faciale sau alte marcaje evidente. 730 din imagini sunt etichetate „infractori”, sau mai precis,

„[…] 330 sunt publicate in calitate de suspecti cautati de ministerul securitatii publice din China si de departamentele de securitate publica pentru provinciile Guangdong, Jiangsu, Liaoning, etc .; celelalte sunt furnizate de un departament de politie al orasului din China in baza unui acord de confidentialitate. […] Din cei 730 de infractori 235 au comis infractiuni violente, inclusiv omor, viol, agresiune, rapire si talharie; restul de 536 sunt condamnati pentru infractiuni non-violente, cum ar fi furt, frauda, abuz de incredere (coruptie), fals si racheta. “

Celelalte 1.126 de imagini ale fetei sunt de

„Non-criminali care sunt achizitionati de pe Internet cu ajutorul instrumentului de paianjen web; sunt dintr-o gama larga de profesii si statut social, inclusiv chelneri, lucratori in constructii, soferi de taxi si camioane, agenti imobiliari, medici, avocati si profesori; aproximativ jumatate dintre indivizi […] au studii universitare. “

Merita sa subliniem faptul ca toate imaginile de pe fata provin din documente de identitate emise de guvern – imaginile „criminale” nu sunt niste fotografii. Altfel, ceea ce va urma nu va fi surprinzator.

Wu si Zhang folosesc aceste exemple etichetate pentru a invata sub supraveghere. Ei antreneaza computerul sa se uite la o imagine a fetei si sa produca un raspuns da / nu de un bit: aceasta imagine a venit din grupul „infractori” sau din grupul „non-infractori”? Acestia incearca patru tehnici diferite de invatare a masinilor cu diferite sofisticari, in sensul descris anterior – tehnicile mai sofisticate au mai multi parametri si sunt astfel capabili sa invete relatii subtile. Una dintre tehnicile mai putin sofisticate implica preprocesarea imaginilor cu cod personalizat pentru a extrage locatiile unor caracteristici faciale cunoscute, cum ar fi colturile ochilor si ale gurii, apoi folosind metode mai vechi pentru a invata tipare legate de pozitiile acestor trasaturi faciale. Autorii incearca, de asemenea, o plasa neurala convolutiva, AlexNet, bazat pe o lucrare citata pe scara larga din 2012 de cercetatorii Google Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever si Geoffrey Hinton. Arhitectura sa este similara cu cea a ChronoNet. Acest CNN, care este atat cel mai modern model, cat si cel cu cel mai mare numar de parametri, este cel mai puternic performant, obtinand o precizie de clasificare de aproape 90%. Chiar si metodele mai vechi, cu toate acestea, au precizii mult peste 75%.

Acest lucru ridica mai multe intrebari, dintre care, probabil, „este posibil ca acest rezultat sa fie real?”. Mai precis,

1. Aceste numere sunt de crezut?
2. Cu ce ​​se preia invatarea masinii?
3. Cum se refera asta la comportamentul infractional si la judecata penala?

Artefacte probabil

Pentru a pune in perspectiva cat de extraordinara este o afirmatie de exactitate de 90%, considera ca o lucrare bine controlata din 2015 de catre cercetatorii de viziune computerizata, Gil Levi si Tal Hassner, considera ca o plasa neurala convolutiva cu aceeasi arhitectura (AlexNet) este capabila doar sa ghiceasca sexul [5] al unei fete intr-un instantaneu cu o precizie de 86,8%. [6] Considera, de asemenea, ca Wu si Zhang au pretins „rata de alarma falsa” (adica alocarea incorecta a unui „non-criminal” grupului „criminal”) pentru metoda bazata pe CNN este putin peste 6% – comparabila la un test de droguri la locul de munca.

Sunt posibile probleme cu analiza, ceea ce face ca acuratetea sustinuta sa nu fie realista. O problema tehnica este ca mai putin de 2000 de exemple sunt insuficiente pentru a antrena si testa un CNN precum AlexNet fara a se potrivi. Numerele mai mici (desi inca foarte importante) date de metodele mai vechi de invatare non-profunde sunt probabil mai realiste.

Ar trebui, de asemenea, mentionat ca autorii nu pot deduce in mod fiabil ca imaginile lor de identitate guvernamentale minate pe web sunt toate „non-criminali”; dimpotriva, daca presupunem ca sunt un bun esantion al populatiei generale, statistic o parte din ei s-ar fi angajat si in activitate infractionala.

Pe de alta parte, pot exista cu usurinta si alte diferente sistematice intre seturile de date „penale” si „non-penale” pe care un judecator nu ar dori sa le ia in considerare probe de vinovatie sau inocenta. „Infractorii” pot avea tendinta de a fi mai tineri, de exemplu, chiar daca ambele populatii includ doar persoane intre 18 si 55 de ani.

De asemenea, in aceasta ordine de idei, cele trei imagini de tip „non-criminali” prezentate in lucrare (a se vedea mai jos) par a purta camasi cu coloana alba, in timp ce niciunul dintre cei trei „infractori” nu este. Desigur, cu doar trei exemple din fiecare, nu stim daca acesta este reprezentativ pentru intregul set de date. Stim ca tehnicile de invatare profunda sunt puternice si vor prelua orice indicii prezente, la fel cum ChronoNet preia detalii subtile precum cerealele de film, pe langa diferentele de continut de imagine. Invatarea automata nu face distinctia intre corelatiile care sunt semnificative din punct de vedere cauzal si cele intamplatoare.

Cu ce ​​se preia invatarea masinii?

Respectand erorile tehnice si confuziile care pot influenta exactitatea pretinsa, exista probabil o corelatie reala intre aspectul facial, astfel cum este capturat in imagini si apartenenta la setul „criminal”. Ce caracteristici specifice deosebesc fetele „penale”?

Wu si Zhang sunt capabili sa utilizeze o varietate de tehnici pentru a explora in detaliu acest lucru. Acest lucru este tratat in special pentru abordarile mai simple de invatare automata care implica masurarea relatiilor dintre reperele faciale standard. Acestea rezuma,

„[…] Unghiul θ de la varful nasului la doua colturi ale gurii este in medie cu 19,6% mai mic pentru infractori decat pentru non-infractori si are o variatie mai mare. De asemenea, curbura buzei superioare ρ este in medie cu 23,4% mai mare pentru infractori decat pentru noncriminali. Pe de alta parte, distanta d intre doua colturi interioare ale ochilor pentru infractori este putin mai restransa (5,6%) decat pentru non-infractori. ” [7]

Este posibil sa putem avea un sens intuitiv despre cum arata acest lucru, comparand randul superior de exemple „penale” cu randul de jos cu exemple „non-penale”, prezentate in figura 1 a lucrarii:

Figura 3. Imaginile „criminale” ale lui Wu si Zhang (sus) si „non-criminale” (jos). In imaginile de sus, oamenii se incrunta. In fund, nu sunt. Aceste tipuri de diferente superficiale pot fi ridicate de un sistem de invatare profunda.

Acestea sunt singurele sase exemple pe care cercetatorii le-au facut publice si poate exista un efect de cirese la locul de munca in selectia acestor sase in parte, dar o ancheta rapida pe hol (atat a colegilor chinezi cat si a celor occidentali) sugereaza ca multe persoane, daca sunt obligate sa alege, de asemenea, gasiti cele trei fotografii de jos mai putin susceptibile de a fi infractori. Pentru unul, desi autorii sustin ca au controlat expresia faciala, cele trei imagini de jos par sa zambeasca usor, in timp ce cele de sus par sa se incrunte.

Daca aceste sase imagini sunt intr-adevar tipice, banuim ca solicitarea unui judecator uman sa sorteze imaginile pentru a zambi pana sa se incrunte ar face, de asemenea, o munca destul de eficienta de a se separa „ne-criminal” de „criminal”. Vom reveni in acest punct.

La ce aduc oamenii?

Merita subliniat faptul ca nu exista o magie supraumana in aceasta (sau in orice) aplicatie a invatarii automate. In timp ce non-expertii sunt capabili sa intalneasca o fotografie doar aproximativ, majoritatea oamenilor [8] sunt deloc asemanati cu chipurile. Putem distinge sute sau mii de cunoscuti dintr-o privire si de la o oarecare distanta, sa inregistram nuante de priviri si expresii si sa facem toate acestea sub o zecime de secunda. [9]

Wu si Zhang nu sustin ca tehnicile lor de invatare automata recunosc indicii faciale mai subtile decat oamenii pot discerne fara niciun ajutor din partea calculatoarelor. Dimpotriva, isi conecteaza munca la un studiu din 2011 publicat intr-un jurnal de psihologie (Valla si colab., Precizia inferentelor despre criminalitatea bazata pe aspectul facial ) care ajunge la aceeasi concluzie folosind judecata umana:

„[…] Participantii, avand in vedere un set de capete de infractori si non-criminali, au putut sa distinga in mod fiabil intre aceste doua grupuri, dupa ce au controlat sexul, rasa, varsta, atractivitatea si afisarile emotionale, precum si orice indicii potentiale. de origine imagine. “

In timp ce Wu si Zhang folosesc fotografii de identitate si nu fotografii, ar trebui sa remarcam ca in lucrarea lui Valla et al. Este rezonabil sa presupunem ca mugshot-urile facute in contextul amenintator si umilitor de arestare arata diferit de pozele facute intr-un campus universitar, ceea ce face ca rezultatul sa fie discutabil.

Wu si Zhang isi raporteaza, de asemenea, activitatea cu o lucrare din 2014 in Stiinta psihologica (Cogsdill si colab., Inndoirea personajelor din fete: un studiu de dezvoltare ), care a fost coautor de unul dintre noi. Aceasta lucrare constata ca chiar si copiii de 3 si 4 ani pot distinge in mod fiabil „frumos” de imaginile fetei „medii”, dar critic, nu exista nicio afirmatie ca aceste impresii corespund personajului unei persoane. Lucrarea se refera la achizitia stereotipurilor faciale la inceput de dezvoltare si se bazeaza pe lucrari care vizualizeaza aceste stereotipuri.

Cum arata fetele presupuse „frumoase” si „insemnate”? Cercetarile privind perceptia sociala a fetelor din ultimul deceniu au aratat ca impresia cuiva despre fata poate fi redusa la cateva dimensiuni de baza, inclusiv dominanta, atractivitatea si valenta. („Valenta” este asociata cu evaluari pozitive, cum ar fi „de incredere” si „sociabila”). Au fost dezvoltate diverse metode pentru vizualizarea stereotipurilor faciale care se potrivesc pe aceste dimensiuni. Intr-una, participantii evalueaza fete sintetice generate la intamplare pe trasaturi precum incredere si dominanta. Deoarece fetele sunt generate dintr-un model statistic care variaza dimensiunile sau pozitiile relative ale diferitelor caracteristici faciale, este posibil sa se calculeze caracteristici medii care reprezinta o fata „de incredere” sau „de incredere”; pentru barbatii albi, astfel de fete arata astfel:

Figura 4. Stereotipic fete „dragute” (stanga) si „medii” (dreapta), in functie de copii si adulti.

Fata „de incredere” si fata „criminala” a lui Wu si Zhang (figura 3) arata inrudita.

Falarea obiectivitatii

Wu si Zhang nu folosesc citate speriabile pentru a afirma o relatie intre impresiile oamenilor (de exemplu, „de incredere”) si realitatea obiectiva (de exemplu, „criminala”), in schimb sustin ca tipurile de trasaturi faciale pe care le vedem la dreapta implica criminalitate. . Aceasta afirmatie incorecta se bazeaza pe obiectivitatea si independenta presupuse a intrarilor, iesirilor si algoritmului intre ele.

Deoarece algoritmul pe care il folosesc se bazeaza pe o tehnica de invatare profunda extrem de generala, care poate invata tipare din orice fel de date de imagine – o retea neuronala convolutionala – este rezonabil sa o numim obiectiva, adica nu intruchipeaza prejudecatile despre fata aspectul sau criminalitatea.

Se presupune ca intrarea este obiectiva, deoarece este o fotografie de identificare standardizata. Se presupune ca rezultatul este obiectiv, deoarece este o judecata legala – si independent de contributia, deoarece se presupune ca justitia este, in sensul cel mai literal, orb. Dupa cum au spus autorii,

„Suntem primii care au studiat inferenta automata indusa de fata cu privire la criminalitate, fara prejudecati ale judecatilor subiective ale observatorilor umani.”

Afirmatiile privind obiectivitatea in inputuri si iesiri sunt inselatoare, dupa cum vom vedea, dar ceea ce este cel mai tulburator al acestei lucrari este invocarea a doua forme diferite de autoritate, stiintifica si juridica, pentru a reinvia si a „demonstra” existenta o ierarhie a virtutii intre „tipuri” de oameni. Cei cu buzele superioare mai curbate si ochii mai apropiati sunt de o ordine sociala mai scazuta, predispuse la (asa cum spun Wu si Zhang) „o multime de trasaturi personale anormale (mai vechi) care duc in final la un diagnostic legal de„ criminalitate ”cu un nivel ridicat. probabilitate.

Acest limbaj rasuna indeaproape cu cel al lui Cesare Lombroso. Inainte de a explora motivele probabile de corelatii intre intrarile de aspect facial si rezultatele de judecata penala, merita sa va intrerupeti si sa analizati istoricul unor astfel de pretentii.

Fiziognomia si teoria „tipurilor” [10]

Radacinile fizionomiei stau in propensiunea umana de a interpreta aspectul unei persoane in mod asociativ, metaforic si chiar poetic. Acest tip de gandire, care dateaza cel putin din grecii antici, [11] este evident in cartea Renasterii, de la Ghimbattista della Porta, De fizionomionie umana , care face cazul vizual ca o persoana cu aspect de porcusor este piggish: [12]

Figura 5. Ca omul, ca porcul: din fizionomia De umana a lui Giambattista della Porta (Napoli, 1586).

Pentru ca astfel de idei sa fie respectabile in Iluminism, a fost necesar sa excitam poezia din ele si sa ne concentram pe trasaturi fizice si comportamentale mai specifice. In anii 1700, teologul elvetian Johann Caspar Lavater a analizat caracterul bazat pe forma si pozitiile ochilor, sprancenelor, gurii si nasului pentru a determina daca o persoana era, printre alte caracteristici, „inselatoare”, „plina de rautate”, „incurabil” o prostie ”sau un„ nebun ”.

In aceasta ordine de idei, polimatul victorian Francis Galton (1822–1911) a incercat sa caracterizeze empiric tipurile „criminale” prin suprapunerea expunerilor condamnatilor pe aceeasi placa fotografica. Aproximativ in acelasi timp, Lombroso a luat masurarea fizionomica in continuare cu demersul sau mai „stiintific” criminologic. [13] In timp ce Lombroso poate fi credit ca unul dintre primii care a incercat sa studieze sistematic criminalitatea, el poate fi, de asemenea, creditat ca unul dintre primii care au folosit stiinta moderna pentru a acorda autoritate propriilor sale stereotipuri despre „tipuri” de oameni mai putin.

Figura 6. Incercarea lui Francis Galton de a reconstrui o „fata criminala medie”.

Rigurozitatea stiintifica tinde sa elimine ipoteze incorecte acordate timpului, revizuirii de la egal la egal si iteratiei; dar utilizarea limbajului stiintific si a masuratorilor nu impiedica un cercetator sa efectueze experimente defecte si sa traga concluzii gresite – mai ales atunci cand confirma preconceptii. Astfel de preconceptii sunt la fel de vechi ca rasismul in sine.

Rasismul stiintific din 1850–1950

Credintele pe care Lombroso pare sa le pastreze in privinta „sudicilor” din Italia au sugerat o ierarhie rasiala cu implicatii politice, insa fizionomii americani din secolul al XIX-lea au avut si mai multe motive convingatoare pentru a rationaliza o astfel de ierarhie: erau proprietari de sclavi. Samuel Morton a folosit masuratori craniene si argumente etnologice pentru a face un caz pentru suprematia alba; dupa cum i-au citat pe urmasii lui Josiah Nott si George Gliddon in tributul lor din 1854, Tipuri de omenire ,

„Inteligenta, activitatea, ambitia, progresia, dezvoltarea anatomica ridicata, caracterizeaza unele rase; prostia, indolenta, imobilitatea, salbaticia, dezvoltarea anatomica scazuta ii disting pe ceilalti. Civilizatia inalta, in toate cazurile, a fost realizata numai de grupul „caucazian”.

In ciuda pretentiilor erudite ale acestei carti si a secolelor intervenite, figurile sale (tipice perioadei) ilustreaza acelasi tip de „rationament” vizual fantezist si analogii animale evidente in tratatul della Porta, desi in contextul modern inca mai ofensiv:

Figura 6. Ideea ca exista tipuri inferioare de oameni a fost legata istoric de ideea invalida din punct de vedere stiintific ca unii oameni sunt mai mult ca niste animale decat altii. Din Nott si Gliddon, Tipuri de omenire , 1854.

Mai tarziu, in secolul al XIX-lea, teoria evolutiei darwiniene a respins argumentul facut in Tipuri de omenire ca rasele sunt atat de diferite incat trebuie sa fi fost create independent de Dumnezeu. Cu toate acestea, precizand ca oamenii sunt de fapt animale si, in plus, in stransa legatura cu ceilalti mari maimute, a oferit teren fertil pentru ca ierarhia discreta rasiala a lui Morton sa fie reimaginata in nuante de gri, diferentind oamenii care sunt „mai umani” (mai mult evoluat, fizic, intelectual si comportamental) si „mai putin uman” (mai putin evoluat, mai aproape fizic de ceilalti mari maimute, mai putin inteligent si mai putin „civilizat”). [14] Darwin a scris in cartea sa din 1871 The Descent of Man :

„[…] Omul poarta in structura sa corporala urme clare ale descendentei sale dintr-o forma inferioara; […] [n] sau este o diferenta usoara in ceea ce priveste dispozitia morala intre un barbar, cum ar fi omul descris de batranul navigator Byron, care si-a aruncat copilul pe stanci pentru ca a aruncat un cos cu arici de mare si un Howard sau Clarkson ; si in intelect, intre un salbatic care nu foloseste niciun termen abstract, si un Newton sau Shakspeare. Diferentele de acest fel intre cei mai inalti barbati din rase cele mai inalte si cele mai salbatice sunt legate de cele mai bune gradatii. “

In mod surprinzator, varful umanitatii lui Darwin este coplesit de fizicianul Isaac Newton, dramaturgul William Shakespeare, abolitionistul Thomas Clarkson si filantropul John Howard: toti erau englezi, crestini, albi, barbati si din clasele educate – adica mult ca Darwin insusi. Parerile lui Darwin erau in pas cu (si, in unele moduri, mai progresive decat) cu ale semenilor sai; mai general, ele ilustreaza omofilia , prejudecata cognitiva perversiva care ii determina pe oameni sa se identifice si sa prefere oameni similari cu ei insisi.

Aceasta combinatie de omofilie, rationalizarea unei ierarhii rasiale bazata pe trasaturi fizice si comportamentale ereditare si o teorie rezultanta a „tipurilor” fizionomice a supravietuit pana in secolul XX. Detaliile ierarhiei s-au schimbat in functie de credintele si simpatiile teoreticierului. Pentru biologul evolutionist german Ernst Haeckel (1834-1919), evreii au impartasit un loc inalt alaturi de germani si englezi in aceasta ierarhie; [15] dar in epoca nazista, astfel de ierarhii erau obisnuite sa deseneze si sa-si infrunte evreii la fel cum facusera Haeckel si precursorii sai pentru „Papuans”, „Hottentots” si alti straini cu care nu aveau legaturi sociale. De exemplu, cartea de copii Der Giftpilz din 1938 ( The Toadstool ), folosita ca manual de scoala sponsorizat de stat, a avertizat ca

„La fel cum este adesea dificil sa-i spui unui ciuperca dintr-o ciuperca comestibila, la fel si de multe ori este greu sa-l recunoastem pe evreu ca un razboinic si criminal […] Cum sa-i spui unui evreu: nasul evreiesc este indoit. Se pare ca numarul sase […] ”.

Figura 7. Din Vaught’s Practical Reader , 1902, pag. 80.

Figura 8. „ Cercetatorii de rasa ” nazisti care realizeaza fizionomie institutionalizata, 1933.

Rasismul stiintific astazi

In ciuda progresului social si stiintific din ultima jumatate de secol, rasismul stiintific este mai putin retrogradat in trecut decat multi dintre noi si-ar fi asumat. „Pickup artist” american si nationalistul alb James Weidmann, de exemplu, au facut bloguri in sprijinul fizionomiei:

„Exista dovezi (re) aparute conform carora privirile unei persoane spun ceva despre politica, inteligenta, personalitatea si chiar propensiunea sa la crima. Stereotipurile nu se materializeaza din aerul subtire, iar intelepciunea istorica conform careia se poate diviniza masura unui barbat (sau a unei femei) prin taierea fetei are sprijin empiric. […] Puteti judeca o carte dupa coperta: oamenii urati sunt mai predispusi la crima. […] Fiziognomia este reala. Trebuie sa revina ca un domeniu legitim al anchetei stiintifice […] ”.

Ceea ce intentioneaza sa faca hartia lui Wu si Zhang este tocmai asta; si, in timp ce nu sugereaza in mod direct aplicatii pentru fizionomia lor profunda bazata pe invatare, sunt incantati de implicatiile sale pentru „psihologia sociala, stiinta managementului si criminalitatea”.

O startup israeliana, Faception, a facut deja urmatorul pas logic, desi nu au publicat detalii despre metodele lor, sursele de date ale instruirii sau rezultatele cantitative:

„Faceptia este prima tehnologie si prima pe piata, cu viziune computerizata si tehnologie de invatare automata pentru oameni care profileaza si dezvaluind personalitatea lor bazata doar pe imaginea lor faciala.”

Echipa Faception nu se teme de promovarea aplicatiilor tehnologiei lor, oferind motoare specializate pentru recunoasterea „IQ ridicat”, „Infractor cu gulere albe”, „Pedofil” si „terorist” dintr-o imagine de fata. [16] Principalii clienti ai acestora sunt securitatea interna si siguranta publica. Faceptia mizeaza pe faptul ca, din nou, guvernele vor fi dornici sa „judece o carte dupa coperta”.

Poate ca nu este surprinzator, cercetatorii din prezent a caror activitate privind perceptia sociala a fetelor pe care Wu si Zhang le citeaza ca o inspiratie tind sa ia o viziune mai nuantata asupra fenomenelor pe care le studiaza. Pe de o parte, aceasta lucrare a aratat ca oamenii pot forma impresii de personaje precum incredere din aspectul facial, dupa ce au vazut o fata pentru mai putin de o zecime de secunda si ca aceste impresii prezic rezultate sociale importante, de la alegeri politice la tranzactii economice pana la legi decizii. Pe de alta parte, desi formam impresii aproape reflex din aspectul fetei, acest lucru nu implica faptul ca aceste impresii sunt corecte. Dovezile sugereaza ca nu sunt.

Fundamental, ideea ca ar putea exista un „tip criminal” si ca acest lucru este evident pe chipul unei persoane, se bazeaza pe mai multe ipoteze defectuoase:

1. Aspectul fetei unei persoane este doar o functie a proprietatilor innascute;
2. „Criminalitatea” este o proprietate innascuta intr-un anumit grup de oameni;
3. Hotararea penala de catre un sistem juridic determina in mod fiabil „criminalitatea” intr-un mod care nu este afectat de aspectul facial.

Sa examinam pe rand fiecare presupunere.

Citirea personajului in fete

Structura faciala nu este pur innascuta, dar este, de asemenea, puternic modelata de dezvoltare, [17] mediu si context. O fotografie a fetei unei persoane depinde in continuare de setarea si conditiile din timpul fotografiei. Deoarece toti acesti factori suplimentari pot juca roluri importante in perceptia fetelor – fie de catre oameni, fie de catre masini – merita rezumate.

Celebrele fotografii din epoca Depresiunii, precum Dorothya Lange, seria „Migra migranta” din 1936, iau ca subiect formarea emotionala a fetei si corpului uman intr-un mediu dificil. Ele pot fi vazute ca portrete ale lui Dust Bowl in sine, ca fiind refractate prin fetele celor destul de ghinionisti care au trait pe prada americana in anii 30. In fiecare astfel de imagine, privitorul este invitat sa intrebe: „cum ar arata aceasta persoana in circumstante diferite, intr-un alt timp si loc?” Frontale sunt batute de vreme si sumbru; muschii faciali reconfigureaza expresia din jurul unei linii de baza de anxietate si disperare; „Curburile buzelor superioare” sunt mari. In acest sens, fotografiile lui Lange pot fi aproape citite ca o critica a fizionomiei in sine.

Figura 9. Din seria „Mama migranta” a lui Dorothea Lange. Legenda originala scrie: „Distribuie peapickers in California; o mama in varsta de 32 de ani din sapte copii. Februarie 1936. ”

Desigur, fotografiile lui Lange sunt, de asemenea, declaratii artistice si reflecta propria viziune asupra bolului de praf si a oamenilor sai. Trebuie sa avem precautie pentru a presupune ca un astfel de portret poate fi citit ca o reprezentare „pura” a subiectului sau.

Cercetarile arata ca preconceptiile fotografului si contextul in care este realizata fotografia sunt la fel de importante ca fetele in sine; imagini diferite ale aceleiasi persoane pot duce la impresii larg diferite. Este relativ usor sa gasesti o pereche de imagini a doi indivizi potriviti in ceea ce priveste varsta, rasa si sexul, astfel incat una dintre ele pare mai de incredere sau mai atractiva, in timp ce intr-o pereche diferita de imagini ale acelorasi oameni se arata celalalt. mai de incredere sau mai atractiv. Luati in considerare acest exemplu, dintr-o lucrare din 2011 in revista Cognition de Mike Burton si colegii:

Figura 10. Stimuli in hartia din 2011 a lui R. Jenkins et al. Variabilitatea fotografiilor cu aceeasi fata .

Majoritatea oamenilor vad fata din stanga in randul de sus ca fiind mai atractiva decat fata din dreapta. Majoritatea oamenilor vad si fata din stanga in randul de jos ca fiind mai putin atractiva decat fata din dreapta. Cu toate acestea, cele doua fete din stanga sunt imagini diferite ale aceleiasi persoane; la fel si cele doua fete din dreapta.

Intr-un experiment informal recent, Canon Lab Australia a invitat cinci fotografi profesionisti sa petreaca cateva minute cu acelasi barbat si sa-si „inregistreze” esenta. Fiecare fotograf a primit informatii false despre persoana, iar aceste informatii false au dus la fotografii diferite. „Milionarul auto-fabricat” priveste in viitor, in timp ce „fostul detinut” pare retras si sceptic. Fotografiile cu emisii standard, cum ar fi cele utilizate pe codurile de identitate guvernamentale, sunt mai uniforme si, probabil, mai neutre decat fotografiile Canon Lab Australia, dar fara un experiment controlat cu atentie, prejudecatile necunoscute legate de setare si de fotograf vor aparea in date – deoarece acestea probabil, in lucrarea din 2011 de Valla si colab. ( Precizia inferentelor despre criminalitate bazata pe aspectul facial) compararea unor fotografii criminale cu fotografiile facute intr-un campus universitar.

Suprasolicitarea „fetei odihnitoare”

Ideea ca exista o corespondenta perfecta intre o persoana si imaginea ei este o iluzie psihologica alimentata de experienta noastra cu fetele cunoscute. Recunoastem instantaneu imagini ale oamenilor cunoscuti, iar aceasta recunoastere ne evoca amintirile si sentimentele despre ei. Dar nu exista un proces echivalent cand privim imagini ale unor persoane necunoscute. Fiecare imagine genereaza o impresie diferita si arbitrara.

Acest lucru se datoreaza in parte, deoarece este foarte dificil sa separe emotia – chiar si impresii simple, cum ar fi daca o persoana zambeste sau se incrunta – de identitatea fetei in sine. Multe impresii generate de asa-numitele fete neutre emotional pot fi prezise prin asemanarea expresiilor lor „neutre” cu expresiile emotionale.

Luati in considerare fetele „de incredere” si „de incredere” generate sintetic prezentate anterior. Putem vedea ca fetele de incredere au expresii mai pozitive decat fetele de incredere si ca sunt mai feminine. Adica, impresiile de incredere se bazeaza pe asemanarea cu expresiile emotionale momentane, care semnaleaza intentia comportamentala, precum si stereotipurile de gen. In domeniul perceptiei sociale a fetelor, aceste impresii ale personajului sunt intelese ca o suprageneralizare de aici si acum a posibilelor intentii ale persoanei catre ceea ce „este” in general. Cu alte cuvinte, intentia sociala poate fi transmisa prin mutarea fetei in diferite configuratii, dar fetele diferitelor persoane se incadreaza, de asemenea, in locuri diferite si acopera diferite game-uri din acelasi spatiu de configuratii – astfel capacitatea noastra sociala de a citi intentia are tendinta de a genera excesiv si de a proiecta in mod gresit emotia sau intentia asupra anumitor persoane. Putem specula ca acest efect ar putea fi mai ales pronuntat intr-o instantanee, in care privitorul nu este capabil sa masoare contextul sau sa vada mai mult din gama expresiva a fetei.

esentialism

Acest tip de suprageneralizare faciala este o ilustrare a esentialismului , ideea (incorecta) ca oamenii au un nucleu sau o esenta imuabila care determina pe deplin atat aspectul, cat si comportamentul. Acestea erau credintele lui Lavater, Lombroso si Galton – a caror obsesie de viata era eugenica. In timpurile moderne, genele joaca adesea rolul esentei, care in perioadele anterioare au preluat un caracter mai filozofic sau chiar mistic.

Esentialismul pare adesea sa coloreze gandirea umana. Dupa cum a scris Stephen Jay Gould in cartea sa din 1981 The Mismeasure of Man ,

„Spiritul lui Platon moare greu. Nu am reusit sa scapam de traditia filosofica ca ceea ce putem vedea si masura in lume este doar reprezentarea superficiala si imperfecta a unei realitati de baza. […] Tehnica de corelatie a fost in mod special supusa unei astfel de utilizari necorespunzatoare, deoarece pare sa ofere o cale pentru inferente despre cauzalitate (si, intr-adevar, o face, uneori, dar doar uneori). “

Rationamentul esentialist este adesea circular. De exemplu, in Anglia secolului al XIX-lea, femeile erau de obicei considerate a fi in esenta incapabile de gandirea abstracta matematica. Acest lucru a fost folosit ca o ratiune pentru a le impiedica de la invatamantul superior in matematica („ce rost are?”). Desigur, fara acces la invatamantul superior, femeilor victoriene a fost extrem de dificil sa iasa din acest ciclu; totusi absenta femeilor care efectueaza matematica superioara a fost dovada ca nu au putut sa o faca. Chiar si atunci cand, impotriva oricarei probabilitati, o femeie a reusit sa se ridice in varful mormanului, asa cum a facut Philippa Fawcett cand a obtinut punctajul de top la prestigiosele examene Cambridge Mathematical Tripos din 1890, acest lucru a fost considerat ca un rezultat ciudat, mai degraba decat indicativ al o presupunere defectuoasa.

Am vazut ca aspectul facial este influentat atat de factori esentiali (mosteniti genetic), cat si neesentiali (de mediu, situationali si contextuali). Dar criminalitatea? Sunt cu adevarat infractorii un „tip”?

„Clasa criminala”

Ca si fizionomia in sine, ideea de „tip criminal” sau „clasa criminala” detinea moneda mare in secolul al XIX-lea. Istoricul si criticul cultural Robert Hughes povesteste color experimentul Angliei in 80 de ani in relocarea clasei sale criminale in Australia in cartea sa The Fatal Shore . Dupa cum descrie din perspectiva artei coloniale, condamnatul transportat a fost

„Nu atat„ brutalizat ”(in sensul modern: deformat de rele tratamente), cat a fost„ un brut ”, a carui natura criminala era scrisa chiar pe pielea lui.

porno cu bile pe pula https://collections.follettsoftware.com/navigate/?url=https://adult69.ro/
porno romanesc casting http://webworksinternet.com/php/rhdecorators/go.php?url=https://adult69.ro/
filme porno sexi http://www.indianz.com/m.asp?url=https://adult69.ro/
adriana bahmuteanu porno https://www.deltaco.com/admin/stats/tracker.php?type=click&item=facebook_deltaco&key=page&value=homeslide-sherlockgnomes&returl=https://adult69.ro/filme-porno/amatori
porno filme romanesti http://religion.faststart.ru/go.php?url=https://adult69.ro/filme-porno/anal
porno african http://www.scga.org/Account/AccessDenied.aspx?URL=https://adult69.ro/filme-porno/asiatice
porno cu ponei https://v2.afilio.com.br/tracker.php?campid=35517%3B1052&banid=953263&linkid=127577&siteid=39840&url=https://adult69.ro/filme-porno/beeg
piscina porno https://forum.glowing.com/link_redirect?target_url=https://adult69.ro/filme-porno/blonde
porno russia https://www.usglassmag.com/fetch.php?url=https://adult69.ro/filme-porno/brazzers
porno compilation http://www.tljh.ylc.edu.tw/dyna/webs/gotourl.php?url=https://adult69.ro/filme-porno/brunete
porno cu mature paroase http://p4trc.emv2.com/DTS?url=https://adult69.ro/filme-porno/chaturbate&emv_key=F9X7CqqshZGf8SA9MKJi8NUY54O102IMNfcStGb5lw8W0bBhOG5mpqVsje_HhdA0lliq
porno somn http://www.avitop.com/aviation/link.asp?snd=4208&url=https://adult69.ro/mama-zambeste-pentru-ca-pula-o-iubeste
porno sites http://www.diversitybusiness.com/SpecialFunctions/NewSiteReferences.asp?NwSiteURL=https://adult69.ro/adolescenta-este-filmata-cand-se-fute-cu-fratele-ei
porno tube free http://neurostar.com/en/redirect.php?url=https://adult69.ro/tarfa-va-arata-cum-sa-sugeti-bine-pula
filme porno cu fete de liceu http://www.mortgageboss.ca/link.aspx?cl=960&l=5648&c=13095545&cc=8636&url=https://adult69.ro/mai-bine-se-fut-pana-lesina
porno ful https://www.scotsman-ice.com/sbc.aspx?redirect=https://adult69.ro/prea-mult-preludiu-si-pula-isi-da-drumu
porno teen anal http://adnet.infonet.com.br/get/ad.dll/click?codigo=1823&secao=457&url=https://adult69.ro/doar-vecinul-stie-cum-sa-i-atinga-punctul-g
grasute porno https://therisetothetop.com/redirect.php?u=https://adult69.ro/o-zi-obisnuita-cu-sora-lui-fierbinte
filme porno romanesti cu amatori http://www.betterwhois.com/link.cgi?url=https://adult69.ro/desene-porno-celebre-interzise-copiilor
porno films http://www.blogpeople.net/cgi-bin/click.cgi?u=https://adult69.ro/lectie-de-sex-anal-in-camera-de-hotel

”

Trimiterea criminalilor Angliei in Australia a promis ca va reduce criminalitatea in Anglia – desi nu exista niciun indiciu ca acest lucru a functionat. Ceea ce a realizat a fost acela de a incuraja anxietatea esentialista ca „pata de condamnat” din Australia va trece prin generatii, ceea ce a dus la o societate perpetua criminala si brutala. Inca,

„[…] Mostenirea cu adevarat durabila a sistemului condamnat nu a fost„ criminalitatea ”, ci revocarea din ea: vointa de a fi cat se poate de decent, de a sublima si a sterge pata de condamnat, chiar cu costul […] istoricului amnezie.” [19]

Poate este de la sine inteles ca ideea unei „clase criminale” era foarte mult legata de ideea clasei sociale; in practica, marea majoritate a condamnatilor transportati erau saraci, iar multe dintre crimele lor – ca in orice epoca – erau in functie de saracie. Probabil ca multi dintre ei nu s-ar fi uitat din loc printre migrantii Dust Bowl, muscati tare de Dorothea Lange. Cu toate acestea, in ciuda ororilor bine documentate ale vietii penale, odata eliberati, multi dintre acesti fosti condamnati si descendentii lor s-au gasit intr-o situatie mult imbunatatita in comparatie cu saracia urbana din secolul al XIX-lea si opresiunea de clasa din Anglia. „Criminalitatea” lor s-a dovedit a fi circumstantiala, nu esentiala. Dupa cum a spus Georg Christoph Lichtenberg, cel mai responsabil pentru dezvaluirea „stiintei” lui Lavater,

„Ce sperati sa concluzionati din similitudinea fetelor, in special a trasaturilor fixe, daca acelasi om care a fost spanzurat a putut, avand in vedere toate dispozitiile sale, a primit mai multe lauri decat zgomot in diferite circumstante? Oportunitatea nu face hotii singuri; face, de asemenea, oameni grozavi. ”

Putem, asadar, sa facem vreo pretentie cu privire la ceea ce ar putea insemna pentru cineva sa fie un tip „intrinsec”?

Testosteronul

Sexul este un loc bun pentru a incepe: empiric, persoanele acuzate de crime violente tind sa fie de sex masculin. Un nivel mai mare de testosteron este probabil un factor cauzal, atat pentru ca pare sa creasca agresivitatea si apetitul pentru risc, cat si pentru ca creste rezistenta fizica. [20] Aceste descoperiri au fost chiar reproduse intr-o serie de animale non-umane.

Desi testosteronul este, probabil, nu strict „esential” – concentratia sa in sange poate varia in functie de situatie si poate fi manipulata farmaceutic – se apropie. Exista, de asemenea, dovezi ca atat nivelul de testosteron prenatal, cat si receptivitatea la testosteron influenteaza aspecte ale planului corpului, inclusiv raportul de lungime a indexului si a degetului inelar, precum si unele aspecte ale comportamentului, inclusiv din nou agresivitatea. Acest corp de munca implica faptul ca exista variabile de dezvoltare care influenteaza atat corpul, cat si comportamentul; Sustinatorii moderni ai fizionomiei indica invariabil aceasta lucrare in apararea pozitiei lor.

Cu toate acestea, unele perspective privind aceste descoperiri sunt utile. Felurile de corelatii descrise in aceste lucrari sunt departe de a fi suficient de puternice pentru a lasa aspectul sa stea pentru un test de laborator:

„In perechi de fete naturale sau compozite, fata superioara a testosteronului a fost aleasa ca fiind mai masculina cu 53%, respectiv cu 57% din timp. Autorii sustin ca doar barbatii cu niveluri foarte ridicate sau foarte scazute de testosteron pot fi diferentiati vizual din punct de vedere al masculinitatii lor. […] alte studii nu gasesc legaturi intre testosteron si masculinitate. Un studiu folosind metode aproape identice […], dar cu un set de barbati mult mai mare, nu a gasit nicio asociere intre masculinitatea faciala perceputa si nivelurile de testosteron […] In mod similar, Neave, Laing, Fink si Manning (2003) au raportat legaturi ale masculinitatii faciale percepute. cu raport de a doua-a patra cifra (2D: 4D), dar nu si cu valori masurate de testosteron de baza; si Ferdenzi, Lemaitre, Leongomez si Roberts (2011) nu au gasit nicio asociere intre masculinitatea faciala perceputa si raportul 2D: 4D. ”

Pe scurt, studiile au aratat ca aspectul corpului se poate corela slab cu comportamentul in anumite circumstante – asa cum ar putea, suspecteaza, multe alte semne superficiale (de exemplu, gulere albe pe „non-criminali”). Dar aceste corelatii se potrivesc cu mult ca fiind variabile proxy.

Invatarea profunda poate face o treaba mai buna de a extrage informatii nuantate dintr-o imagine decat masuratori simple de caracteristici, cum ar fi raportul latimea fetei-inaltime. Dar, dupa cum am aratat, nu este magie. Multe dintre lucrarile discutate mai sus folosesc procese dublu-orb cu judecatori umani, tocmai pentru ca oamenii sunt foarte buni in sarcinile de perceptie a fetei. Invatarea profunda nu poate extrage informatii care nu exista, si ar trebui sa fim suspiciuni cu privire la faptul ca poate extrage in mod fiabil sensul ascuns din imagini care evita judecatorii umani.

Alternativa este ca aceste informatii nu eludeaza judecatorii umani, mai mult decat ne eludeaza pe cei mai multi dintre noi cand privim cele trei fotografii „penale” si trei „non-penale” de identitate ale lui Wu si Zhang.

Hotarare

In ultimii cativa ani in SUA, am observat o crestere a atentiei asupra problemei de lunga durata a incarcerarii in masa. In timp ce SUA cuprinde aproximativ 5% din populatia lumii, ea contine aproximativ 25% din populatia globala a inchisorilor – 2,4 milioane de oameni. Cei incarcerati sunt disproportionat de saraci si de culoare; in SUA, a fi barbat negru te face de aproape sapte ori mai probabil sa fii incarcerat decat daca ai fi un barbat alb. [21] Acest lucru ar face ca un detector de curse pentru imagini pe fata sa fie un predictor destul de eficient al „criminalitatii” in SUA, daca prin acest cuvant ne referim – asa cum fac Wu si Zhang in China – cineva care a fost condamnat de sistemul juridic.

Astfel de condamnari sunt corecte? Datorita umbrei indelungate a sclaviei si a discriminarii sistematice, un numar disproportionat de oameni negri din SUA traiesc in circumstante economice dificile, iar acest lucru in sine este asociat cu o condamnare penala sporita, asa cum a fost cazul pentru subclasa economica a Angliei in sec. . Cu toate acestea, disparitatea incarcerarii este mult mai mare decat s-ar fi asteptat de la acest efect doar.

Multe probe diferite sugereaza ca oamenii negri sunt arestati mai des, judecati mai des vinovati si condamnati mai aspru decat oamenii albi care au comis aceeasi crima. De exemplu, rata de inchisoare neagra pentru infractiunile de droguri este de aproximativ 5,8 ori mai mare decat in ​​cazul albilor, in ciuda prevalentei aproximativ comparabile a consumului de droguri. Oamenii negri servesc, de asemenea, propozitii mai lungi. Un studiu longitudinal pe scara larga publicat recent descopera ca chiar si cei mai saraci copii albi au mai putine sanse de a ajunge la inchisoare la un moment dat decat toti, dar cei mai bogati 10% dintre copiii negri. Odata ajunsi in inchisoare, oamenii negri sunt tratati mai aspru de unitatea corectionala. Testele directe ale prejudecatilor rasiale intre judecatorii au fost efectuate folosind cazuri ipotetice si au demonstrat o judecata mai aspra a inculpatilor negri (ipotetic),

Daca se controleaza cursa, asa cum au facut Wu si Zhang in experimentul lor, [23] eliminam aceste tipuri de prejudecati implicite din partea judecatorilor care stabilesc „adevarul de baza” al criminalitatii experimentului?

Un alt grup de cercetari sugereaza altfel. [24] Pentru a enumera cateva exemple, in 2015 Brian Holtz, de la Temple University, a publicat rezultatele unei serii de experimente in care s-a aratat ca „increderea” a influentat puternic judecata participantilor experimentali. Mai exact, participantilor li sa solicitat sa decida, dupa citirea unei vinete extinse, daca actiunile unui CEO ipotetic au fost corecte sau nedrepte. In timp ce hotararea a variat (asa cum s-ar spera), in functie de cat de corecte sau nedrepte au fost actiunile descrise in vinie, aceasta a variat si in functie de faptul daca in fotografia de profil a CEO-ului a fost folosita o fata „de incredere” sau „de incredere”. Fotografiile erau ale unor fete cu „incredere” inalta si scazuta, conform lucrarilor Oosterhof si Todorov din 2008. Intr-un alt studiu, participantii au jucat un joc de investitii online cu ceea ce credeau ca sunt parteneri reali reprezentate de fete „de incredere” sau „de incredere”. Participantii aveau mai multe sanse sa investeasca in parteneri „de incredere” chiar si in prezenta informatiilor reputationale despre comportamentul investitional trecut al partenerilor lor. Cu toate acestea, un studiu recent a descoperit ca printre prizonierii condamnati pentru omorul de gradul I, ghinionii cu fete „de incredere” aveau probabilitatea de a fi condamnati la moarte in mod disproportionat decat la inchisoare pe viata. Acesta a fost si cazul persoanelor care au fost acuzate in fals si ulterior exonerate. Cu toate acestea, un studiu recent a descoperit ca printre prizonierii condamnati pentru omorul de gradul I, ghinionii cu fete „de incredere” aveau probabilitatea de a fi condamnati la moarte in mod disproportionat decat la inchisoare pe viata. Acesta a fost si cazul persoanelor care au fost acuzate in fals si ulterior exonerate. Cu toate acestea, un studiu recent a descoperit ca printre prizonierii condamnati pentru omorul de gradul I, ghinionii cu fete „de incredere” aveau probabilitatea de a fi condamnati la moarte in mod disproportionat decat la inchisoare pe viata. Acesta a fost si cazul persoanelor care au fost acuzate in fals si ulterior exonerate.

Reamintim ca acestea sunt aceleasi tipuri de hotarari (sau prejudecati) de „incredere in fata” care sunt deja expuse in mod clar de catre copiii de 3 si 4 ani. Aceasta nu reflecta niste genii intuitive interioare de care suntem inzestrati pentru a judeca cu exactitate caracterul dintr-o privire. [25] De fapt, dovezile sugereaza ca, in multe cazuri, vom face mult mai bine daca ar fi sa ignoram fetele si sa ne bazam pe cunostinte generale despre lume. Mai mult decat atat, studiile in care a fost masurata increderea comportamentului economic arata ca bazandu-ne pe judecatile confidentiale ne pot lua deciziile nu mai mult, dar mai putin exacte.

Deci, in rezumat:

• O masina invatata „detector de criminalitate” poate prelua aceleasi lucruri pe care oamenii le ridica atunci cand privim o imagine a unui chip;
• Atunci cand vizualizati imagini de fata „criminale” si „non-criminale”, ceea ce se ridica un astfel de detector este probabil legat de perceptiile negative ale fetei;
• Judecatorii umani care produc date despre „adevarul temeinic” sunt influentati de ei insisi de acest aspect „de incredere”; si
• Aspectul „de incredere” pare sa nu fie un bun predictor al increderii reale – si este putin probabil sa prezice criminalitatea.

Acest lucru este nefericit pentru cineva care se intampla sa aiba o fata „de incredere”. Este, de asemenea, nefericit ca, mai degraba decat sa gasesti o scurtatura eficienta si impartiala pentru a face judecati penale corecte cu un computer (poate un obiectiv gresit in orice caz), ceea ce probabilitatea experimentului lui Wu si Zhang dezvaluie este inexactitatea si nedreptatea sistematica a multor hotarari umane, inclusiv cele oficiale realizate intr-un context de justitie penala.

Ne asteptam ca in urmatorii ani sa apara mai multe cercetari care sa aiba prejudecati similare, supravegheri si afirmatii false cu privire la obiectivitatea stiintifica pentru a „spala” prejudecatile si discriminarea umana.

Bucle de feedback

„Merge sa fii sarac, si suge sa simti ca merita cumva sa fii sarac. Incepi sa crezi ca esti sarac pentru ca esti prost si urat. Si atunci incepi sa crezi ca esti prost si urat pentru ca esti indian. Si pentru ca esti indian incepi sa crezi ca esti destinat sa fii sarac. Este un cerc urat si nu poti face nimic in acest sens . ”

– Sherman Alexie, The Absolutely True Diary of a Part-Time Indian

Exista deja multe bucle de feedback in societate care creeaza efecte de compunere pentru dezavantaje. Acest lucru a fost scris pe larg in contextul rasei, dizabilitatii si altor categorii care au fost asociate istoric cu identitatea.

Pe langa greutatea psihologica a negativitatii interiorizate pe care Sherman Alexie o subliniaza, exista consecinte pragmatice puternice care decurg din aceeasi partinire aplicata unei persoane in mod repetat. Daca ceva despre infatisarea cuiva ii determina pe profesori sa suspecteze inselaciunea, colegii de scoala sa evite sa stea la aceeasi masa de masa, strainii sa evite conversatia, potentialii angajatori sa se abtina de la a face o oferta, iar politistii sa „se opreasca si sa fute” mai des, aceasta ar fi surprinzator sa nu gasiti consecinte semnificative pe termen lung.

Ceea ce este cel mai alarmant in ceea ce priveste perspectiva activitatii lui Wu si Zhang de a fi folosit ca instrument pentru aplicatiile de politie si securitate, asa cum face Faup start-ul, este faptul ca „stiintific” legitimeaza o corelatie care rezulta din datele de instruire cu prejudecati sociale incorporate. Wu si Zhang obtin propriul rezultat exact gresit cand scriu,

„Spre deosebire de un examinator / judecator uman, un algoritm sau un clasificator de viziune pe calculator nu are absolut bagaje subiective, nu are emotii, nu are prejudecati datorate experientei trecute, rasei, religiei, doctrinei politice, sexului, varstei, etc. fara conditionarea prealabila a unui somn sau a unei mese proaste. Inferenta automatizata asupra criminalitatii elimina variabila meta-exactitatii (competenta judecatorului / examinatorului uman), impreuna. “

Acest tip de retorica pledeaza pentru inlocuirea judecatii umane partinitoare cu o tehnica de invatare automata care inglobeaza aceeasi partinire – si mai fiabil. Mai rau, cu toate acestea, sustine ca introducerea invatarii automate intr-un mediu in care poate creste sau mareste judecata umana a criminalitatii poate ajuta la imbunatatirea lucrurilor. De fapt, va face invers, deoarece oamenii vor presupune ca „judecata” masinii nu este corecta in mod constant in medie, ci independenta de prejudecatile lor personale. Astfel, vor citi acordul concluziilor sale cu intuitia lor ca coroborare independenta. Cu timpul, va pregati judecatorii umani care o folosesc pentru a castiga incredere in capacitatea lor de a recunoaste criminalitatea in acelasi mod. Biasurile noastre implicite existente vor fi legitimate, normalizate si amplificate.

„Predictive policing” (listat ca una dintre cele mai bune 50 de inventii ale revistei TIME din 2011) este un exemplu timpuriu al unei astfel de bucle de feedback. Ideea este sa folositi invatarea masina pentru a aloca resurse ale politiei la punctele de crima probabile. Crezand in obiectivitatea invatarii automate, mai multe state americane au implementat aceasta abordare de politie. Cu toate acestea, multi au observat ca sistemul inv