丹麦的一项研究发现，人工智能算法可以根据一个人的面部特征来预测他的政治意识形态。
该研究称，该技术发现，右翼政客在照片中更有可能出现快乐的面部表情，而被拍到面部表情中性的人更有可能被认为是左翼。
这项名为“利用深度学习从面部照片中预测意识形态:表情、美貌和面部外信息”的研究发现，人工智能在分析一个人的照片时，可以预测一个人的政治意识形态，准确率为61%。
人类能够读懂一个人的脸，并几乎立即对其性格、智力甚至政治意识形态做出判断。研究报告的作者、奥胡斯大学的Stig Hebbelstrup Rye Rasmussen和他的同事们探索了计算神经网络——模仿人类大脑结构和功能的算法——能否仅凭一张照片就预测一个人的政治意识形态。
科学家们用数千张来自2017年全国市政选举的政客照片训练神经网络，指出选举没有高度分化，也没有竞争，并将这些政客称为“政治上最后的业余爱好者”。
他们没有任何候选人的照片，这些候选人不是明确的左翼或右翼，不是欧洲裔，也没有留胡子的照片。这些照片只描绘了候选人的面部特征，而没有带有背景的照片，背景可能会改变预测。研究人员得到了4647张政治候选人的照片，其中1442张是女性政治家。
研究人员使用微软的面部表情识别技术来测量照片中的情绪状态，并使用其他算法来确定候选人的吸引力，甚至是男子气概。他们还使用了一些丹麦议员的照片来测试算法的准确性。
研究人员写道:“我们的研究结果证实了深度学习方法对隐私构成的威胁。”“使用一个预先开发的、随时可用的网络，这个网络只经过公开数据的训练和验证，我们能够在两个样本中预测出照片中人的意识形态，准确率约为60%。”
研究发现，越有魅力的女性政治家往往更保守，而男性的魅力和男子气概与政治意识形态无关。
看起来更快乐的男性和女性更有可能是右翼人士，而面部表情中性的政客更有可能是左翼政党的成员。
研究补充说，尽管这种情况比较少见，但脸上露出轻蔑表情的女性更有可能是左倾的。
