人工知能はあなたの顔にはデータが詰まっていると考えています。実際にあなたの正体を暴くことはできるのでしょうか?

毎年 1 月、約 4,500 社の企業がラスベガスに集結し、コンシューマー エレクトロニクス ショー (CES) と呼ばれる心理的なマラソンに参加します。

2019年の祭典は、他の祭典とほとんど同じだった。企業はアイデアを過大評価した。参加者は最もクレイジーな製品をツイートし、果てしなく続くコンベンション会場をインスタグラムに投稿した。トレンドの発見がゲームの名称で、今年のトレンドはドローン、音声起動のホームアシスタント、「8K」テレビと呼ばれるものなど多岐にわたりました。しかし、最も刺激的なロボットは、人間の顔を「読み取る」と主張し、1枚の画像で私たちの感情や身体の健康を明らかにするロボットでした。

中には、ミーム文化と疑似科学の無力なマッシュアップが圧倒的だった。ある機械は、36歳の技術編集者スタン・ホラチェクの写真を「かわいらしく、30歳で、G-Dragonに似ている」と解釈した（3つのうち2つは悪くない）。別の機械は、彼が47歳くらいで「98パーセント男性」と判定した。どちらも非常に多くの絵文字が使われていた。

しかし、提案の中には、私たちの日常生活に重大な影響を及ぼすものもある。インテルは、顔の表情で操作する車椅子（ウィンクで左折、キス顔で右折）の開発に関する最新情報を発表した。これは、モビリティに明確で前向きな影響を与えるだろう。Veoneer は、自律走行車 AI の「表情認識」コンセプトを宣伝した。顔の表情を判断して、運転者が運転に集中しているか、眠いのか、あるいは運転中に気が散っているのかを判断する。また、医師の診察の一部を自動化し、顔を深く覗き込んで病気の所在を突き止める意向を示した者もいる。

CES に展示されている商品はピカピカで新しいかもしれないが、顔を情報に変えたいという人間の欲求は古代にまで遡る。J・ポール・ゲティ財団のサラ・ウォルドーフ氏によると、ギリシャの数学者ピタゴラスは「見た目の才能に基づいて」弟子を選んだという。1400 年代、スコットランド王ジェームズ 2 世の顔にある朱色の母斑 (別名「激怒の顔」) は、彼の激しい気性の表れと考えられていた。また、植民地時代のヨーロッパでは、多くの科学者が人間の表情を動物の行動に結び付けた人種差別的な風刺画に信憑性を与えていた。

「人相学」とは、顔のしわには隠された意味があるという広く信じられている考えの名称で、実際には消えたことはない。ニューヨーク タイムズ マガジンで、テジュ コールは、この考えはあらゆる写真作品に表れていると主張した。「私たちは肖像画を、描かれた人物に内在する何かを読み取っているかのように解釈する傾向がある」と彼は書いている。「私たちは強さと不確実性について語り、強いあごを褒め、弱いあごを哀れむ。高い額は知的であると見なされる。私たちは人の顔の特徴をその人の性格の内容と簡単に結び付けてしまう。」

しかし、2 つの目、口、鼻は実際に何を伝えてくれるのでしょうか?

「いつか、顔から感情を読み取る技術が開発される可能性はあると思います」と、ノースイースタン大学の感情心理学と神経科学の専門家、リサ・フェルドマン・バレット氏は言う。「ただし、顔だけではないのです。文脈の中の顔です」

しかめっ面を考えてみましょう。これは、ほぼ普遍的な不快感のサインだと考えられています。「これは『インサイド・ヘッド』で見ました」と、混乱した感情を描いた2015年のピクサー映画を引き合いに出してバレットは言います。「小さな怒りのキャラクターは、すべての人の脳の中で同じように見えます...これは人々が信じているステレオタイプです。」しかし、最も確固とした証拠は別のことを示唆しています。「人は怒っているときにしかめっ面をします。多かれ少なかれ20〜30％の割合です」と彼女は言います。「しかし、そうでない場合もあります。そして、怒っていないときにしかめっ面をすることが多いので、しかめっ面は特に怒りの兆候ではないということです。」

ここで文脈が重要になります。私たちは常に他人の「ボディランゲージ」、表情、さらには声のトーンまで分析しています。観察しながら、たった今何が起こったのか、現在何が起こっているのか、次に何が起こるのかを考慮します。バレット氏は、私たちは自分の体の中で何が起こっているのか、何を感じ、何を見て、何を考えているのかさえも考慮すると強調しています。人によってはこの点が得意な人もいれば、特定のやり取りの成功を左右する要因もあります。誰かをよく知っている場合、つまり試行錯誤を通じてその人の特定の感情がどのように表れるかを理解している場合、その人のしかめ面を正確に解釈できる可能性が高くなります。

しかし、これらはどれも、誰かの顔を本当に「読んでいる」わけではない。「実際、これは悪い例えです」とバレット氏は言う。「なぜなら、私たちは人の動きに心理的な意味を見いだすのではなく、推測するからです。そして、推測は主に文脈に基づいて行われます。」せいぜい、あなたは他人の顔と共同作業しているだけであり、データ（唇の丸まり）とあなたの先入観から何か新しいものを作り出している。これは、ロボットが現時点では観察したり理解したりできないことだ。

これらの生来の資質は、共感し、他人を理解し、自分の感情を伝えるのに役立ちます。しかし、それらは私たちを迷わせることもあります。「文献によると、私たちは顔から性格を読み取る能力を過大評価する傾向があります」と、ダートマス大学の脳科学教授、ブラッド・デュシェインは電子メールで書いています。「たとえば、人々は誰が信頼できそうで誰がそうでないかに関して一貫した判断を下しますが、これらの判断は実際の状況で信頼性を効果的に予測するものではないようです。」

顔から個人の健康状態を推測するのも同様に複雑だ。オーストラリアのシドニーにあるマッコーリー大学の講師、イアン・スティーブンは、主に進化論的パラダイムを用いて、私たちの生理機能が顔にどのように反映されているかを研究している。彼は、顔の形からBMIや血圧などを予測できることを発見した。彼の最も興味深い発見は、顔つきではなく、色に関するものだ。研究参加者は、肌の色素が黄色や赤みがかった白人をより健康的だと評価した。スティーブンは、これがケラチノイド（果物や野菜をたくさん食べることで得られるオレンジ色の色素）と酸素を豊富に含んだ血液（心血管系の問題で減少した温かみのある色調）に対応していると主張している。この2つは健康の非常に現実的な指標だ。

こうした判断のほとんどは無意識のうちに行われます。 『高慢と偏見』では、ダーシー氏はエリザベス・ベネットがネザーフィールドまで 3 マイルも歩いてきたあと、彼女の赤らんだ顔色に当惑します。しかしダーシー氏は、酸素を含んだ血液や生殖能力に魅力を感じているとは考えていません。ありがたいことです。彼はただ、見たものに反応しているだけです。これは非常に表面的なことのように思えるかもしれませんが、ジェーン・オースティンの恋愛小説はより深い真実を明らかにしています。「魅力的だと認識される顔は、健康的だとも認識される」とスティーブンス氏は言います。

多くの進化生物学者は、身体の健康と認識された美しさが時折混ざり合うことは有利であると主張するだろう。少なくとも理論上は、動物が配偶者を選び、種を繁殖させるのに役立つ。しかし、それは決して完璧ではない。美しさは、多くの、多様で、重要な点で、文化によって決定される。たとえば、アメリカ人は痩せていることを高く評価し、太っていることを非難するが、痩せている人が不健康である場合もあれば、太っている人が非常に健康である場合もある。これらの恣意的な分類はすでに実際の影響を及ぼしている。単に身体的外見を理由に、肥満の人、女性、有色人種は職場から救急室まで差別されている。

多くの観察者の目には、美しさは他のすべてを覆い隠すことがあります。2017 年のNature 誌の研究では、著者らは「男性が感じる健康状態は、平均性、対称性、肌の黄色さによって好意的に予測された」と結論付けています。一方、女性の感じる健康状態は「女性らしさによって予測された」のです。

外見をより意味のある洞察に変換する機械を開発すれば、人間の愚かさを克服できる可能性があると考える人もいる。一方で、制御不能なほど愚かさが拡大してしまうのではないかと懸念する人もいる。CES 騒ぎのさなか、ネイチャー誌に最近発表された研究で、連邦っぽい名前の営利遺伝子会社 FDNA に所属する研究者らは、人工知能を使用して子供の顔写真の遺伝性疾患を特定した。混沌から秩序を求めたドイツの哲学運動にちなんで名付けられた DeepGestalt と呼ばれるこのプログラムは、17,000 枚の画像データセットでトレーニングされ、200 を超える症候群を特定した。

テクノロジーに対するあなたの考え方次第で、ディープゲシュタルトは期待を膨らませるか、あるいは不安を一気に押し下げるかのどちらかになるだろう。結果を解釈するには医師の力が必要だが、スティーブン氏によると、このような機械は多くの病気を診断する「より安全で便利な」方法になる可能性がある。しかし、その使用には深刻な倫理的問題が伴う。「かつてはプライベートだったものが、潜在的にはるかに簡単に特定される可能性がある」とスティーブン氏は言う。「企業はあなたの Facebook プロフィールからあなたの写真を削除し、以前はできなかったリスク分析を行い、保険適用を拒否したり、追加料金を請求したりするようになるだろうか？」

同様の顔認識アルゴリズムは、プライバシーに関する懸念を引き起こしている。2017年に「AIゲイダー」を作成する取り組みは、Glaadなどの組織や人権擁護団体から非難された。ある批評家はそれを「13歳のいじめっ子のアルゴリズム」と呼んだ。研究の非常に狭い範囲では、機械は男性がゲイであるかどうかを偶然より31パーセント正確に予測することができた。人間は偶然より11パーセント優れていた。

人間や機械が、たとえ隠したいと思っていても、私たちの考えや感情を読み取ってしまうのではないかという恐怖は、テクノロジーに対する不安の根底にあるものであり、今年6月に出版されて70年になるジョージ・オーウェルの小説『1984年』に凝縮されている。しかし、この領域では、想像力は依然としてテクノロジーをはるかに上回っている。

フェルドマン・バレット氏は、良くも悪くも高度なスキルを持つ感情読み取りロボットは実現可能だと考えているが、現在この市場で事業を展開している企業には、実際にロボットを製造する能力が備わっていないようだ。「コンピューターは、動きの検出というコンピュータービジョンの側面において、ますます進歩しています」と同氏は言う。「残念ながら、[プログラマーは]動きを検出することが感情を検出することだと考えています」。真のブレークスルーを実現するには、「ある意味では、テクノロジーではなく、考え方、仮説を変える必要がある」と同氏は言う。

タイムズ紙の人相学コラムで、テジュ・コールは1980年代の若い男性の白黒写真について述べている。「私は昔ながらの言い方を頼りに、少年の左の眉毛の緩やかなアーチが彼を皮肉屋のようだ、あるいは顔立ちの対称性が彼を信頼でき、信用できる人物にしている、と言いたい」とコールは書いている。「しかし、実際にはそれは投影的な表現になるだろう」

したがって、CES で感情や健康状態を読み取るミラーを注文した場合でも、キャンセルして新しいモデルを待つ時間はおそらくまだあるでしょう。