【伪科学争议】上海交大“看脸定罪犯”作者：谷歌研究员给我扣了一顶大帽子

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更多细节请见下文，新智元获得澎湃新闻授权后转载发布。

去年11月，一篇“看脸识罪犯”的论文令学术界和舆论界炸开了锅。

这篇上传在预印本网站arXiv上的论文题为《基于面部图像的自动犯罪概率推断》（Automated Inference on Criminality using Face Images）。在实验中，上海交通大学教授武筱林及其博士生张熙选取了1856张中国成年男子的面部照片，其中730张是已经定罪的罪犯身份证照片（330张来自网上的通缉令，400张由一家签署过保密协议的派出所提供），其余1126张是在网络上抓取的普通人照片。经过机器学习，算法鉴别出犯罪嫌疑人的准确率达到89%。

此后，武筱林收到大量邮件，有些就学术问题进行了交流，有些则直接敦促他“撤稿”。而在半年之后，三名美国作者撰写万字长文，向武筱林隔空喊话，指责其研究在搞“科学种族主义”。

上述三名作者中，Blaise Agüeray Arcas是机器学习领域的著名工程师，2013年从微软跳槽到谷歌；Margaret Mitchell同样是谷歌的人工智能研究员；Alexander Todorov则是普林斯顿大学的神经科学教授。

这篇洋洋洒洒的万字长文，从提出“天生犯罪人”理论的意大利外科医生龙勃罗梭，写到对犹太人进行面相研究的纳粹教材，暗指武筱林的研究是这些“前辈”的继任者。

在文章中，三名美国作者在技术层面提出了一些质疑，譬如实验样本数据集过小，容易造成过拟合；罪犯组照片的着装更为随意，而非罪犯组的照片很多都穿着衬衫；此外，非罪犯组照片更多地在微笑。但文章最核心的担忧是，由于人类司法系统中存在一些歧视（譬如美国司法对白人和黑人存在量刑歧视），用这些带有歧视的人类数据训练机器，机器得到的结果也会是歧视性的。而若将这些内嵌歧视的算法用作司法工具，那么就会形成一个歧视性的反馈循环，让歧视在社会中更为巩固。

“基于面部特征的深度学习绝不该应用为‘加速’司法公正的工具，如果真的这么做的话，反而会让不公正长存于世。”文章这样结尾道。

5月14日，武筱林撰文向澎湃新闻（www.thepaper.com）进行了独家回应。 他指责这种隔空点名并非“我们多年来习惯的学术交流方式”，而是政治斗争上扣帽子的手法。 武筱林提到，他们在论文中明确声明“我们无意也无学术资质去讨论社会偏见问题”，却“被”解读了。三位美国作者无视声明，将论文原话断章取义，凑成主观臆断强加于他们，扣上了一顶大帽子。

在文章中，武筱林还回应了许多网友提出的“把教授自己的脸放进去试试”的问题，澄清了一种常见的“基础概率谬误”，再次强调他们的研究无意也无法用于实践。

此外，武筱林也对外界的几点技术质疑作出回应。他总结道，“我们感谢所有针对论文的提问和讨论，但坚决反对歪曲我们的初衷”，“来自谷歌的作者的含沙射影既不专业，也很傲慢。”

“仅仅使用这个词（面相学）就够格贴一个科学种族主义的标签了吗？”这是武筱林的疑问。

人工智能伦理讨论无需扣帽子和歪曲事实

（原文为英文，由澎湃新闻记者翻译，并经对方修订）

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