KI übertrifft Menschen beim Ableiten von Persönlichkeitsmerkmalen aus Gesichtsmerkmalen

Eine neue russische Studie zeigt, dass künstliche Intelligenz (KI) die Persönlichkeit von Menschen besser aus „Selfie“ -Fotografien ableiten kann als menschliche Bewerter.

Die Technologie war in der Lage, die Persönlichkeitsmerkmale der „Big Five“ - Gewissenhaftigkeit, Neurotizismus, Extraversion, Verträglichkeit und Offenheit - anhand von 31.000 Selfies, die die Teilnehmer online hochgeladen hatten, über dem Zufall zu beurteilen.

Das Persönlichkeitsmerkmal der Gewissenhaftigkeit erwies sich als leichter erkennbar als die anderen vier Merkmale. Darüber hinaus schienen Persönlichkeitsvorhersagen, die auf weiblichen Gesichtern basierten, zuverlässiger zu sein als diejenigen für männliche Gesichter.

Die Ergebnisse, veröffentlicht in der Zeitschrift Wissenschaftliche Berichtekann erhebliche Auswirkungen haben, da die Technologie verwendet werden kann, um die „besten Übereinstimmungen“ im Kundenservice, beim Dating oder beim Online-Nachhilfeunterricht zu finden.

Ermittler aus dem antiken Griechenland bis zum italienischen Arzt und Kriminologen Cesare Lombroso haben versucht, das Aussehen des Gesichts mit der Persönlichkeit zu verbinden, eine Praxis, die als Physiognomie bekannt ist. Aber die Mehrheit ihrer Ideen hat der Prüfung der modernen Wissenschaft nicht standgehalten.

Die wenigen etablierten Assoziationen spezifischer Gesichtsmerkmale wie das Verhältnis von Gesichtsbreite zu Körpergröße mit Persönlichkeitsmerkmalen sind etwas schwach. Studien, in denen menschliche Bewerter gebeten wurden, auf der Grundlage von Fotos Persönlichkeitsurteile zu fällen, haben zu inkonsistenten Ergebnissen geführt, was darauf hindeutet, dass unsere Urteile zu unzuverlässig sind, um von praktischer Bedeutung zu sein.

Dennoch gibt es starke theoretische und evolutionäre Argumente, die darauf hindeuten, dass einige Informationen über Persönlichkeitsmerkmale, insbesondere diejenigen, die für die soziale Kommunikation wesentlich sind, im menschlichen Gesicht zu sehen sind.

Schließlich werden Gesicht und Verhalten sowohl von Genen als auch von Hormonen geprägt, und soziale Erfahrungen, die sich aus dem eigenen Aussehen ergeben, können die Persönlichkeitsentwicklung beeinflussen. Die jüngsten Erkenntnisse aus den Neurowissenschaften legen jedoch nahe, dass das menschliche Gehirn Bilder von Gesichtern auf ganzheitliche Weise verarbeitet, anstatt bestimmte Gesichtsmerkmale zu betrachten.

Für die Studie haben Forscher von zwei Moskauer Universitäten, der HSE University (Higher School of Economics) und der Open University for the Humanities and Economics, gemeinsam mit dem russisch-britischen Unternehmensgründer BestFitMe eine Kaskade künstlicher neuronaler Netze trainiert zuverlässige Persönlichkeitsurteile basierend auf Fotografien menschlicher Gesichter.

Die Leistung des resultierenden Modells war genauer als die aus früheren Studien, in denen maschinelles Lernen oder menschliche Bewerter verwendet wurden. Die künstliche Intelligenz war in der Lage, über dem Zufall liegende Urteile über Gewissenhaftigkeit, Neurotizismus, Extraversion, Verträglichkeit und Offenheit zu fällen. Die resultierenden Persönlichkeitsurteile waren über verschiedene Fotografien derselben Person hinweg konsistent.

Die Studie wurde mit einer Stichprobe von 12.000 Freiwilligen durchgeführt, die einen Selbstberichtsfragebogen ausfüllten, in dem Persönlichkeitsmerkmale basierend auf dem Big Five-Modell gemessen wurden, und insgesamt 31.000 Selfies hochluden.

Die Teilnehmer wurden zufällig in eine Trainings- und eine Testgruppe aufgeteilt. Eine Reihe neuronaler Netze wurde verwendet, um die Bilder vorzuverarbeiten, um eine gleichbleibende Qualität und Eigenschaften sicherzustellen und Gesichter mit emotionalen Ausdrücken sowie Bilder von Prominenten und Katzen auszuschließen. Als nächstes wurde ein neuronales Bildklassifizierungsnetzwerk trainiert, um jedes Bild in 128 Merkmale zu zerlegen, gefolgt von einem mehrschichtigen Perzeptron, das Bildinvarianten verwendete, um Persönlichkeitsmerkmale vorherzusagen.

Die Ergebnisse zeigen, dass die KI in 58% der Fälle eine korrekte Einschätzung der relativen Stellung zweier zufällig ausgewählter Personen in einer Persönlichkeitsdimension vornehmen kann, im Gegensatz zu den zufällig erwarteten 50%.

Dies weist darauf hin, dass ein künstliches neuronales Netzwerk, das auf statischen Gesichtsbildern beruht, einen durchschnittlichen menschlichen Bewerter übertrifft, der das Ziel ohne vorherige Bekanntschaft persönlich erreicht.

Quelle: National Research University Higher School of Economics