我眼前的这个男人很性感。他有一张棱角分明的帅哥脸，双颊凹陷，下巴轮廓锐利。他的黑发乱蓬蓬的，皮肤模糊而光滑。但我甚至不应该费心去进一步描述他，因为这个男人显然很性感，你看到他就会立刻把他归类为那种日常生活都被定义为异常英俊的人。
然而，这个火辣的男人不是真实存在的。他只是一个电脑模拟物，是根据我的要求，通过一种可能分析了数亿张照片的算法，生成的一张男性特写照片，从而得出结论，这就是我想看到的:一个穿着牛仔夹克、面带微笑的雕塑般的男人。我们就叫他萨尔吧。
萨尔是由人工智能制造的。上周的一天，我在洛杉矶的家中打开了必应图像创建器(Bing Image Creator)，命令它让我从零开始成为一个男人。我没有说明这个人的年龄或他的任何身体特征。我只要求他“在日落时直视镜头”，剩下的就让电脑来决定。Bing向我展示了四个绝对的烟雾秀——四个不同版本的Sal，都是黑发，骨骼结构优雅。它们看起来像是零售目录的选角。
萨尔是一个更大现象的极端例子:当一个人工智能图像生成工具(如Midjourney、Stability AI或adobe制作的工具)被提示创建一个人的照片时，这个人可能比我们这些在地球上行走的人更漂亮。需要明确的是，并不是每一个AI创造都像Sal一样受欢迎。自从见到他以来，我已经查看了100多张普通男性、女性和非二元性别人群的假脸，这些假脸是由六种流行的图像生成工具定制的，发现了不同的年龄、发色和种族。一张脸上长着绿眼睛和雀斑;另一个涂着亮红色的眼影，留着淡金色的短发。有的留着胡子，有的刮得干干净净。不过，这些面孔确实有一个共同点:除了偏年轻之外，大多数人都很性感，如果不是非常漂亮的话。没有一个是完全丑陋的。那么，为什么这些最先进的文本到图像模型喜欢一个很好的口渴陷阱呢?
在联系了计算机科学家、一位心理学家和制造这些人工智能生成工具的公司后，我得出了这一现象的三种可能的解释。首先是“性感进，性感出”理论:它表明，Midjourney等产品之所以能吐出性感女郎，是因为它们在训练期间被植入了性感女郎。人工智能图像生成器通过摄取庞大的现有图像数据库以及它们的描述来学习如何生成新图像。加州大学伯克利分校信息学院(UC Berkeley School of Information)教授哈尼·法里德(Hany Farid)告诉我，这些原料的确切构成往往是保密的，但它们所包含的图像很可能偏向于漂亮的面孔。这也会使他们的产出更有吸引力。
这些数据集可能会与辣妹组合在一起，因为它们从名人、广告模特和其他专业辣妹的经过编辑和修饰的照片中提取了大量数据。(一个名为CelebA的流行研究数据集包含20万张带注释的名人面部照片。)包括从Flickr等照片分享网站收集的普通人的照片可能只会使性感问题变得更糟。因为我们倾向于晒出自己最好的照片——有时还会有光滑皮肤和美白牙齿的应用程序来增强——ai最终可能会发现，即使是偷拍的人也不是天生有吸引力的。法里德说:“如果我们把自己真实的照片发到网上，那么，我想结果会完全不同。”
有一个很好的例子可以说明互联网上现有的照片是如何影响人工智能模型的，这里有一个非人类的例子:戴尔- e似乎倾向于制作指针指向10:10的手表图像——这是一种美观的v型配置，经常用于手表广告中。如果人工智能图像生成器看到大量护肤广告(或任何其他面部广告)，它们可能会接受训练，生成美观的颧骨。
这个问题的第二个解释与人工智能面孔的构造方式有关。根据我所说的“中点辣妹”假说，图像生成工具最终会生成更有吸引力的面孔，这是它们如何分析进入它们的照片的偶然副产品。“一般来说，平均水平比不平均水平更有吸引力，”格拉斯哥大学心理与神经科学学院(University of Glasgow School of Psychology and Neuroscience)研究人脸感知的教授丽莎·德布鲁因(Lisa DeBruine)告诉我。组合脸往往使他们更对称，没有瑕疵。她说:“如果你找来一整班心理学本科生，然后把所有女性的脸平均起来，这个平均值会非常有吸引力。”(不过，这条规则只适用于某一特定人群的一组面孔:例如，当德布鲁因帮助分析英国一家科学博物馆游客的面孔时，她发现平均面孔是大胡子男人和小孩的奇怪混合体。)法里德说，人工智能图像生成器并不是简单地把脸挤在一起，但它们确实倾向于生成看起来像平均脸的脸。因此，即使是只在一组正常面孔上训练的生成人工智能工具，最终也可能会产生不自然的吸引力。
最后，我们有“设计热”猜想。这可能是对吸引力的偏见是故意植入这些工具的，或者是由普通用户在事后插入的。一些人工智能模型通过注意他们的输出更受欢迎，从而将人类反馈纳入其中。“我们不知道所有这些算法在做什么，但它们可能会从人们与它们互动的方式中学习，”德布鲁因说。“也许人们看到有魅力的人的照片更开心。”Adobe负责生成人工智能的副总裁亚历山德鲁·科斯廷(Alexandru Costin)告诉我，该公司会追踪由其Firefly网络应用程序生成的哪些图像正在被下载，然后将这些信息反馈给该工具。这一过程产生了一种向热的趋势，然后必须加以纠正。科斯汀说，该公司使用各种策略来“消除”这种模式的偏见，这样它就不会只提供“每个人看起来都是ps过的”的图像。
来源:Adobe Firefly。毕业舞会
Pt:“一个人直视镜头的特写”
微软(Microsoft)的必应图像创建器(Bing Image Creator)的一名代表告诉我，该软件是由DALL-E驱动的，并将有关热问题的问题转给了DALL-E的开发者OpenAI。OpenAI将这些问题反馈给了微软，尽管该公司本月早些时候确实发布了一份文件，承认其最新模型“默认生成符合刻板印象和传统审美理想的人物图像”，这可能最终“延续不切实际的美丽基准，助长不满情绪和潜在的身体形象困扰”。《稳定扩散》和《中途》的制作方没有回应置评请求。
法里德强调，人们对这些模型知之甚少，它们向公众广泛提供不到一年的时间。因此，我们很难知道人工智能的亲颜倾向是一个功能还是一个漏洞，更不用说是什么导致了亲颜问题，谁应该为此负责。“我认为数据在一定程度上解释了这一点，然后我认为这是算法，”他告诉我。“这是故意的吗?”这是一种涌现属性吗?我不知道。”
并非以上提到的所有工具都能培养出同样性感的人。当我使用通过OpenAI网站访问的DALL-E时，输出的结果比Bing Image Creator产生的结果更真实，后者依赖于同一模型的更高级版本。事实上，当我提示必应把我变成一个“丑陋”的人时，它仍然倾向于提供两个非常有吸引力的人，他们的脸上碰巧有污垢，还有一个令人不安的人，看起来像一个杀人小丑。其他一些图像生成器，当提示制作“丑陋”人物时，提供了一组皱纹，怪物般的兽人面孔，眼睛突出。Adobe的Firefly工具返回了一组新鲜的、看起来像库存图像的热图。
来源:Adobe Firefly。毕业舞会
Pt:“一张丑人的照片”
不管人工智能热的原因是什么，这种现象本身可能会产生不良影响。长期以来，杂志和名人一直被指责通过编辑照片来实现现实生活中不可能实现的理想美，现在人工智能图像模型可能也会屈服于同样的趋势。德布鲁因说:“如果我们看到的所有照片都是那些在现实生活中根本不存在的超级迷人、高颧骨的模特，我们的大脑就会开始说，哦，这是一张正常的脸。”“然后我们可以开始把它推向更极端。”当萨尔长着一张漂亮的脸，开始表现得像个普通人的时候，我们就知道我们有麻烦了。
