上海交大训练AI脸部识别 干坏事也遗传？

上海交通大学的吴晓林和张希研发一个神经网络系统，能够通过脸部识别技术辨认罪犯。他们使用一系列的机器视觉算法来检测一批包括罪犯和非罪犯的面部照片，并试验这一网络神经系统是否能辨别出罪犯。

在实验过程中，研究员使用了1856名男性的身份证照片，他们的年龄在18到55岁之间，其中一半的人有犯罪史。90%的照片用来训练这一AI算法，剩下的10%用来检验算法效果，结果十分惊人，这一系统的识别准确率高达89.5%。

实验的结果十分有趣，它显示罪犯与常人的的面部特征有三大不同：一是罪犯上唇的弯曲程度比非罪犯要大23%，二是罪犯两只眼睛内角之间的距离比正常人短6%，三是罪犯从鼻尖到嘴角两条线的角度比非罪犯小20%。

这个实验结果是否可以证明日后我们能借助这一系统识别出有潜在犯罪危险的人呢？尽管这是个具有争议的做法，判断一个人是否有犯罪倾向需要更多其他信息加以证明，但这一系统还是可以应用到多个方面来提高安全性。

这套AI最终的结论是，犯罪分子与遵守法律的公民相比，他们长相和普通人之间的差异更大。换句话说，如果一个人的脸越大众，他们越不可能成为罪犯。这项研究对象几乎具有相同的种族背景，这就提出一个严重的问题，虽然犯罪行为可能有遗传因素，但大多数研究人员认为它与环境社会经济因素相关，而不是与遗传因素有关。

但是，如果这项试探性的，高度可疑的研究被公众心理接受，它可能导致一个危险的未来，犯罪是先天的，而不是根据现实和事实判断，并是根据机器识别来进行决断。