傲慢か偏見か？AIはあなたの美的観念に影響を与えていますか？

数日前、TikTokで、ある親がTikTokの特殊効果を使って子供の年齢と容姿を計測する動画を見ました。その結果、彼の3歳の娘は32歳で、容姿スコアは83でした。同様の状況が、Baidu AI Experience Centerアプレットの顔と体の認識でも発生しました。誰かが女性の写真をアップロードしましたが、AIは性別が男性であると伝えました。エディ・ポンの写真をアップロードしたところ、外見スコアはわずか55点でした。

何が問題ですか？

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その人物がエディ・ペンであると特定できる写真

AIの美学がエンターテインメント業界にコメントし始める

人々は美しさと醜さに関して統一された基準を持っていません。西洋人の美意識は東洋人のそれとは大きく異なります。伝統的な美意識では、中国人は一様に目が大きく、鼻筋が高く、肌が白い人などを美人と分類しますが、西洋人は小麦色の肌を好みます。彼らにとって、目が小さく、一重まぶたの女性の方が魅力的です。中国でも、人によって美的嗜好は異なります。しかし、AI 美学の出現は私たちのパーソナライズされた美学に影響を及ぼしています。

たとえば、エンターテインメント業界。女性スターにとって、外見は常に最初のハードルであったことは周知の事実ですが、現在、AI が私たち一人ひとりの外見を再定義しています。さらに、AI外見スコアリング技術は、芸能界の女性有名人に初めて適用されました。

今年、テンセントのタレントショー「Creation 101」は夏を通して人気を博しました。NetEaseはBaidu AI Open Platformが提供するAPIインターフェースを顔分析ツールとして使用し、「Creation 101」のデジタル解釈を行いました。顔データの明瞭性と使いやすさを確保し、無関係な要素の干渉を最小限に抑えるために、「プロデュース101」の公式いいねチャンネルから出場者の公開プロフィール写真101枚を入手し、名前をマークした。

この人工知能採点リストでは、最低得点者は楊雲青、最高得点者は陳一涵である。容姿による上位11位と下位11位のランキングでは、上位22名の出場者のうち、後者のほうが多くを占めている。一部のネットユーザーは「人工知能と実際の人間の美的嗜好は違う」と叫んだ。一部のネットユーザーもこう言っています。「これにはある程度の真実がある」

AIによる容姿採点は、デビューしたばかりのガールズグループだけに限ったことではなく、エンターテインメント業界のほとんどに浸透している。Blog Gardenによると、BaiduのAI採点はトップ99にランクインしており、ファン・ビンビンがトップだ。トップ10には、チャオ・リーイン、アンジェラベイビー、ヤン・ミーなど、人気急上昇中の人気若手女優が名を連ねている。 AIの外見スコアが人気と関係があるかどうかについて疑問を呈する声もある。さらに、AIによる容姿評価が芸能界に参入すれば、著名人の人気にも少なからず影響を与えることになるだろう。

かつての映画では、俳優たちはナチュラルな容姿で登場していました。その後、人々の注目が芸能界に集まるにつれ、芸能界の有名人たちは大衆の美的感覚を特に気にするようになりました。その結果、韓国やヨーロッパで二重まぶたの流行の波が生まれ、整形手術を受けた顔がスクリーンに映る機会が増えました。 AIが私たちの美的観念を支配するかどうかは今のところわかりませんが、それが美的基準になったとき、おそらくエンターテインメント業界の女性有名人への影響が最も大きくなるでしょう。

外見だけでなく、AIは私たちの服装スタイルにも侵入している

ファッション業界が AI を採用するにつれて、服装のスタイルも AI によって定義されるようになります。アマゾンは今年6月、米国で「パーソナルスタイリスト」と位置づけられるEcho Lookを発売した。ファッション専門家の意見と深いアルゴリズム計算に基づいて、人々がより美しい服装を選ぶのを手助けできると主張しており、服装に基づいてスコアを与える。

Amazon の「パーソナル スタイリスト」はあなたのスタイルを指示することはありませんが、彼らが選ぶ服については、ある程度のコントロール権を与えてくれます。

中国では、アリババもファッションAIを立ち上げた。これは、数十億枚の商店の写真を基にした人工知能技術を使用し、衣料品の専門家やタオバオのインフルエンサーから提供されたデータを活用して、買い手に一連のマッチングプランを提供する製品である。

しかし、衣服のファッションセンスの判断をAIに任せることはできないかもしれません。

美術史家クエンティン・ベルは、社会学者にとってのファッションは生物学者にとってのミバエと同じであり、統一された基準で人の服装を判断するのは偏ったことだと考えている。

ファッション業界は最も敏感な嗅覚を持っています。他の業界とは異なり、ファッショントレンドをリードするには、時には逆風に立ち向かう必要があります。シャネルの祖母、ココ・シャネルさんは、黒に魂を吹き込み、ファッション業界における黒の永遠の基調を確立した最初の人です。ココ・シャネルさんはかつてこう言っています。「私より前に、黒を着る勇気のある女性はいなかった！」 1926年、シャネルの最もクラシックなリトルブラックドレスが登場しました。シンプルでエレガントなミニマリストのラインは、当時のファッション界を一気に席巻し、すべての女性を魅了しました。それ以前は、黒は葬儀のときだけ着られる色であり、厳粛な場では高貴な女性だけが黒を選んでいました。

マリリン・モンローと聞いてまず思い浮かぶのは、風にあおられてスカートを両手で隠したセクシーな女の子です。モンローは小さな白いドレスとハイヒールのファッショントレンドを確立し、またジーンズのファッショントレンドも確立しました。ジーンズの歴史はとても長いですが、彼女以前はジーンズは自由と個性を象徴していましたが、優雅とはみなされていませんでした。モンローは映画「The Misfits」でジーンズへの愛を表現しただけでなく、さまざまな公の場でジーンズを着用していました。その後、GUESSは「モンロー風」のジーンズを発売し、すぐに売り切れました。

歴史に名を残すこの2人のファッションアイコンは、大胆なアイデアでファッション業界に旋風を巻き起こしました。AIに頼って服の組み合わせをカスタマイズすると、美しさを創造する能力を失ってしまうかもしれません。 Smart Relative TheoryのYi Min氏は、これらの企業が立ち上げたAIによる着せ替えやパーソナライズされたカスタマイズは、マーケティングツールに近いものだと考えています。電子商取引プラットフォームに関しては、あなたの服装のファッションセンスをそれほど気にしないかもしれませんが、あなたの財布のことをもっと気にします。

AIが定義する美学は、肌の色を差別するストレート男性の美学に近い

AIがなかったら、私たちの心の中の美の定義は違っていたかもしれません。しかし、データに頼るAIは、美しさの意味を理解しない単なる冷たい機械です。 Cover Newsによると、2016年にロシアと中国の若者グループが、マイクロソフトとNVIDIAが支援するYouth Laboratoriesで世界初のAIビューティーコンテスト「Beauty.AI 2.0」を開催した。このAIコンテストには世界119の国と地域から6,000人以上が参加した。

AIコンテストでは、顔のしわ、顔の対称性、年齢認識、ファン、色素検出について出場者を評価します。結果が発表された後、18歳から29歳の男性グループでは、5人の受賞者の中に黄色人種は一人もいなかった。同年齢層には黄色人種の女性が1人いたものの、最終的に選ばれた44人の美人コンテスト優勝者のうち、黄色人種の女性は6人、黒人女性は1人だけで、残りの37人の優勝者はすべて白人だった。

この AI 美的コンテストでは、誰も化粧をしたり過度な装飾をしたりしていませんでしたが、一見清潔で汚れのない AI 美的感覚は、実際には肌の色に対する差別を示していました。ユース・ラボのディレクターは、多くの魅力的なファイナリストが最終的に AI によって拒否されたとも考えています。

肌の色による論争に加え、美的ラベルによる論争も AI に鮮明に反映されています。

同紙はかつて、中国交通大学の呉暁林教授率いるチームが機械に美女を見分ける訓練をしたというニュース記事を報じた。人工知能は「清純」な美女と「色っぽい」美女をうまく区別することができ、その美的嗜好は中国の大学の男子学生のそれと非常に一致していた。この研究では、美しい女性をその外見に基づいて肯定的に分類するか否定的に分類するかが研究の焦点となった。研究チームはまず半自動サンプル収集を実行した。彼らは「シンプルな美しさ」や「かわいい女の子」などのキーワードを使って百度の画像を検索し、写真をS+とS-の2つのグループに分けた。

S+ には、純粋、優しい、優しい、シンプル、寛大などのタグが付いた美しい女性の写真が含まれています。

S- には、繊細、安っぽい、派手、コケティッシュ、軽薄、魅力的、派手などのラベルが含まれます。

中国の男性大学院生は、肯定的意味と否定的意味を持つ5枚の写真の2つのグループを手動で再度スクリーニングし、一部の誤った検索結果を除外して、最終的に肯定的グループで合計2,000枚の写真と否定的グループで1,954枚の写真を取得しました。実験では、データセットの 80% をトレーニングに、10% を検証に、残りの 10% をテストに使用しました。最終結果では、訓練された機械が「陽性グループ」と「陰性グループ」を識別する際の精度が 80% であることが示されました。

この研究は、機械が人間の感情を学習する際に、その美的感覚についても人間の認識に頼るようになることを示しています。顔認識のために女性が濃い化粧をすると、AI はあなたを軽薄またはコケティッシュだと分類する可能性があります。しかし、一見弱そうな女性がAI美学を行った場合、それはおそらく優しくて単純なものに分類されるでしょう。

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楊雲青と特定された人々の写真

これらに加えて、男性と女性の美的感覚の違いにより、AI はストレートな男性の美的感覚を好む傾向もあります。前項で述べたNetEaseが「プロデュース101」に与えたAIテストスコアでは、陳亦涵が1位を獲得しました。このデータから、陳亦涵の容貌はストレート男性の美学にもっと合っていることがわかります。彼女は長い巻き毛、甘い笑顔、月のような瞳を持ち、清純派の代表のようです。

スコア最下位のヤン・ユンチンは、常に中性的なスタイルを保っており、実際には多くの女性ファンを抱えており、彼女の顔立ちはガールズグループの中で最低のスコアとは言えない。しかし、彼女はいつもショートヘアで登場するため、AIは彼女に最低のスコアを与えた。

彼女の写真をBaiduのAI認識に入力すると、性別は男性になりました。 AI の美学は偏っていると言わざるを得ません。そして、この偏りは一部の人々にとって不快です。

私たちは美的感覚を AI に委ねるつもりはありませんが、美容カメラの存在のように AI が私たちの美的感覚に影響を与えていることは否定できません。美容の世界では、美は AI によって定義されます。 Smart Relative TheoryのYi Min氏は、AIに美的基準を定義させる日が来たら、新しい美容・整形ビジネスが生まれるかもしれないと考えています。結局のところ、世界中の女性は美が大好きです。AIに認められるためには、機械が私たちの外見を評価するスコアを向上させる方法を見つける必要があります。

しかし、これは私たちにとって本当に良いことなのでしょうか?