16:32 29.04.2026 Ср 2 мин Нейросети просто считывают стереотипное видение разработчиков
ИИ не имеет собственных суждений (фото: Magnigfic)
Исследователи Школы наук о данных Вирджинского университета выяснили, что ИИ не способен объективно оценивать человеческую внешность. Вместо математических формул привлекательности нейросети транслируют скрытые предубеждения.
Об этом информирует РБК-Украина со ссылкой на материал University of Virginia School of Data Science.
Еще больше интересного: Живой ИИ из клеток мозга: ученые создали биологический компьютер
Ученые проверили, действительно ли компьютерное зрение может найти идеал красоты через математическую формулу «золотого сечения». Для этого они сравнили реальные фотографии лиц с математическими эталонами.
Результаты анализа выявили критическую проблему: главным фактором, влияющим на оценку ИИ, были демографические особенности людей, а не математические пропорции.
Выяснилось, что на исходные данные ИИ больше всего влияет происхождение человека, а не симметрия его лица. Модели фактически отражали вкусы и предубеждения разработчиков, которые собирали данные для обучения.
Исследователи предупреждают: использование таких алгоритмов в соцсетях или системах безопасности может привести к массовой дискриминации, поскольку объективности в таких оценках не существует.
Какова реакция научного сообщества?
Профессор Принс Африе отмечает, что попытки автоматизировать оценку внешности только усиливают социальные стереотипы. Поскольку ИИ учится на человеческих данных, он копирует и масштабирует человеческие ошибки. Это создает замкнутый круг, где субъективные взгляды становятся цифровым стандартом.
«Этот проект подчеркивает ключевое ограничение моделей ИИ, которые столь же объективны, как и данные, на которых они учатся», — отмечает Африе.
«Попытки количественно оценить красоту часто говорят скорее о репрезентативности и предвзятости, чем о каком-либо универсальном стандарте», — добавляет ученый.
Каковы масштабы проблемы?
ИИ-технологии уже работают в бьюти-фильтрах смартфонов и биометрических инструментах. Если данные для обучения были однообразными, ИИ будет считать «красивым» только один тип лица.
По мнению ученых, это создает опасный прецедент в цифровой культуре и искажает восприятие реальности. Фактически ИИ заставляет пользователей подстраиваться под искусственные стандарты.
Исследователи призывают разработчиков разнообразить выборки данных и критически оценивать предположения ИИ-моделей.
Они считают, что человеческое восприятие формируется культурой, контекстом и опытом. Поэтому красота не поддается ни одной универсальной формуле, а это демонстрирует четкие лимиты ИИ в понимании субъективных человеческих черт.
«Математические паттерны могут описывать мир, однако они не способны оцифровать эстетику», — резюмировали ученые.
