来自HSE大学和开放大学人文经济专业的俄罗斯研究人员证明，人工智能比“人类”评价者更能从“自拍”照片中推断出人的性格。与其他四个特征相比，责任心变得更容易识别。基于女性面孔的人格预测似乎比男性面孔更可靠。这项技术可用于在客户服务、约会或在线辅导中找到“最佳匹配”。
《科学报告》年5月22日将发表文章《在现实生活中利用静态面部图像评估五种人格特质》。
从古希腊到切萨雷龙勃罗梭的生理学家试图将面部外貌与性格联系起来，但他们的大多数想法都经不起现代科学的推敲。少数既定的特定面部特征和面部长宽比等性格特征之间的关系非常弱。要求人类评分者根据照片做出人格判断的研究结果不一致，说明我们的判断太不靠谱，没有实际意义。
然而，有强有力的理论和进化论表明，一些关于人格特征的信息，尤其是社会交流所必需的信息，可能是通过面部传达的。毕竟，面部表情和行为受基因和激素的影响，一个人外表产生的社会经验可能会影响一个人的性格发展。然而，最近来自神经科学的证据表明，人脑并不看特定的面部特征，而是以整体的方式处理面部图像。
来自莫斯科两所大学、国立研究大学高级经济学院(HSE)和人文经济开放大学的研究人员与一家名为BestFitMe的俄英商业初创公司合作，训练了一系列人工神经网络，使其能够可靠地根据人脸照片判断性格。该模型的性能高于以前使用机器学习或人类评分器的研究报告。人工智能可以根据志愿者上传的自拍照，对良心、紧张、外向、友好、开放做出非凡的判断。由此产生的人格判断在同一个人的不同照片中是一致的。
这项研究是在12000名志愿者的样本中完成的，他们根据“五大”模型完成了一份自我报告问卷，测量了他们的性格特征，并上传了31000张自拍。受访者被随机分为训练组和测试组。利用一系列神经网络对图像进行预处理，保证图像质量和特征一致，排除带有情感表情的人脸以及名人和猫的照片。接下来，训练图像分类神经网络，将每幅图像分解为128个不变特征，然后是利用图像不变性预测人格特征的多层感知器。
r=.24的平均效果表明，在58%的情况下，AI可以正确猜测两个随机选择的个体在人格维度中的相对位置，而不是50%的偶然预期。与自我报告与观察者人格等级相关性的元分析估计相比，这表明依赖静态面部图像的人工神经网络的性能优于普通人，普通人可以在没有事先认识的情况下亲自实现他们的目标。与其他四个特征相比，责任心变得更容易识别。基于女性面孔的人格预测似乎比男性面孔更可靠。
有很多潜在的应用需要探索。在高速度和低成本比高精度更重要的情况下，从现实生活中的照片中识别个性可以补充传统的个性评估方法。人工智能可以用来提出最适合客户个性的产品，也可以在二元交互(如客服、约会或在线辅导)中为个人选择可能的“最佳匹配”。
