毎年 1 月、約 4,500 社の企業がコンシューマー エレクトロニクス ショー (CES) として知られる心理的なマラソンに参加するためにラスベガスに集結します。
2019年の祝祭は例年とほとんど変わりませんでした。企業はアイデアを過剰に売り込み、参加者は奇抜な製品をツイートし、果てしなく続く会場の様子をインスタグラムに投稿しました。トレンドの発見がゲームのテーマとなり、今年のトレンドは多岐にわたりました。ドローン、音声起動ホームアシスタント、「8K」テレビなどです。しかし、最も刺激的だったのは、人間の顔を「読む」と謳い、一枚の画像から感情や健康状態を明らかにするロボットでした。
中には、ミーム文化と疑似科学を混ぜ合わせた、歯に衣着せぬ、圧倒的なものもあった。ある機械は、36歳のテクノロジー編集者スタン・ホラチェクの写真を「可愛らしく、30歳で、G-Dragonに似ている」と解釈した（3つのうち2つは悪くない）。別の機械は、彼が47歳くらいで「98%男性」だと判定した。どちらも大量の絵文字が使われていた。
しかし、提案の中には、私たちの日常生活に重大な影響を及ぼす可能性のあるものもある。インテルは、表情で操作する車椅子（ウィンクで左折、キス顔で右折など）の開発に関する最新情報を発表した。これは、モビリティに明確かつ前向きな影響を与えるだろう。Veoneerは、自動運転AIのための「表情認識」コンセプトを宣伝した。このコンセプトは、ドライバーが運転に集中しているか、眠気を催しているか、あるいは運転中に何かに気を取られているかを判断するために、表情を判断する。また、医師の診察の一部を自動化し、私たちの顔を深く観察して病状を判断するという意向を示した企業もあった。
CESに展示されている製品はピカピカで新しいものかもしれないが、顔を情報に変換したいという人間の欲求は古代にまで遡る。J・ポール・ゲティ財団のサラ・ウォルドーフ氏によると、ギリシャの数学者ピタゴラスは弟子を「見た目の才能に基づいて」選んだという。1400年代、スコットランド王ジェームズ2世の顔にあった朱色の痣（別名「激怒の顔」）は、彼の激しい気性の表れと考えられていた。また、植民地時代のヨーロッパでは、多くの科学者が人間の表情を動物の行動と結びつけた人種差別的な風刺画に信憑性を与えていた。
「人相学」とは、顔のしわには隠された意味があるという広く信じられている考え方のことですが、実際には決して消え去ったことはありません。ニューヨーク・タイムズ・マガジン誌で、テジュ・コールは、この考えはあらゆる写真作品に表れていると主張しました。「私たちは肖像画を、まるでそこに描かれた人物に内在する何かを読み取っているかのように解釈する傾向があります」と彼は書いています。「私たちは強さと不確実性について語ります。強い顎を称賛し、弱い顎を哀れみます。高い額は知的だとみなされます。私たちは人の顔の特徴を、その人の性格の内容と容易に結びつけます。」
しかし、2 つの目、口、鼻は実際に何を伝えてくれるのでしょうか?
「将来的には、顔から感情を読み取る技術が開発される可能性はあると思います」と、ノースイースタン大学の感情心理学・神経科学の専門家、リサ・フェルドマン・バレット氏は言う。「ただし、顔だけからではなく、文脈の中での顔を読み取る必要があるのです。」
しかめっ面を考えてみてください。これはほぼ普遍的な不快感のサインだと考えられています。「 『インサイド・ヘッド』で見たことがあるでしょう」とバレット氏は、感情の混乱を描いた2015年のピクサー映画を引き合いに出して言います。「小さな怒りのキャラクターは誰の脳内でも同じように見えます…これは人々が信じているステレオタイプです。」しかし、最も確固たる証拠は別のことを示唆しています。「人は怒っているときにしかめっ面をします。だいたい20～30%の割合です」と彼女は言います。「しかし、そうでない場合もあります。そして、怒っていないときにもしかめっ面をすることが多いので、しかめっ面は特に怒りの兆候とは限らないのです。」
ここで文脈が重要になります。私たちは常に他人の「ボディランゲージ」、表情、そして声のトーンまで分析しています。観察しながら、何が起こったのか、今何が起こっているのか、そして次に何が起こるのかを考慮します。バレット氏が強調するように、私たちは自分の体の中で何が起こっているのか、何を感じ、何を見て、何を考えているのかさえも考慮します。人によってこの能力は異なり、特定のやり取りにおける成功を左右する要因もあります。もしあなたが誰かをよく知っていて、試行錯誤を重ね、その人の特定の感情がどのように表れるかを理解しているなら、その人のしかめっ面を正確に解釈できる可能性が高くなります。
しかし、これらはどれも本当に人の顔を「読んでいる」わけではない。「実際には、これは間違った例えです」とバレット氏は言う。「なぜなら、私たちは人の動きに心理的な意味を見出すのではなく、推測するからです。しかも、推測は主に文脈に基づいているのです。」せいぜい、他人の顔と共同作業しているに過ぎない。つまり、データ（唇の曲がり）と先入観から何か新しいものを作り出すのだ。これは、現在のロボットには観察も理解もできないことだ。
これらの生来の資質は、共感し、他者を理解し、自分の感情を伝えるのに役立ちます。しかし、それらは私たちを誤った方向に導くこともあります。「文献によると、私たちは顔から性格を読み取る能力を過大評価する傾向があります」と、ダートマス大学の脳科学教授、ブラッド・デュシェイン氏はメールで述べています。「例えば、人は見た目が信頼できる人とそうでない人について一貫した判断を下しますが、これらの判断は現実の状況において信頼性を効果的に予測するものではないようです。」
顔から個人の健康状態を読み取ろうとするのも同様に複雑だ。オーストラリア、シドニーのマッコーリー大学講師、イアン・スティーブン氏は、主に進化論的なパラダイムを用いて、私たちの生理機能が顔にどのように反映されているかを研究している。彼は、顔の形からBMIや血圧などを予測できることを発見した。彼の最も興味深い発見は、顔つきではなく、肌の色に関するものだ。研究参加者は、肌の色が黄色や赤みがかった白人をより健康的だと評価した。スティーブン氏は、これがケラチノイド（果物や野菜をたくさん食べることで得られるオレンジ色の色素）と酸素を豊富に含んだ血液（心血管系の問題によって減少した温かみのある色調）という、健康の非常に現実的な2つの指標に相当すると主張している。
こうした判断のほとんどは無意識のうちに行われます。 『高慢と偏見』では、ダーシー氏はエリザベス・ベネットがネザーフィールドまで3マイル（約4.8キロメートル）のハイキングをした後、彼女の赤ら顔に戸惑います。しかしダーシーは、自分の魅力を酸素を豊富に含んだ血液や生殖能力と結びつけてはいません。ありがたいことに、彼はただ目に映るものに反応しているだけです。これは表面的なことのように思えるかもしれませんが、ジェーン・オースティンのこの恋愛小説は、より深い真実を明らかにしています。「魅力的だと認識される顔は、健康的だとも認識される」とスティーブンスは言います。
多くの進化生物学者は、身体的健康と認識される美しさが時折混ざり合うことは有利だと主張するだろう。少なくとも理論上は、動物が配偶者を選び、種の繁殖を助けるからだ。しかし、それは決して万能ではない。美しさは、多様で重要な点で、文化によって決定されるのだ。例えば、アメリカ人は痩せていることを高く評価し、太っていることを非難するが、痩せている人が不健康であることもあり、太っている人が非常に健康的であることもある。こうした恣意的な分類は既に現実的な影響を及ぼしている。単に外見を理由に、肥満の人、女性、有色人種は職場から救急室まで、差別されているのだ。
多くの人にとって、美しさは他のすべてを覆い隠してしまうことがあります。2017年のNature誌に掲載されたある研究では、「男性の健康状態は、平均性、対称性、そして肌の黄色みによって肯定的に予測される」と結論付けられています。一方、女性の健康状態は「女性らしさによって予測される」とされています。
外見をより意味のある洞察へと変換する機械を開発すれば、人間の愚かさを克服できる可能性があると考える人もいる。一方で、それが制御不能なほどに愚かさを増幅させるのではないかと懸念する人もいる。CESの騒ぎの中、ネイチャー誌に掲載された最近の研究では、連邦政府を思わせる名前を持つ営利遺伝子企業FDNAに所属する研究者たちが、人工知能を用いて子供の顔写真から遺伝性疾患を特定した。混沌から秩序を求めたドイツの哲学運動にちなんで名付けられた「DeepGestalt」と呼ばれるこのプログラムは、1万7000枚の画像データセットで学習させ、200以上の症候群を特定した。
テクノロジーに対するあなたの考え方によっては、ディープゲシュタルトは期待を膨らませることも、不安を一気に押し下げることもできる。結果の解釈には依然として医師の手が必要だが、スティーブン氏によると、このような機器は多くの病気を診断する「より安全で便利な」方法となる可能性があるという。しかし、その利用には深刻な倫理的問題が伴う。「かつてはプライベートだった情報が、はるかに簡単に特定される可能性がある」とスティーブン氏は言う。「企業はFacebookのプロフィールからあなたの写真を取得し、以前はできなかったリスク分析を行い、保険適用を拒否したり、追加料金を請求したりするようになるのだろうか？」
同様の顔認識アルゴリズムも、プライバシーに関する懸念を引き起こしています。2017年に「AIゲイダー」を開発する試みは、Glaadなどの組織や人権擁護団体から非難されました。ある批評家は、これを「13歳のいじめっ子に相当するアルゴリズム」と呼びました。この研究の非常に限定された範囲では、この機械は男性がゲイであるかどうかを偶然よりも31%高い精度で予測することができました。人間は偶然よりも11%高い精度でした。
たとえ隠したいと思っても、私たちの思考や感情を読み取ってしまう人間や機械への恐怖は、テクノロジー不安の根底にあるものであり、ジョージ・オーウェルの小説『 1984年』に凝縮されています。この小説は、今年6月に出版されてから70年が経ちます。しかし、この領域では、想像力は依然としてテクノロジーをはるかに凌駕しています。
フェルドマン・バレット氏は、感情を読み取る高度なスキルを持つロボットは実現可能だと考えている。良くも悪くも。しかし、現在この市場で活動している企業は、実際にはそれを製造する体制が整っていないようだ。「コンピューターは、コンピュータービジョン、つまり動きの検知という側面において、ますます進歩しています」とバレット氏は言う。「残念ながら、（プログラマーたちは）動きを検知することが感情を検知することだと考えているのです」。真のブレークスルーを実現するためには、「ある意味では、技術ではなく、考え方、つまり仮説を変える必要があるのです」とバレット氏は語る。
タイムズ紙の人相学コラムで、テジュ・コールは1980年代のある若い男性の白黒写真について述べている。「昔ながらの言い方で言えば、この少年の左眉の緩やかな弧は皮肉屋の性格を表している、あるいは顔立ちの左右対称性は彼を信頼感と信用性の両方で表現している、と言いたいところだ」と彼は書いている。「しかし、実際には、それは投影的な表現になってしまう」
したがって、CES で感情や健康状態を読み取るミラーを注文した場合でも、キャンセルして新しいモデルを待つ時間はおそらくまだあるでしょう。
