你看過迪士尼的動畫片嗎？

那種只要壞人一露臉，你就明白他/她已經(jīng)壞到無可救藥的動畫片。

鷹鉤鼻、寬下巴、小胡子都是反派的經(jīng)典特點

在迪士尼電影里，“好人”和“壞人”有著非常明顯的區(qū)別。這是因為年紀太小的觀眾可能無法理順電影的邏輯，所以就需要一些明確的視覺提示，區(qū)分好人和壞人：

迪士尼的反派

迪士尼的主角

從上兩幅迪士尼反派與主角的對比中，我們可以發(fā)現(xiàn)——動畫片中好人與壞人的區(qū)別是非常明顯的。好人臉型相對柔和，更接近真實，鵝蛋臉、瓜子臉居多。而壞人的臉型則相對夸張、棱角分明，要么特別細長，要么大到?jīng)]邊。

當然還有眼睛：好人的眼珠子普遍要比壞人大上一圈。

而如果我告訴你，從長相判斷善惡，實際上也是有一定科學依據(jù)的呢？

納粹戰(zhàn)犯戈培爾 1933年，日內(nèi)瓦

在2016年，上海交通大學教授武筱林發(fā)布了論文《基于面部圖像的自動犯罪性概率推斷》 ，用人工智能的算法尋找罪犯的普遍面部特征。

實驗結(jié)果顯示，至少在實驗團隊所檢測的1856張人臉照片里，機器可以用較高的準確率把罪犯從普通人中間區(qū)分開來。

上排三張照片為實驗用到的罪犯照片

下排三張為普通人的照片

這1856張臉中，有730人是已經(jīng)被法庭定罪的罪犯。而剩下的1126人則是未被定罪的普通人…機器通過學習這兩類人的臉部照片，找到了兩撥人在特定面部細節(jié)上的區(qū)別。

上圖為研究人員主要關(guān)注的面部特征。d瞳距；θ人中是否有明顯的線條，以及ρ嘴巴大小

實驗報告中還提到：計算機的視覺算法沒有主觀偏見，可以確保結(jié)果的客觀性（不受人類主觀感情影響）

簡單的說，就是發(fā)現(xiàn)了壞人臉到底長什么樣！

計算機根據(jù)機器學習生成罪犯和非罪犯的平均照片

左側(cè)為罪犯，右側(cè)為非罪犯

根據(jù)研究人員的報告，罪犯與非罪犯面部特征最大的區(qū)別在于三點：

1.瞳距：罪犯的瞳距相對而言更小。兩眼之間更加接近。

2.人中: 罪犯的人中更加明顯，有清晰的兩條線。而普通人則沒有明顯的人中

3.嘴巴：罪犯的嘴巴更小一些。

除此之外，研究人員還發(fā)現(xiàn)，罪犯之間的面部細節(jié)差異更大，而普通人則沒有那么大的差異。

上排為罪犯長相的四種主要類型 下排為普通人長相的三種主要類型

簡單地說，就是好人都是相似的，罪犯則都長得各不相同…這與電影里那么多奇形怪狀的反派角色設計不謀而合…

不用說，這篇paper引起了大家的廣泛討論。

雖然，交大教授武筱林馬上公開表示：他的研究完全出于研究目的，對于現(xiàn)實世界里的公共安全不具備指導意義…

但敏感的美國網(wǎng)民，馬上聯(lián)想到了歷史上充滿爭議的一向相關(guān)研究：人相學（Physiognomy）。

人相學

人相學在19世紀的歐洲，曾經(jīng)是非常流行的一個學科?？茖W家們試圖從人類的的臉部特征確定一個人的性格。

最有名的人相學家，要數(shù)意大利科學家Cesare Lombroso。 Lombroso宣稱“幾乎所有的罪犯”都有“大大的耳朵，厚厚的頭發(fā)，細長的胡須，明顯的鼻竇，突出的下巴和寬闊的顴骨”。

人相學家Lombroso

這種分析植根于一種受進化論影響的理論：Lombroso認為罪犯類似于進化前的野蠻人和猿人。

在更細分的領(lǐng)域，Lombroso認為： 盜賊都有小而機靈的眼睛，強奸者有著腫脹的嘴唇和眼眶，而兇手的鼻子“常常像鷹一樣大”。

19世紀人相學冊子，左側(cè)為壞人，右側(cè)為好人

Lombroso的研究在今天看來當屬無稽之談。他的許多判斷的根據(jù)并不來自于科學研究，而是根植于當時社會的種族歧視：鷹鉤鼻、突出的下巴和寬闊的額骨都被認為是猶太人典型的形象。而細長的胡須和小眼睛，則與當時歐洲人眼里的東方人有幾分相似之處。他的研究總結(jié)起來就是：長得不像白人，就是罪犯。

人相學中不同類型的鼻子

這種對于罪犯的“人相學”研究大大助長了當時歐美種族主義的影響力。而許多人擔心，武教授的研究會讓社會對那些長著“罪犯臉”的人產(chǎn)生歧視。

總是演反派的肖恩賓

他們認為罪犯之所以為罪犯，是因為他們做了違法的事。如果我們因為一個人的長相，就讓他經(jīng)受與犯罪分子相同的歧視，這是有違倫理的。

而且罪犯的那些特征：嘴巴小、人中明顯等只是一種統(tǒng)計學上的結(jié)果。非罪犯人群里也有很多具備這種特征的人…一棍子打死一片，顯然不合適。

斯坦福心理學家Kosinski

然而，更加恐怖的是，人臉識別對于我們社會的影響并不止步于犯罪傾向的預測。

就在去年，斯坦福大學心理學家Michal Kosinski發(fā)過一篇paper：他通過研究35326張面孔，找到了同性戀人群與異性戀人群之間的面部差異。

上排左側(cè)為直男，右側(cè)為gay 下排左側(cè)為直女，右側(cè)為les

在實驗報告中，Kosinski甚至寫道：鑒于目前很多公司和政府開始使用人臉識別系統(tǒng)，我們的研究結(jié)果揭示了一種侵犯同性戀者隱私的威脅。

即大公司或政府很有可能利用這套算法，給疑似同性戀者施加隱形天花板…

當然，值得注意的是，這兩篇研究的結(jié)果都是完全基于統(tǒng)計與算法的。他們并沒有去尋找面部特征與犯罪行為或者同性戀行為之間的關(guān)系。

也就是說，這兩篇paper展示的是一種相關(guān)性，而非證實的因果性——打個比方，我們?nèi)祟惖拿娌刻卣饕彩遣粩嘧兓?，這些罪犯完全有可能是成為罪犯之后，面部特征才逐漸趨同于罪犯。如果是這樣，面部特征才是果，而犯罪則是原因。

以貌取人雖然有它一定的道理，但我們終究是一個個獨特、復雜的個體。如果我們用一些簡單的特征去粗暴地給別人貼標簽，那我們比冰冷的機器也強不到哪里去了…