스스로는 알 수 없는 '나의 첫인상'을 알려주는 AI가 등장!
개인의 첫인상을 예측하는 AI가 개발되었다.
미국 프린스턴대에서 행해진 연구에 따르면, 타인의 얼굴에 느끼는 첫인상을 AI에게 학습시켰는데, 인간과 같은 판단을 내릴 수 있게 되었다고 한다.
이 AI를 사용하면, 스스로는 판단 불가능한 「자신의 첫인상」을 알 수 있게 된다.
또 지성이나 신뢰성 등의 평가항목을 조작함으로써, 얼굴의 윤곽을 크게 바꾸지 않고, 지성이나 신뢰감이 더하도록 가공한 얼굴사진을 생성하는데 성공했다.
다만, 이 기술에 대해 연구자들은, 정치인이 자신의 얼굴을 「신뢰감」 있도록 가공하거나 「신뢰감」을 잃게 하도록 가공해 상대 후보의 네거티브 캠페인에 사용하는 등, 정치활동의 사상 조작에 이용될 가능성도 경고하고 있다.
AI에 의한 인상 조작은 가까운 장래에 많은 사람들의 생활을 바꾸게 될 수도 있다.
자세한 연구내용은 2022년 4월 21일에 「PNAS」에서 공개되어 있다.
◆ 스스로는 알 수 없는 '자신의 첫인상'을 가르쳐 주는 AI가 개발
「첫인상이 전부」라고 하는 사람은, 우리 사회에서 일정하게 존재한다.
그러한 사람들은 일반적으로 뇌의 기능은 얼굴에 나타나기 때문에 얼굴을 보는 것만으로도 인품과 지성을 판단할 수 있다고 생각하는 것 같다.
그 판단이 올바른지는 불분명하지만 심리학에서 상대에게 주는 인상 전체의 55%가 시각정보에 의해 결정된다고 알려져 있다(멜라비안의 법칙).
또 일상적인 경험에서도, 우리 중 상당수는 첫인상에 의해 상대의 연령·지성·신뢰성·성적 매력을 판단한다.
최근의 사회심리학의 연구에서는, 이들 첫인상이 채용시험이나 법정에서의 형사판결에 이르기까지, 다양한 분야에서, 무시할 수 없는 요소로서 기능하고 있는 것이 보고되고 있다.
외모가 좋은 사람은 능력이 다소 떨어져도 기업에 채용되기 쉽고, 폭력 사건 등의 형사 사건에서는 더 가벼운 판결이 내려지는 경향이 있다.
이러한 사실은, 첫인상이 친밀한 인간 관계에 영향을 줄 뿐만 아니라, 회사의 이익이나 형벌의 무게 등 사회 정의에까지 영향을 주고 있는 것을 나타내고 있다.
그러나, 인간의 얼굴의 어떠한 부위의 어떤 배치가, 특정의 첫인상의 요소……예를 들면 「높은 신뢰감」이나 「강점」에 영향을 주는가는 불분명했다.
본인이 매력적으로 보인다고 생각하고 한 행동이 크게 실패한 경험도 자신의 첫인상이 타인에게 어떻게 보이는지를 스스로는 판단할 수 없는 것에 기인한다.
부모 형제나 친구 등에게 판단받는 것으로 어느 정도의 「지뢰 철거」는 가능하지만, 그러한 사람들은 이미 자신을 어느 정도 알고 있지만, 자신을 모르는 사람은 「첫인상」의 판단은 불가능하다.
그래서 이번, 프린스턴대학의 연구자들은, 컴퓨터에 의해서 자동 생성된 리얼한 1000명의 얼굴 사진의 첫인상을, 약 4000명의 참가자에게 평가받았다.
평가 내용은 약 30항목에 이르는 「매력」 「신뢰감」 「친숙함」 「지성」 「기억에의 남기 쉬움」 「강도」등의 첫인상에 대해서이다.
그리고 얻은 얼굴 사진과 첫인상의 관계를 AI(뉴럴 넷)에 제시해, 어떤 얼굴을 가진 사람이 어떠한 첫인상을 주는가를 학습시켰다.
결과, AI(뉴럴 넷)는 얼굴 사진과 첫인상의 관계를 학습해, 대다수의 인간과 일치하는 첫인상을 답할 수 있게 되었다.
예를 들어, 많은 사람이 「매력이 있다」 「친숙하기 쉽다」라고 평가한 얼굴 사진에 대해서, AI 또한 같이 「매력이 있다」 「친숙하기 쉽다」라고 판단을 내릴 수 있다.
이 학습이 끝난 AI(뉴럴 넷)를 이용하는 것으로, 자신의 객관적인 첫인상을 아는 것이 가능하다.
또 연구자들은 AI(뉴럴 넷)에 의한 평가를 참고해, 사진의 찍는 방법이나 표정을 생각하는 것으로, 첫인상의 특정의 항목을 높이거나 억제하거나 하는 것이 가능하다고 말하고 있다.
이 때문에 개발된 AI(뉴럴 넷)는 보다 매력적인 선거 포스터를 만들려는 정치인 등에게 탐나는 대상이 될 수 있다.
하지만, 이 기술의 진정한 가치는 영상 가공기술에 미치는 영향에 있다.
◆ 단순한 미인만드는 앱과 달리 '개성'을 추가할 수 있다
현재, 진보된 영상 가공기술은, 사진 뿐만이 아니라 실시간(리얼타임)의 인터넷 전달에서도, 자신의 얼굴을 「(아예)다른 사람」수준까지 가공하고, 보다 매력적인 전달자로서 가장하는 것이 가능하다.
단지 기존의 미인이미지 만들기 앱으로 만들 수 있는 것은, 평균화의 개념에 근거하고 있는 것에 지나지 않다.
「미남 미녀」의 작성 프로그램의 대부분에서는, 피사체의 얼굴의 각 부분의 수치를, 기준으로 하는 몇개의 미안 패턴을 향해서 이중화 보정하는 것으로……즉 개성을 지우는 것으로 아름다움을 나타나게 한다.
이는, 주위의 인간의 평균화된 얼굴을 아름답다고 느껴 버리는 인간의 본능을 이용한 것이 되고 있다.
그러나 이번 개발된 기술을 사용하면 신뢰감이나 지성, 강력함이라고 하는 「평균화」나 「중화」와는 다른 「편중된」특성을 선택해 피사체에 부여하는 것이 가능하다.
예를 들어 특정부위에 특성을 얼마나 부가하는가와 같은 조절도 조작할 수 있다.
이들 편향된 특성의 부여는 단순한 미남 미녀 가공보다 개성 연출 능력이 뛰어나다.
「평균화」나 「중화」를 기본으로 하는 「미남 미녀」가공의 막다른 길은 「비슷한 얼굴의 양산」인 것을 생각하면, 개성의 부여 능력을 가진 AI(뉴럴 넷)는, 완전 상위 호환이 될 가능성을 내포하고 있다.
연구자들은 우수한 기술에는 위험성이 따를 것이라고 말합니다
특히 정치에서는 위험도가 치솟아요.
◆ 상대 후보의 신뢰감과 지성을 줄인 얼굴 이미지를 만들 수 있다
새롭게 개발된 기술은 자신의 첫인상에 평균화와는 다른 편향된 특성을 부여할 수 있다.
그 때문에 아름다움보다 힘이나 리더쉽이 요구되는 정치인 등에게는, 보다 효과적인 선거 포스터를 만들 수 있게 한다.
물론 선거 포스터의 정보를 조작하는 것은 허용되지 않는다.
단지 정치인이 자신의 얼굴을 만질 뿐이라면, 단순한 거짓말이나 허세로 끝날 것이다.
그러나 이번에 개발된 기술은 신뢰감과 지성을 증가시킬 뿐만 아니라 반대로도 가능하게 되어 있다.
방대한 정보를 학습한 AI(뉴럴 넷)는 인간의 얼굴에 높은 신뢰감이나 지성을 부여할 수 있을 뿐만 아니라, 반대로 신뢰를 줄 수 없는 인간이나 머리가 나빠 보이는 인간이라고 평가되는 특성을 얼굴에 부여하는 것도 가능한다.
첫인상에 좋지 않은 특성을 부여하는 것에 많은 사람들은 아무런 의미도 가치도 발견하지 못한다.
그런데 정치인처럼 경쟁자가 있는 인간에서는 다른 의미를 갖게 된다.
이 기술을 악용하면 정치인이 상대 후보의 얼굴 사진에 대해 신뢰감과 지성을 감소시킨 수정버전(페이크)을 만들어 인터넷에 퍼뜨리는 방식으로 선거 판세를 유리하게 치르는 것도 가능한다.
상대에게 악의적 특성을 부여할 수 있다면 단순한 못생긴 앱보다 선거판에서는 효과적이고 치명적인 영향을 줄 수 있을 것이다.
이렇게 되면 단순한 정치인 개인의 거짓말이나 허세로 끝나지 않고, 위험한 민심조작·사회조작이 된다.
연구자들은 현재 개발된 기술에 대한 특허를 신청한 것으로 알려졌다.
기술을 독점하고 관리해서 위험한 조작이 일어나는 것을 막을 수 있다는 의미라고 할 수 있다.
◆ 다음 목표는 '개인의 취향'도 고려한 첫인상 예측 AI 만들기
이번 연구로 인간과 같은 첫인상에 반응하는 AI(뉴럴 넷)가 개발됐다.
개발된 기술을 사용하면, 자신의 첫인상을 객관적으로 알 수 있다.
또한 기존의 '미남미녀' 가공이 특징의 중화를 주로 수행하고 있는 반면, 새로운 기술은 바람직한 특성을 원하여 부여할 수 있는 '개성추가'가 가능한다.
또한 참고로 이번 연구에서는, 안경과 지적인 인상의 관계도 조사할 수 있었다.
그러자 흥미롭게도, AI(뉴럴 넷)도 안경을 쓰고 있는 인간의 첫인상에 대해서, 보다 영리하다고 대답한 것이 밝혀졌다.
전통적으로 안경을 쓰면 영리해 보인다고 알려져 있었지만, 아무튼 첫인상에 한해서도 정말이었던 것 같다.
연구자들은 다음 목적으로 특정 개인이 다른 사람의 얼굴에 어떻게 반응하는지를 예측할 수 있는 AI(뉴럴 넷)를 개발하고 싶다고 말한다.
이번 연구로 개발된 AI(뉴럴 넷)는 대다수 인간의 평균적인 반응에 초점을 맞추고 있다.
그러나 인간에게는 특정 얼굴형상에 의해 끌리는 등, 취향이 존재하기 때문에, 다수파의 반응이 항상 최적해를 얻을 수 있는 것은 아니다.
만약 개인의 첫인상을 예측할 수 있게 되면, 기업 면접의 면접관이나 맞선 상대라는 특정의 타겟에 바람직한 인상을 주는 개인 수준의 최적인 인상조작이 실현될 것이다.
무서운 이야기로 들립 수도 있지만, 개인에 초점을 맞춘 첫인상의 예측기술은, 자신에게 있어서의 운명적인 사람 혹은 첫눈에 반하는 사람을 알게 하는 것으로 연결된다.
그것은 통계에 의존하기 쉬운 사회심리학에 새로은 활력을 주는 계기가 될수 있다.
This Algorithm Has Opinions About Your Face
https://www.stevens.edu/news/algorithm-has-opinions-about-your-face
Deep models of superficial face judgments
https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2115228119