A véletlenszerűnél jobb arányban ismerte fel a melegeket a Stanford Egyetem kutatói által fejlesztett, gépi tanuláson alapuló intelligens algoritmus. Az amerikai Személyiség és Társadalmi Pszichológiai Közlönyben frissen publikált tanulmányukban azt írják, hogy a gép 81 százalékos pontossággal azonosította fénykép alapján a meleg férfiakat, és 74 százalékos pontossággal a nőket.

A kutatók egy amerikai randioldalról töltöttek le 35 ezer fényképet, amiket aztán mély neurális hálózatokat használva elemeztek. Megállapításaik szerint a meleg férfiaknak és nőknek "gender-atipikusak" arcvonásaik, arckifejezéseik, és az arcukat is inkább a másik nemre jellemzően rakják rendbe. Magyarán a megállapításaik szerint a meleg férfiak nőiesebbek, a meleg nők férfiasabbak.

A kísérletben ellenpróbaként használt emberi megfigyelők gyengébb eredményeket értek el az algoritmusnál, ők csak 61 százalékban találták el, hogy egy férfi meleg vagy heteró, a nők esetén pedig már csak 54 százalékos volt a pontosságuk.

A kutatók messzemenő következtetések levonására ragadtatták magukat a sikeresnek minősített kísérletből. Az algoritmus hatékonysága szerintük "erősen alátámasztja" azt az elméletet, amely szerint a szexuális irányultságot nagyban befolyásolják a magzatot a szülés előtt érő hormonális hatások, vagyis a homoszexualitás nem választott életforma. Abból, hogy a gép a leszbikusokat kevésbé tudta azonosítani, arra következtettek, hogy a női szexualitás képlékenyebb lehet.

Ez, tekintve, hogy a kutatásból a színesbőrűeket, transzgender vagy nem bináris genderű, illetve biszexuális személyeket is kihagyták, elég elrugaszkodott következtetésnek tűnik. Pedig önmagában az a felismerés is elég jelentős, hogy a gépek képesek megállapítani arcképek alapján egyesek szexuális irányultságát. Különös tekintettel arra, hogy a világ számos országában a mai napig üldözik a homoszexuálisokat - ezekben a hatóságok munkáját nagyon megkönnyíthetné egy melegfelismerő gép.

"Ez egyértelműen nyugtalanító. Mint minden új eszköz, rossz kezekbe kerülve ez is rossz célokat szolgálhat" - nyilatkozta például a Guardiannek Nick Rule, a Torontói Egyetem pszichológusa. Mondjuk arról, hogy milyen jó célokat szolgálhat a melegeket arcképről felismerő gép, ő sem tudott nyilatkozni, csak annyi jutott az eszébe, hogy "most legalább már tudjuk, hogy ez ellen is védekeznünk kell".

A stanfordi kutatás egyik vezetője az a Michal Kosinski volt, aki a Cambridge Egyetemen is tanít, és aki a közösségi hálózatok felhasználóiról gépi módszerekkel készített pszichológiai jellemrajzokkal kapcsolatos munkájával vált híressé. Ezek a kutatások alapozták meg azokat a módszereket is, amivel a Donald Trump kampányát segítő Cambridge Analytica is dolgozott.