「同性戀雷達」辨識準確率達9成：男同性戀者有窄下巴
美國加州史丹佛大學（Stanford University）近日一份報告顯示，研究人員利用美國約會網站超過35000張的照片，研發出一套人工智慧演算法Gaydar，能判斷一個人是不是同性戀：男生準確率高達81％，女生則爲74％。引來臉部辨識技術的道德爭議，有人擔心這會侵害隱私。
據英國《衛報》報導，相較於人類辨別同性戀的準確度：男生只有61％、女生爲54％；Gaydar的正確率高出許多。甚至在一人有5張照片的情況下，Gaydar準確度更高達男生91％、女生83％。
研究人員發現，跟非同性戀者相比，男同性戀者通常有着狹窄的下巴、較長的鼻樑、較大的額頭，女同性戀者則是有着寬闊的下巴、較小的額頭。資料也強烈指出，一個人在出生前，性取向就已經決定，代表同性戀其實是天生的。
外界有人質疑青少年會使用Gaydar在同儕身上，也害怕政府單位用來攻擊LGBT（男女同性戀、雙性戀以及跨性別者）族羣。研究人員尼克（Nick Rule）表示，就像任何工具一樣，如果這被「錯誤使用」，當然令人不安，不過，他認爲，這套演算法依舊很重要，這類研究也已存在許久，有必要繼續研發。