據媒體報道，斯坦福大學研究人員開發出一個算法，可以根據面部照片推測出相中人的性別取向。研究員通過對約會網站上公開的面部照片進行測試，發現準確率達到91%。

消息稱，研究人員Michal Kosinski和Yilun Wang利用「深層神經網絡」從圖像中提取相關性別特徵，從而打造了一個復雜的數學系統，應用了基於大數據集的視覺分析。

研究發現，同性戀男女往往性別特徵不夠明顯，本質上說，同性戀男性似乎更加女性化，反之亦然。這些數據還確定了一些趨勢，包括同性戀男子的鼻子比直男更狹窄，更長，同時額頭也更大。與直女相比，同性戀女性的頜骨較大，額頭較小。

據悉，該人工智能能夠基於面部照片準確地推測出照片的主人是同性戀還是直男，這似乎表明機器對於人類性取向有更準確的辨識度。

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