近日,《人類神經科學前沿》在線發表斯圖加特大學、南澳大利亞大學、澳大利亞弗林德斯大學和德國馬克斯·普朗克信息學研究所共同完成的一篇論文。
在研究中,42名參與者們佩戴頭戴式眼動儀在校園里進行各項日常活動,結束后填寫人格和好奇心調查問卷。研究人員根據問卷對他們的性格特征進行評估。結果發現AI能夠計算出性格特征和眼球運動之間的相關因素,進而通過眼部運動預測好奇心之類的特征。
《新聞周刊》稱:“具有相似特征的人傾向于以相似的方式移動他們的眼睛。例如,樂觀者花更少的時間觀察負面情緒刺激,而好奇的人傾向于觀察場景中的所有區域。”
該技術涉及機器學習方法和一套編碼不同眼動狀態的特征。研究小組說:“我們可以利用機器學習方法自動分析大量的眼動特征,并根據它們對性格特征預測的重要性來排名。”這種機器學習方法在預測親和性、責任心、外向性和好奇心方面尤其成功。它證實了先前實驗室的研究,表明了性格特征和眼球運動特征之間的聯系。
研究人員說:“雖然預測在實際應用中還不夠精確,但也明顯高于隨機水平。”《新聞周刊》介紹:“目前,預測性格特征的成功率只有7%到15%,但隨著更多眼球追蹤數據的獲得,預測將變得越來越準確。未來研究也將獲得能夠代表普通人群的更大的數據集。”
人工智能作為人格預測的一種機制可能會被濫用,并引發倫理問題。當然,馬克斯·普朗克信息學研究所的教授Andreas Bulling也提到了很多積極的應用,他說:“目前,在社會層面上來說,人們并不太了解機器人和計算機,而且它們還不適應人們的非語言信號。如果機器人或計算機能夠根據非語言信號來調整與人的互動,那溝通將變得更加自然和有效。”