Biases in human perception of facial age are present and more exaggerated in current AI technology
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Notice bibliographique
Résumé
Our estimates of a person's age from their facial appearance suffer from several well-known biases and inaccuracies. Typically, for example, we tend to overestimate the age of smiling faces compared to those with a neutral expression, and the accuracy of our estimates decreases for older faces. The growing interest in age estimation using artificial intelligence (AI) technology raises the question of how AI compares to human performance and whether it suffers from the same biases. Here, we compared human performance with the performance of a large sample of the most prominent AI technology available today. The results showed that AI is even less accurate and more biased than human observers when judging a person's age-even though the overall pattern of errors and biases is similar. Thus, AI overestimated the age of smiling faces even more than human observers did. In addition, AI showed a sharper decrease in accuracy for faces of older adults compared to faces of younger age groups, for smiling compared to neutral faces, and for female compared to male faces. These results suggest that our estimates of age from faces are largely driven by particular visual cues, rather than high-level preconceptions. Moreover, the pattern of errors and biases we observed could provide some insights for the design of more effective AI technology for age estimation from faces.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle