你长了一张性少数的脸吗？

斯坦福大学两名研究员做过一个研究——看脸鉴别性取向。

这种算法通过分析人物照片，追踪了遗传或激素相关的特征，对照片中人物的表情、动作和神态进行分析，可以推断出对方的性取向。这项研究的关键，是影响性取向的产前激素理论(PHT)， 

这一理论认为，男女同性恋倾向于具有“非典型性别特征”，也就是说男同性恋通常趋向于女性化，而女同性恋反之亦然。比如说，比较典型的男同性恋者在举止上通常会展现出一些比较中性化的动作和表情，更加关注自身造型是否时尚，在外貌上，他们往往拥有尖下巴、长鼻子，和比直男更宽的额头。而女同性恋者们则正好相反，她们的下颌更加宽大，额头也比较窄小。

算法，是顶级互联网公司安生立命的根本，是国家发展创新竞争实力的根本。在当代的科技革命之中，算法这一特殊的技术，带有着科学的外衣，叠加着算命、占卜的功能，人们被笼罩其中，甚至更无法逃离其中——

算法似乎能够比个体还了解个体本身。

以色列的历史学家尤瓦尔·赫拉利，也在他的简史三部曲系列的最后一本，《今日简史》中，写道：

《今日简史》

“大多数人并不太了解自己。我是到了21岁，才终于走出几年的自我否认，意识到自己是同性恋。而我绝非特例，许多同性恋男性在整个青少年时期都无法肯定自己的性取向。现在想象一下2050年的情况，或许有算法可以告诉青少年他位于同性恋（或异性恋）光谱的哪个位置……如果早有这种程序，我就不用那么多年都活得如此受挫了。”

尤瓦尔·赫拉利与《今日简史》

算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。而“算出”性取向，则是利用一组规则，求解测试者的性取向倾向。

算法之所以会冲击到深柜之中的人们，是因为算法深埋于网络之间，而人们躲不过网站、视频、社交媒体的动态，算法可以通过网络延伸至各个端口，对人们进行监控、分析。就像淘宝羊绒衫之后，你的网页中的广告位就都突然换成了各家店铺的羊绒衫推荐一样，算法可以对淘宝另一端的人了如指掌，并能在默不作声之中，对深柜的人了如指掌。

但就如同斯坦福的研究一样，在现阶段中，算法的“准确”之处仅仅在于数据的采集，算法可以利用机器拾取并分析人类无法整合的大量数据细节，而非算法的判定规则，而同性恋的判定规则需要的，则是人文学科和医学科的结合，其判定结果也并非定义，而是概率。也就是说，科学上只会告诉你，你有90%、80%、70%、60%、50%……10%、9%、……1%是同性恋。因此，算法在性取向的方向上得到的结果，只是概率，而非绝对的性质。

在算法里，人们都接受高概率，但对小概率却存在着普遍怀疑和质疑性。一个坚定不移的异性恋可能会算出自己异性恋概率为60%，尤瓦尔·赫拉利也可能通过算法得出自己是同性恋的概率是80%。他们也许会雀跃，但也会因为那20%、40%而陷入自我怀疑——我并不是完全的同性/异性恋，那我是什么呢？我为什么不是呢？这一部分的数字又代表了什么呢？

这部分的小概率意味着什么呢？

这意味着人的情感，仍有成百上千种的有可能。

可见，算法这种科学的概率结果，并不会给人们带来完整的自我认知和自我定义。

我们害怕算法会给深柜中的人再加上一到道封锁，也害怕算法会带来更多的曝光和随之而来的歧视，更害怕这一切不可预知的像多米诺骨牌一样的影响，但实际上，算法不贴标签，也不是把人们固定在一个定义里。人们的取向究竟是什么，究竟会不会认同自己，人们究竟能不能骄傲地喜欢上某某，还是由人们自己来决定。

LGBTQ是相对异性恋而言小比例的人群，所以一直被“特别”对待，这种不平等不是算法无处不在的数据采集分析带来的，却是人们内心的不接纳和逃避、质疑和怀疑所带来的——是“大多数人”的不接纳，也是“小部分人”的逃避和自我怀疑。

所以，哪怕尤瓦尔出生在一个可以“算出”性取向的年代，除非他突破的肯定了自我，乐于接纳自己，仅靠算法给出的性取向概率，他也难以认识并接受自己的同性恋身份。

算法所能够带来的最大意义，或许应该是提供了一种科学的强有力的佐证，那就是人的性取向可能真的是与生俱来的。有的人从一出生开始就是少数中的一员，但这并不意味着他/她要被“特别对待”。在生活面前，所有人都是普通人，都有选择自己生活方式的权利。自主选择生活方式的权利，也应该是同志们都需要的意义所在吧。

本文是作者在阅读了《人类简史》后的一些个人看法。大数据时代，性取向是否能被算法精确“捕捉”？长相与性取向之间真的存在着神秘的联系吗？欢迎大家踊跃留言，说出你们的想法！

柚柚在北同：

作者：柚柚&误吾

编辑：囤囤

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