与外观和犯罪相关的算法的黑暗过去

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吴和张采用的论证策略是由著名的优生学家和统计学家卡尔·皮尔森（Karl Pearson）率先提出的，该策略声称即使人们的生活处于平衡状态，我们也应该能够以超然的学术眼光看待证据。在有关该主题的最新文章中，数学家奥布里·克莱顿（Aubrey Clayton）认为，统计显着性检验旨在为优生论断提供数学上的光彩，而优生论主张只能提出有缺陷的方法：“通过在厚厚的统计表述中对其加以粗化，培生为优生学提供了一种外观很难反驳的数学事实。”使用这些统计方法（非常普遍，但是越来越恶心），Wu和Zhang可以提供从技术上来说在统计上有意义的结果，但是仍然极具误导性。人工智能算法似乎比数学更强大。

重新发明诸如隐匿术等以新技术形式掩盖的优生方法的问题不仅在于它已经尝试了很多次而没有成功。在科学共识达成后仍坚持寻找冷聚变的研究人员，也因追逐独角兽而面临批评，但冷聚变的反对远远没有op之以鼻。最糟糕的是，冷聚变研究人员被认为浪费了时间。不同之处在于冷聚变研究的潜在危害要有限得多。相反，一些评论员认为面部识别应该像p一样受到严格的管制，因为它很少有无害的用途。当您想复活的死胡同项目是为了支撑殖民地和阶级结构而发明的，而它唯一能够衡量的是这些结构中固有的种族主义时，很难再尝试一次，只是出于好奇。

但是，将面部识别研究称为“相貌学”而不解释什么是危急关头，并不是传达抱怨力的最有效策略。为了使科学家认真履行其道德责任，他们需要意识到研究可能产生的危害。希望更清楚地阐明标为“颅相学”的作品有什么问题，而不是简单地以侮辱为名而产生更大的影响。

Agüeray Arcas，B.，M。Mitchell和A. Todorov。 2017年。相貌的新衣服。 5月6日，中。

Agüeray Arcas，B.，A。Todorov和M. Mitchell。 2018年。算法会揭示性取向还是仅仅暴露我们的刻板印象？ 1月11日，中。

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