您的面部将成为健康晴雨表
哈佛大学的"FaceAge"算法通过照片判断生物年龄——这是衡量健康的快速代理指标。该应用程序是将自拍转化为诊断工具的多项新尝试之一。
目前已出现诊断鼻塞、季节性过敏的应用程序，还有监测驾驶疲劳状态的车载系统。部分面部扫描仪可测量疼痛程度、疾病征兆或自闭症特征，甚至开发出可追踪儿童创伤后应激障碍的程序，避免反复询问创伤经历带来的二次伤害。
自2022年以来，伴随人工智能和芯片制造技术的突破，医疗领域的面部识别技术蓬勃发展。今年涌现的新技术不仅承诺更早诊断疾病、优化治疗方案，甚至宣称可预测早亡风险。
"这是医学生物标志物，不是噱头。"FaceAge的创造者、哈佛医学院放射科医生雷蒙德·马克强调。该团队研发的面部识别技术近期接受了商业内幕的测试。
伦理专家警告，在尚未明确技术测量原理和标准的情况下，AI的快速扩张存在风险。"我们正在进入一个充满未知的领域。"东北大学机器学习助理教授马利赫·阿里卡尼指出，确保技术安全和益处是当务之急。
面部是健康的镜像
达特茅斯学院研究面部感知的神经科学家布拉德·杜昌教授指出，人类视网膜进化出的第三种视锥细胞专门用于识别面部健康状态。这种能感知红绿色调的细胞让我们能通过面部色泽判断健康状况——红润面庞常被视为健康标志，而青灰面色则暗示疾病。
克利夫兰整形外科医生巴曼·盖鲁伦通过对比生活习惯差异的同卵双胞胎发现：压力更大、毒素积累更多的个体会显现衰老面容。皮肤松弛和皱纹不仅是表象，更反映着胶原蛋白减少和压力激素升高。
值得注意的是，研究显示那些器官细胞保持超常活力的百岁老人，平均面容比实际年龄年轻27岁。
亲测面部扫描应用
在测试哈佛FaceAge应用程序时，四张不同光照条件下的自拍得出27.9岁到38.2岁不等的结果。该算法特别关注鼻唇沟和眼耳之间的太阳穴区域，通过识别加速衰老的迹象预警潜在健康风险。
"面部年龄增长快于实际年龄是不良预后信号。"马克医生解释说。测试显示不同光照条件显著影响结果，正午强光会凸显面部细节，而柔光或化妆则可能掩盖衰老特征。尽管算法每次都给出确定结论，但无法准确评估长期健康趋势。
技术伦理迷雾
斯坦福大学2017年开发的"同性恋识别"AI引发轩然大波，该程序被批评为通过化妆、胡须等环境特征误判性取向。上海交通大学研究团队开发的犯罪倾向识别算法同样饱受争议。
AI伦理专家阿里卡尼指出，这些技术与伪科学"面相学"存在危险的相似性。面部表情高度依赖具体情境，受性别、文化甚至即时情绪影响，将复杂健康判断完全交给AI存在严重伦理风险。"更好的医疗应该让患者更多参与决策。"她反问，"当决策权移交给AI时，我们正在创造什么？"
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