AI의 얼굴평가 예측 가능성에대한문의

Question

키·체형·직업·말투·성격은 제외하고, 같은 조명과 거리에서 남성의 실물 얼굴만 본다는 조건입니다. 미래 AI가 한국 20~30대 여성의 대표성 있는 대규모 평가자료를 학습해, 해당 얼굴을 ‘잘생긴 편·보통’으로 평가할 모집단 비율과 다수 결론을 높은 정확도로 예측할 수 있을까요? 5년 뒤의 대략적 예측과 장기적으로 전수조사에 가까운 정확도 가능성을 각각 알고 싶습니다.

Answer 1

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.

조명과 거리를 동일하게 통제하고 얼굴 실물만 평가한다는 조건이라면 5년 뒤의 AI는 3D 스캔 및 표정 트래킹 데이터와 한국 20~30대 여성의 대규모 선호도 데이터를 결합해 모집단의 평균적 수용도를 고도화된 통계 예측 모델 수준으로 정교하게 도출해낼 것입니다. 장기적으로는 딥러닝 기술의 진보로 개별 특징에 따른 집단적 선호의 평균치를 맞히는 일은 90% 이상의 극도로 높은 정밀도에 도달해 대규모 설문조사를 완전히 대체할 수 있습니다. 다만 정답이 존재하는 객관적 측정과 달리 인간의 외모 선호는 미세한 시각적 미형 취향 차이가 존재하므로 전수조사 수준의 정확도는 100% 개별 예측이 아닌 집단 전체의 선호 비율 및 다수결 결과의 오차 범위를 최소화하는 형태로 완성될 것이라 봅니다

Answer 2

안녕하세요. 최정훈 전문가입니다.

동일한 조명과 거리에서 얼굴만 평가한다면은 5년 뒤에는 AI는 대규모 학습 데이터를 기반으로 한국의 20대와 30대 여성 모집단의 상위 비율이나 다수 의견을 80% 정도 이상은 높게 정확도를 예측할 것 같습니다. 얼굴의 대칭성이나 비율 같은 시각적인 요소는 통계적으로 패턴하기 쉬운 영역이죠. 그래서 장기적으로는 전수 조사에 가까울 정도로 모집단의 비율 예측 정확도가 90% 이상을 높게 올라갈 가능성이 높아 보입니다. 물론 개개인의 취향 차이까지 맞추기는 어려울 겁니다. 하지만 잘생김과 보통을 가르는 기준은 통계적으로 충분히 구분이 가능한 영역일 겁니다.

Answer 3

안녕하세요. 박재화 전문가입니다.

질문들이 유사한 것 같은데, 답변을 드려보면 조건을 조명, 거리, 실물 얼굴로만 통제한다면 5년 뒤 AI가 잘생긴 편인지 보통인지의 집단 평가를 꽤 예측할 가능성이 있어 보이긴 합니다.

눈크기나 눈매, 코 높이, 얼굴형, 비율 등과 같은 요소들은 영상이나 3D 분석으로도 지금보다 훨씬 정밀하게 측정될 수 있겠지요. 한국의 20~30대 여성의 대표성 있는 대규모 평가자료만 충분하다면, 해당 얼굴을 좋게 볼 비율을 확률처럼 예측하는 것은 충분히 가능해질 것 같습니다만, 말씀하신 잘생김이라는 것이 객관적인 물리량은 아니기 때문에 이 점에 대해서는 정확하긴 어려울 수 있습니다.

5년 뒤에는 잘생긴 편일 가능성이 높다거나 또는 보통으로 볼 사람이 많다는 수준의 예측은 가능할지는 몰라도 전수조사하는 것처럼 정확하긴 어렵지 않나 생각됩니다. 제 생각에는 AI가 얼굴 구조의 평균 호감도는 잘 예측할 수도 있겠지만, 미남 여부를 절대적으로 판정하는 기준은 어렵다고 생각합니다.