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Gaydar，即是gay radar（同性戀雷達），意指透過目測判斷一個人的性取向。

Gaydar的準確度因人而異，有些同性戀者自詡gaydar的準確度100%，單憑眼神已能知道對方是自己的「同類」，又有些女生自命能夠一眼判斷男生是否同性戀。

可是，假如有天起，我們真的能夠單憑樣貌，便可知道對方的性取向，又怎樣呢？

美國史丹福大學的研究人員表示，他們研發了一款新的AI人工智能演算法，通過掃瞄照片，便能分辨相中人的性取向，並宣稱準確度高達91%。

研究人員從美國一個用戶會公開表明性取向的約會網站，下載7.5萬名男女約30萬張的照片，然後用電腦掃瞄各人的五官，利用深度神經網絡抽取照片中的臉部特徵，繼而把這些特徵輸入一套能夠區分性取向的邏輯回歸分析系統。

電腦掃瞄出同性戀者及異性戀者臉部特徵上的差異後，辨識機器便能透過一張相片，分析相中人是否同性戀者。

研究人員聲稱，分辨男同性戀者的準確度有81%，女同性戀者也達73%；假如測試對象的相片增至五張，演算法的準確度更可提升至分別91%和83%。

原來，辨識器是透過臉上的固定特徵（如鼻型）和非固定特徵（如鬍子）來分辨性取向。據知，男同性戀者一般而言下顎較窄，鼻子較長，額頭較寬；女同性總者則有較寬的下顎和較小的額頭。

全球最大的LGBTQ媒體宣傳組織GLAAD和美國最大的LGBTQ人權團體表示，這份研究報告有許多缺陷和不足之處，例如他們沒有比對非白人的臉部特徵，演算法也沒有包括跨性別和雙性戀人士。

而且，假如研究報告成立，這證明人類的性取向早於未出世前已經形成，但這說法一直以來仍未得到證實，尤其女性的性取向較為流動。

道德上，由於社交網站和數據庫收集了大量人民的相片，意味着將來可能有人在不知情的情況下「被出櫃」。在一些同性戀被視為罪行的國家，當權者大有可能濫用此等科技搜捕同性戀者。