AI新突破：面部扫描可预测寿命与健康风险

越来越多的AI应用正通过分析人脸来预测寿命和健康风险。这些技术利用智能手机自拍，结合人工智能算法，评估用户的“生物年龄”——即身体实际衰老程度，作为健康状况的快速指标。 哈佛大学开发的“FaceAge”算法便是其中代表。它通过分析面部的鼻唇沟和太阳穴区域，判断衰老速度是否快于实际年龄。研究者认为，若生物年龄增长过快，可能预示着潜在健康问题。在一次测试中，记者提交的四张照片显示，其“生物年龄”在27.9岁至38.2岁之间波动，其中一张在正午强光下的照片显示年龄最高，而模糊或昏暗环境下的照片则让其看起来更年轻。 这类技术并非新鲜事。早在2014年，Face2Gene就已用于辅助诊断遗传病；澳大利亚的PainChek应用则通过面部表情识别老年痴呆患者的疼痛，目前正等待FDA批准。此外，还有应用试图通过面部特征检测过敏、疲劳、创伤后应激障碍（PTSD）等。 科学家指出，人类进化出对红绿色的敏感，可能正是为了识别他人面部的健康信号——如红润代表血液循环良好，苍白或发绿则可能暗示疾病。研究也发现，长期压力、吸烟等不良习惯会使面容提前老化，而百岁老人往往比实际年龄看起来年轻得多。 然而，这项技术也引发严重伦理争议。AI能否真正准确衡量健康？不同光照、表情、化妆甚至文化背景都会影响结果。专家警告，这类系统可能重演历史上“相面术”式的偏见，甚至被滥用于歧视或监控。2017年斯坦福大学曾推出“同性恋识别AI”，引发广泛批评，因其实际识别的是社会行为特征而非性取向。 AI伦理学者强调，医疗决策应以患者为中心，而非将判断权交给算法。目前这些技术大多仍处于研究阶段，尚未具备临床可靠性。尽管前景诱人，但如何确保其安全、公平、透明，仍是亟待解决的问题。