对于审美标准，人和机器会相互影响
对于美的认知，仁者见仁智者见智，很难量化和形成标准，但是“爱美之心人皆有之”，社会大众的审美观念还是有章可循，例如倾国倾城的美人还是可以得到几乎所有人的认可 。
“人工智能对美的认识需要大数据的训练，目前人工智能对美丽面孔的定义和颜值打分离不开人类的有监督数据标记，因为人工智能对美本身是没有理解力的，它对美的把握取决于它所学习的人脸数据和人为定义、量化美的标签数据集 。”孙哲南说 。
大卫·阿佩尔就认为人工智能并不是威胁而是需要合作的对象，机器没有多余的感情与偏见，可以显著提升人类的创造力，提供最新颖的算法 。
此前，CARTO人工智能调香系统在知名香水公司Givaudan产生，该系统使用了IBM公司收集的气味图鉴，希望香料能在配方中将嗅觉性能最大化 。
再比如，资生堂Optune个性化定制护肤系统由智能手机应用程序Optune App和专用机器Optune zero组成 。Optune App通过使用机器学习技术分析用户拍摄的照片来展示用户的肌肤状况（肤质、毛孔、含水量等），并通过云将数据发送到Optune Zero，后者根据算法从现有产品中选出最适合的精华和保湿产品组合，并直接从机器中生产 。
“为了消除人工智能对人类审美的偏好性，训练算法采用的数据应尽可能全面、多样化，综合多维度、多角度的标准进行学习 。但是也不排除自主进化智能对美丽人物和事物有无监督的发现能力，例如机器可能自动搜索得到大众关注的明星照片来自主学习审美标准 。”孙哲南说 。
在孙哲南看来，随着人工智能在美妆行业的应用落地，对于审美标准，人和机器是会相互影响的 。“一方面，人类对美的标准从广义上说是有个人偏好的，当算法专家将某一种美的定义作为标准让机器去学习时，机器就倾向于这种定义的审美标准 。另一方面，当机器长期为人们推荐它认为的医疗美容方案，人工智能系统的用户审美体系也会受到一定影响 。”
编辑：肖天
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