该网站通过AI模型分析Google Maps餐厅评论者的头像，评分其吸引力，并在地图上以红蓝颜色标注餐厅顾客的颜值高低。尽管模型存在偏见和缺陷，但它反映了人们日常对他人外貌的浅层评判，揭示了集体虚荣心。

主要内容总结

标题: LooksMapping

来源: LooksMapping

内容概述: 这篇文章介绍了一个名为“LooksMapping”的项目，作者通过抓取数百万条Google Maps上的餐厅评论，并将每位评论者的个人资料图片输入到一个AI模型中，该模型根据图片为每位评论者的“吸引力”打分（满分10分）。基于这些评分，作者制作了一张地图，展示了每家餐厅顾客的吸引力水平，红色表示吸引力高，蓝色表示吸引力低。

作者承认这个模型存在偏见和缺陷，但也指出人们总是根据常去某个地方的人来评判这个地方。这个网站只是将我们日常生活中肤浅的判断量化，反映了我们集体的虚荣心。

图片: 1. 图1: 展示了一个男性形象的图片，象征模型对吸引力的评判。

Top 5 吸引力高的餐厅: - Chinese Trendy Food 味府 (University Park) - 10.0/10 - Doña Inez Restaurant (Fashion District) - 10.0/10 - Uppers Cafe & Bakeshop (Mid-City) - 10.0/10 - Mariscos El Levanton - 10.0/10 - L.A. CRAZY CRAB (South Los Angeles) - 10.0/10

Top 5 吸引力低的餐厅: - Lupita's - 1.0/10 - Mediterranean Delight - 1.0/10 - McDonald's - 1.0/10 - The Best Burger (Manchester Square) - 1.0/10 - Jack in the Box - 1.0/10

总结: LooksMapping项目通过AI模型对餐厅顾客的吸引力进行评分，并在地图上可视化展示。尽管模型存在偏见和缺陷，但它反映了人们基于常客对场所的评判习惯，揭示了集体虚荣心的一面。

主要观点总结：

1. 负面评价：

   • 道德问题：有评论指出，未经许可抓取人脸数据并输入AI模型存在伦理问题。
     • 原始评论：What about the ethical concerns? Scrapping faces of people and feeding them into AI model without their permission.
     • 翻译：关于伦理问题呢？未经许可抓取人脸数据并输入AI模型。
   • 偏见问题：评论认为该系统存在对黑人和亚洲人的审美偏见。
     • 原始评论：took only a few checks for me to come to the conclusion that the setup has the age-old heavy bias towards beauty standards. I.e., if customers are black or Asian, hotness ranking goes down.
     • 翻译：只需几次检查，我就得出结论，该系统存在对黑人和亚洲人的审美偏见。

2. 技术认可：

   • 技术挑战：尽管前提有些“不正经”，但评论者认可其中的技术难度。
     • 原始评论：I love how quick people are to dismiss the obvious technical skill involved in making something like this, just because of the off-color premise.
     • 翻译：我喜欢人们因为前提“不正经”而忽视其中明显技术技能的速度。
   • 创新性：评论者认为这是一个有趣的挑战，尽管带有“恶搞”性质。
     • 原始评论：I respect the novelty. It’s a meme idea, but the problem solving and coding is still legit as a quick and fun challenge.
     • 翻译：我尊重其新颖性。这是一个“梗”想法，但解决问题和编码仍然是合法且有趣的挑战。

3. 数据准确性：

   • 年龄识别问题：评论质疑AI在识别年龄时的准确性。
     • 原始评论：I assume it's a racial thing and the AI could not really detect the age correctly?
     • 翻译：我猜这是种族问题，AI无法正确识别年龄？
   • 地域覆盖不全：评论指出洛杉矶的数据覆盖不全。
     • 原始评论：It's missing large parts of LA.
     • 翻译：它漏掉了洛杉矶的大部分地区。

4. 娱乐性：

   • 怀旧风格：评论者认为这种“老派互联网”风格很有趣。
     • 原始评论：This is some old internet style shenanigans powered by modern technology. I am here for it. I want more of this.
     • 翻译：这是现代技术驱动的“老派互联网”恶作剧。我喜欢，想要更多。
   • 恶搞性质：评论者认为这像是一个“恶搞”项目，但很有趣。
     • 原始评论：that’s awful, I love it
     • 翻译：这很糟糕，但我喜欢。

5. 性别偏好：

   • 性别差异：评论者指出男性和女性对餐厅的偏好存在明显差异。
     • 原始评论：it looks like female => attractive
     • 翻译：看起来女性更倾向于选择“有吸引力”的餐厅。

总结：

评论中对这个项目的评价呈现两极分化。一方面，评论者认可其技术难度和创新性，认为这是一个有趣且带有“恶搞”性质的项目；另一方面，评论者对其伦理问题、数据偏见和准确性提出了质疑。