Китайські науковці створили ШІ, що відтворює обличчя людини за ДНК

Науковці з Китайської академії наук здійснили революційний прорив у галузі генетичних досліджень та штучного інтелекту, створивши технологію, здатну відтворювати реалістичні тривимірні обличчя людей виключно на основі їхньої ДНК. Новий інструмент, названий Difface, демонструє вражаючу точність у реконструкції рис обличчя та відкриває широкі перспективи застосування у криміналістиці, медицині та правоохоронній діяльності.

«Difface здатний генерувати тривимірні зображення облич людей виключно на основі їхніх генетичних даних, прогнозуючи їхній вигляд у різному віці», — пояснює Луонан Чен, провідний дослідник проєкту.

Технологія спирається на десятиліття досліджень, які довели вплив генів на формування рис обличчя — вилиць, носа, щелепи. Науковці давно встановили, що певні фрагменти ДНК, відомі як однонуклеотидні поліморфізми (SNP), відповідають за формування цих особливостей.

Difface працює за багатоетапним принципом. Спочатку система узгоджує багатовимірні генетичні дані з тривимірною структурою поверхні обличчя. Потім застосовується складна методика контрастного навчання для зіставлення патернів ДНК з рисами обличчя у спільному просторі низької розмірності. На завершальному етапі «дифузійна модель» — технологія штучного інтелекту, здатна генерувати реалістичні зображення з білого шуму — створює хмару точок тривимірного обличчя, цифрову сітку контурів обличчя.

Для навчання системи дослідники використали базу даних з 9 674 добровольців ханьської національності. Кожен учасник надав як дані секвенування геному, так і високоякісні тривимірні сканування обличчя. Результати виявилися надзвичайно детальними — система змогла відтворити навіть такі тонкі риси як перенісся або форма вилиць з вражаючою точністю.

Згідно з дослідженням, використовуючи лише ДНК, Difface досягає середньої похибки реконструкції лише 3,5 міліметра. За наявності додаткової інформації — віку, статі та індексу маси тіла — похибка зменшується до 2,93 міліметра.

У сфері криміналістики ця технологія може стати справжнім проривом. Уявіть ситуацію, коли на місці злочину знайдено лише кілька клітин або волосину, без відбитків пальців чи відеозаписів. За допомогою таких інструментів як Difface слідчі зможуть відтворити обличчя підозрюваного лише за генетичним матеріалом.

Під час сліпих тестів для оцінки якості генерації реалістичних зображень учасників просили знайти справжнє обличчя, що відповідало синтетичному, серед набору знімків. За наявності п'яти варіантів учасники обирали правильне обличчя у понад 75% випадків. Однак зі збільшенням кількості варіантів точність знижувалася — при 20 варіантах вона становила трохи більше 51%.

Система все ще має певні обмеження. За неповних генетичних даних якість реконструкції погіршується. При наявності менше 70% SNP-даних відтворені обличчя стають більш узагальненими. Проте деякі риси, особливо форма носа, зберігають високу точність відтворення, ймовірно через сильний генетичний вплив на їх формування.

Попри вражаючі результати, технологія викликає серйозні занепокоєння щодо приватності. Можливість реконструювати обличчя з ДНК, навіть без імені, може підірвати принцип деідентифікації — основну гарантію більшості компаній, що проводять генетичне тестування. Якщо обличчя можна пов'язати з анонімними даними, попереджають дослідники, особи можуть бути повторно ідентифіковані без їхньої згоди. Це створює ризики зловживань у сфері стеження, правоохоронної діяльності та навіть комерційного маркетингу.

Правове регулювання генетичних даних відрізняється в різних країнах, і мало де законодавство встигає за наслідками впровадження подібних технологій штучного інтелекту. У США правоохоронні органи вже використовують фенотипування ДНК для створення портретів підозрюваних. У Китаї влада створила бази даних ДНК етнічних меншин.

Технологія має потенціал застосування в персоналізованій медицині. Лікарі зможуть використовувати моделювання обличчя на основі ДНК для кращого розуміння вроджених захворювань або спостереження за процесами старіння. Команда продемонструвала, що Difface здатний моделювати вікові зміни, прогнозуючи, як змінюватиметься обличчя людини з часом на основі її геному.

Проте модель ще далека від універсальності. Вона навчалася виключно на даних представників ханьської національності — відносно генетично однорідної групи. Для розширення можливостей моделі та забезпечення точної роботи з різними етнічними групами потрібні величезні нові набори даних, що породжує додаткові етичні питання.

Дослідники усвідомлюють ці виклики. «Ключовими кроками будуть валідація Difface на наборах даних різних етнічних груп та вивчення необхідності додаткових генетичних локусів для певних рис обличчя», — зазначає команда у своїй публікації.

Результати дослідження опубліковано в журналі Advanced Science.