国际隐私保护组织的Richard Tynan博士认为，“作为一个个体，你不可能知道机器是怎么给你下定论的。在小数据集上，算法、人工智能和机器学习可能会建立起专断荒唐的相关性。这不是机器的错，把复杂系统运用在不合适的地方是很危险的。”

“我们的研究也可以是反相貌歧视的依据”

对于被贴上各种不友好的标签，武筱林感到有些恼火。他讲道，“我个人价值观其实是反歧视的。比如有些招工广告公开要求容貌姣好，我是非常反对的。”

同时，他强调在科学上相关和因果是两回事。“罪犯趋向有这些脸部特征，也只能说两者之间有相关性，并没有说明里面存在因果关系。不是说长得一样就是犯罪，不是说天生一张犯罪脸。”

“我们只是发现了统计上容貌和有些社会行为之间存在相关性。我们不关心也不可能去讨论里面的因果逻辑——也许有，也许没有——但我们不是这方面的专家，没有这方面的知识、训练、经验去做这个事情。”

从因果上来讲，也可能有这样一种解释：因为有些人长得异样，可能受到歧视和排挤，更容易走上犯罪道路。“所以我们的研究也可以是反相貌歧视的依据”。

“核物理学家该为原子弹造成的伤害负责吗？”

但当澎湃新闻问及该如何看待社会伦理价值和科研之间的关系时，武筱林坦言这个问题很严肃也很复杂，他个人也难以回答。

“为了人类社会更高的利益，是不是科学家要自律一点，而不是说求知求真者无罪，这个争议在世界范围内已经开始了，人工智能已经到这一步了。是不是就会有一些禁区，研究者不能去碰它，坦白讲我不知道。”

“核物理学家该为原子弹造成的伤害负责吗？”这是武筱林抛回给澎湃新闻的疑问。

目前，武筱林不想受到一些非理性的讨论的干扰。他还在紧张地完善这个实验，因为批评者主要指出他们的样本量不够。“我们用的是深度学习，深度学习现在也很时髦，比如谷歌()的阿尔法GO，它需要大量的样本数据。由于隐私问题，我们的数据还是不够大，尽管在已经发表的文章里已经算很大了，但对深度学习来讲还是不够的。”

在经过完善后，他们计划将文章投到计算机视觉领域的顶级国际会议上去，并投向《自然》、《科学》这样的顶级学术期刊。但现在武筱林也在担心，公众舆论是否会影响到学术界对他们研究成果的接受程度。

他期待能有更多在学术上理性交流的声音，哪怕是用数据推翻他们的结论。武筱林透露，这个领域有很大的拓展空间，目前有一些国际上的同行在做类似的题目，这也是他们提前将文章放上arXiv的原因，以保护优先权。

“大众积极的关注对我们的方向是好事，但不能误判误读。我们的研究没有得到任何私人或者司法部门的支持，也没有任何的商业目的。”

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