قد تجعل الوجوه المولّدة بالذكاء الاصطناعي الأشخاص الحقيقيين أقل حظاً في التوظيف

لا تحتاج حقاً إلى العلماء لتعرف أن الجاذبية الشخصية تفتح الأبواب؛ فغالباً ما كنت مستفيداً منها أو متضرراً بسببها بدرجة ما في حياتك. ولا تحتاج إليهم لتكتشف أن الوجوه المولّدة بالذكاء الاصطناعي تميل إلى أن تكون أكثر جاذبية من الأشخاص الحقيقيين، لأسباب متنوعة يرتبط كثير منها بتفضيلات وعمليات صنعها البشر.

مع ذلك، لفت انتباهي اليوم تعاون أكاديمي جديد من الولايات المتحدة يستشهد بأدلة على أن الجمال المولّد بالذكاء الاصطناعي قد يحرم أشخاصاً حقيقيين من مقابلات العمل. ففي دراسة شملت 570 شخصاً، حكم من سبق لهم رؤية وجوه اصطناعية شديدة الجاذبية على المتقدمين الحقيقيين بأنهم أقل ملاءمة للتوظيف وأقل جدارة بالثقة. وانخفض استعدادهم لتقديم مقابلات من 77.4% إلى 72.5%، رغم أنهم كانوا يقيّمون المتقدمين أنفسهم تماماً.

أمثلة لوجوه مولّدة بالذكاء الاصطناعي من الدراسة توضح اتساع التفاوت في درجات جاذبيتها. اختبر الباحثون 27 مولّد صور باستخدام أوامر عادية لا تذكر الجمال. يعرض الصف العلوي بعض الوجوه التي نالت أعلى درجات الجاذبية من الأنظمة الآلية، والسفلي بعض أدناها. الأشخاص الثمانية في الصورة جميعهم مولّدون بالذكاء الاصطناعي وليسوا حقيقيين. المصدر

درس الباحثون أيضاً مدى جاذبية الوجوه الاصطناعية مقارنة بالحقيقية، باستخدام صور من نماذج تجارية ومفتوحة الأوزان متنوعة. طُلب من 550 شخصاً تقييم صور حقيقية إلى جانب وجوه مولّدة، فحصلت الوجوه الاصطناعية باستمرار على درجات أعلى. وفي مقارنة إضافية، وجدت مقاييس مناسبة أن 37% من الوجوه الأنثوية المولّدة قُيّمت بأنها أكثر جاذبية من عارضة الأزياء المحترفة النموذجية.

مقارنة الوجوه المولّدة بعارضي الأزياء المحترفين عبر 27 مولّد صور. يوضح الرسم نسبة الوجوه التي تجاوزت درجة العارض المحترف الوسيط وفق مقاييس جاذبية آلية. تمثل النقاط السوداء جميع الوجوه المولّدة، والدوائر الصفراء الوجوه الأنثوية فقط. إجمالاً تجاوز 23% هذا المعيار، وارتفعت النسبة إلى 37% للوجوه الأنثوية. تشير الخطوط المتقطعة إلى هذين المتوسطين.

تذكر الورقة^†:

«راجعنا 27 مولّداً لتحويل النص إلى صورة صدرت بين 2022 و2026 باستخدام أوامر بسيطة لا تذكر الجاذبية أو الجمال أبداً، وحللنا 51,300 وجه مولّد و160,196 صورة لأشخاص حقيقيين عبر المقارنات الرئيسية والتكميلية.

«استخدمنا ثلاثة مقاييس آلية وجمعنا تقييمات من 550 مقيّماً بشرياً لجزء من الصور.

«أنتجت جميع المولّدات تقريباً وجوهاً تتفوق على الوجوه المصوّرة وفق المقاييس الآلية. ورأى المقيّمون البشر أن مخرجات المولّدات الـ23 جميعها أكثر جاذبية بدرجة دالة إحصائياً من الصور الحقيقية، حتى بعد تصحيح المقارنات المتعددة.

«عند تركيز التحليل على النوع الاجتماعي، وجدنا أن 37% من الوجوه المولّدة بأوامر تحدد الإناث تجاوزت الدرجة الوسيطة لعارضي الأزياء المحترفين.»

يشير المؤلفون أيضاً إلى أن الخبراء، سواء البشر أو الذكاء الاصطناعي، قد يختلفون ويتجادلون حول من يتصدر فئة «الجميل»، لكن لا توجد مثل هذه الفروق الدقيقة في نطاق تقييم «غير جذاب» أو «جذاب بالحد الأدنى»، الذي يشبه بالمقارنة سلة مهملات عامة*:

«إن الاتفاق الأكبر بين المقاييس حول من يحظى بأقل تقدير مقارنة بمن يحظى بأكبره يشبه سمة مهمة للتصنيف الجمالي في مجالات مثل عرض الأزياء: ليس على الأفراد والمؤسسات الاتفاق على مثال واحد كي ينتجوا أوجه عدم مساواة متكررة في تحديد مَن يُمنح مظهره قيمة أقل.»

قيم الوجوه

تؤكد نتائج كثيرة في الدراسة مجدداً التجربة البشرية الشائعة لـالإدراك السياقي والنسبي. فإذا كنت أذكى أو أكثر شخص جاذبية في مدرستك، فقد يرفع دخول جامعة من رابطة آيفي المعايير المحيطة بك كثيراً ويخفض موقعك النسبي في المجموعة الجديدة.

لكن العالم ليس مليئاً بأشخاص مولّدين بالذكاء الاصطناعي يتجولون فعلاً ويدفعون البشر الحقيقيين جانباً في مقابلات العمل. فكيف يمكن للظاهرة الثقافية لجمال الذكاء الاصطناعي التوليدي أن تؤثر؟

إلى جانب الاحتمال المقلق بأن الناس قد يلجؤون إلى جراحة التجميل للاقتراب من «معيار الذكاء الاصطناعي»، يشبه الأثر الموصوف في الدراسة ثقافة الجمال السابقة للذكاء الاصطناعي في السينما والتلفزيون والأزياء وغيرها من المجالات الثقافية المرئية والمؤثرة. كنا وما زلنا في بيئة تغمرها مُثل جسدية غير واقعية، ونتعلم التعامل معها كمسألة إشارة وضوضاء. نحلم بنجوم السينما، لكننا نتزوج من نستطيع الارتباط بهم.

تصف الورقة التأثير المتزايد للجماليات البصرية الخاصة بالذكاء الاصطناعي في سياق مشابه*:

«إذا كانت الوجوه المولّدة أكثر جاذبية من الحقيقية وبدرجات غير متساوية، [the]فالسؤال التالي هو: ما عواقب ذلك على الحكم على الأشخاص الحقيقيين؟ يغيّر التعرض لصور منتقاة بعناية أو معدّلة مقارنة المظهر والحكم اللاحق، وتبين تجارب التباين الكلاسيكية أن رؤية أشخاص شديدي الجاذبية قد تخفض أحكام الجاذبية اللاحقة.

«يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تقديم تدفقات متكررة من وجوه مختلفة تشكلها العمليات الجمالية نفسها. ولا يزال من غير الواضح ما إذا كان التعرض لهذه الوجوه يغيّر التقييمات ذات العواقب المهمة للأشخاص الحقيقيين.»

لا يقترح المؤلفون علاجاً محدداً، بل يدعون إلى مزيد من البحث لتحديد متى يؤثر الجمال الاصطناعي على حكمنا على البشر، وأي جوانب الوجوه الاصطناعية تدفع هذا الأثر، وما إذا كانت النتائج ستصمد خارج تجربة التوظيف المحاكاة.

المنهج وانتقاء البيانات

لتحديد مدى شيوع تفضيل مولّدات الصور للوجوه الجذابة، اختبر الباحثون 27 نظاماً صدرت بين 2022 و2026: Stable Diffusion 1.5، 2.1، XL، 3، 3.5-medium، و3.5-large و3.5-large-turbo؛ FLUX.1 dev وschnell، FLUX.2، FLUX.2-klein 9B، FLUX.2-klein 4B؛ GPT Image 1.5 وGPT Image 2؛ Grok Image وGrok Imagine؛ Nano Banana 2 وNano Banana Pro؛ Midjourney v6 وv7 وv8؛ PixArt-Sigma؛ Playground 2.5؛ HunyuanDiT؛ Qwen-Image؛ Sana؛ وLumina-2.

استخدم الأمر البسيط نفسه في جميع الأنظمة لإنتاج صور تمثل 14 فئة ديموغرافية ضمن فئتي الذكور والإناث وثماني مهن (طبيب؛ محامٍ؛ طبيب بيطري؛ صيدلي؛ طاهٍ؛ عامل بناء؛ ممرض وعامل تجزئة)، من دون ذكر الجمال أو الجاذبية.

اختُبرت أيضاً أوامر تحذف التفاصيل الديموغرافية أو الجنس أو المهنة، ليبلغ الإجمالي 51,300 صورة للتحليل.

للمقارنة، سُحبت 94,249 صورة من FairFace؛ IdenProf؛ SCUT-FBP5500؛ MEBeauty؛ Chicago Face Database وامتداداتها متعددة الأعراق والهندية؛ ومجموعة Face Research Lab London. اكتُشفت وجوه صالحة للاستخدام في 89,435 صورة.

وجوه غربية وآسيوية متنوعة من SCUT-FBP5500، وهي واحدة من ست مجموعات بيانات استخدمتها الدراسة الجديدة. المصدر

أُجريت مقارنات إضافية باستخدام 10k US Adult Faces Database؛ ومجموعة تضم 15,182 صورة لعارضي أزياء محترفين؛ وLookismBench-SyntheticFaces؛ وFFHQ؛ وStyleGAN2. استُخدمت صور العارضين معياراً لـ«الجاذبية العالية»، بينما حُللت المجموعات الأخرى منفصلة لتقييم مقاييس الجاذبية وتوفير مقارنات إضافية.

كُشفت الوجوه وقُصّت باستخدام MTCNN ثم وُحّدت. قُيّمت الجاذبية بنماذج ResNet-50 المدرّبة على SCUT-FBP5500 وMEBeauty، وبـSwinFace المدرّب على تعليقات CelebA التوضيحية.

للتحقق من توافق الدرجات الآلية مع آراء البشر، قيّم 550 بالغاً في الولايات المتحدة مجموعة مختارة من 1,374 وجهاً حقيقياً ومولّداً بالذكاء الاصطناعي.

في تجربة منفصلة، قُسّم 570 بالغاً أمريكياً إلى ثلاث مجموعات وعُرض عليهم متقدمون بصور حقيقية أو محسّنة أو وجوه مولّدة. بعد ذلك قيّمت المجموعات الثلاث المتقدمين الحقيقيين أنفسهم، مما أتاح قياس اختلاف قرارات التوظيف. وكانت التحليلات الرئيسية مسجّلة مسبقاً.

الاختبارات

وفق مقياسي الجاذبية الرئيسيين، تفوقت الوجوه المولّدة على الصور الحقيقية تفوقاً دالاً إحصائياً لدى 24 من أصل 27 مولّداً. وأيد مقياس CelebA/SwinFace هذه النتيجة أيضاً، كما يظهر أدناه:

فروق الجاذبية بين الوجوه المولّدة والصور الحقيقية عبر 27 مولّد صور، معبّراً عنها بمتوسط درجات d لكوهين عبر ثلاثة مقاييس آلية. تشير القيم الموجبة إلى درجات جاذبية أعلى للوجوه المولّدة.

تقول الورقة إن 13 مولّداً أنتجت، عبر المقاييس الثلاثة جميعها، وجوهاً تتجاوز الصور الحقيقية بأكثر من انحراف معياري واحد. لكن لم تُسجّل أفضلية لـNano Banana Pro أو Grok Image أو Nano Banana 2.

كان الميل إلى إنتاج وجوه جذابة بصورة غير عادية أقل وضوحاً في نماذج Midjourney وOpenAI الأحدث، بينما بلغ أثره في النماذج مفتوحة الأوزان نحو ضعفي أثره في المنتجات التجارية من OpenAI وGoogle وMidjourney وxAI.

في التقييم البشري، اعتُبرت وجوه المولّدات الـ23 التي امتلكت صوراً كافية لمقارنة موثوقة أكثر جاذبية من الصور الحقيقية. وعلى مقياس من 1 (الأقل جاذبية) إلى 7 (الأكثر جاذبية)، بلغ متوسط الوجوه الحقيقية 3.10، بينما ارتفعت درجات الوجوه المولّدة بمقدار 0.34 إلى 2.06 نقطة بحسب المولّد، كما هو موضح أدناه:

تقييمات البشر لجاذبية وجوه 23 مولّد صور AI على مقياس من 1 إلى 7. تجاوزت المولّدات متوسط الصور الحقيقية الذي يوضحه الخط الأزرق المتقطع. تمثل النقاط الحمراء متوسطات التقييم، والأشرطة الأفقية عدم اليقين حول كل متوسط.

سُجّلت تقييمات أعلى للوجوه المولّدة في الفئات العرقية والإثنية الست جميعها (انظر الرسم أدناه)، حتى لدى Nano Banana Pro وGrok Image وNano Banana 2، التي لم تتفوق وجوهها على الصور الحقيقية في الاختبارات الآلية:

تقييمات البشر لجاذبية الوجوه المولّدة (أحمر) والصور الحقيقية (أزرق) في ست فئات عرقية وإثنية. نالت الوجوه المولّدة متوسطات أعلى في كل فئة بفروق تراوحت بين 0.74 و1.37 نقطة على مقياس من سبع نقاط. تشير الأشرطة الرأسية إلى عدم اليقين حول كل متوسط.

اختلفت التقييمات البشرية أيضاً عن النتائج الآلية للنماذج الأحدث. لم يُسجّل تغير يُذكر بين GPT Image 1.5 وGPT Image 2 من OpenAI، بينما ارتفعت درجات الجاذبية تدريجياً لإصدارات Midjourney 6 و7 و8.

بعبارة أخرى، ظل البشر يرون أن النماذج الأحدث تنتج وجوهاً جذابة بشكل غير عادي، حتى عندما أوحت المقاييس الآلية بأن هذا الميل قد تراجع.

الأفضلية غير العادلة

بحثت التجربة الأخيرة ما إذا كانت رؤية وجوه AI جذابة قد تؤثر في الحكم على المتقدمين الحقيقيين للعمل.

في وظيفة محاكاة لـ«موظف نجاح العملاء»، قُسّم 570 بالغاً أمريكياً إلى ثلاث مجموعات. وبعد تقييم أربعة متقدمين متطابقين، شاهدت كل مجموعة ثمانية ملفات بصور حقيقية أو محسّنة أو وجوه AI. كانت الوجوه الاصطناعية قد نالت سابقاً 5.75 من سبع نقاط للجاذبية، مقابل 2.99 للصور الحقيقية. جرى تنعيم الصور المحسّنة وتفتيحها بتأثير يستند إلى ميزة One-tap Enhance في Facetune.

أُضيف اثنا عشر متقدماً آخر بصور ومؤهلات متطابقة بين المجموعات الثلاث، لاختبار أثر رؤية الصور المختلفة على قرارات التوظيف.

نال المتقدمون بوجوه AI درجات أعلى قليلاً في الملاءمة للتوظيف والجدارة بالثقة، لكن لم تُسجّل زيادة دالة في دعوات المقابلة. وبعد رؤية تلك الوجوه، قُيّم المتقدمون الحقيقيون أنفسهم بأنهم أقل ملاءمة للتوظيف وأقل جدارة بالثقة، وتراجعت دعوات المقابلة من 77.4% إلى 72.5%:

نتائج اختبار التوظيف التي توضح تغير الملاءمة المتصورة للتوظيف والثقة واحتمال المقابلة للمتقدمين الحقيقيين بعد رؤية أنواع وجوه مختلفة. انخفضت التقييمات بعد وجوه AI، لا بعد الصور المحسّنة. تمثل النقاط الفرق عن مجموعة الصور الحقيقية الضابطة، والخطوط الرأسية فواصل ثقة 95%.

لم يظهر انخفاض مماثل بعد الصور المحسّنة، أي إن البشر الحقيقيين الذين يفترض أنهم يبدون في أفضل حالاتهم لم «يرفعوا المعيار» كما فعلت صور AI.

يعلّق المؤلفون:

«نال المرشحون المقترنون بوجوه AI تقييمات مباشرة أفضل قليلاً فقط، لكن المشاركين الذين رأوا تلك الوجوه قيّموا لاحقاً المرشحين الحقيقيين أنفسهم بصورة أكثر سلبية في النتائج الثلاث جميعها.

«نال المرشحون المولّدون أنفسهم تقييمات مباشرة أعلى قليلاً للثقة، مما يقلل احتمال تفسير النتيجة بنفور بسيط ومعمم من الملفات ذات وجوه AI.

«مع ذلك، تخبرنا التجربة أن التعرض أحدث فرقاً، لا لماذا.»

الخلاصة

من واقع ملاحظتي، باتت الشخصيات المولّدة تهيمن على إعلانات الشوارع في مدينتي، لكنها رسوم ثنائية الأبعاد. ولا يزال علينا أن نرى ما إذا كان استخدام الفيديو التوليدي القائم على الانتشار في التلفزيون والسينما سيتجاوز القيود القانونية والأخلاقية الحالية. إن حدث ذلك، فقد نتوقع عدداً أكبر بكثير من الممثلين المولّدين أو المعززين بالذكاء الاصطناعي «يرفعون المعيار الجمالي»، ويحققون سيناريو «جمال AI المحيط بنا» الذي ترسمه الورقة.

المبدأ ليس جديداً، لكن إمكانية الأتمتة جديدة. عندها يمكن استخلاص جوهر مشاهير وعارضين وممثلين للجمهور حقيقيين، حاليين أو سابقين، وتكثيرهم أو «تحسينهم» ونشرهم على نطاق واسع من دون مفاوضات عقود باهظة. لكن ذلك لم يأت بعد، إن كان سيأتي أصلاً.

^† عنوانها الذكاء الاصطناعي التوليدي ينتج تحيز الجمال وينقله، وأعدها ثمانية باحثين من كورنيل وجامعة فلوريدا وجامعة بنسلفانيا.

* حوّلتُ استشهادات المؤلفين داخل النص إلى روابط تشعبية.

نُشر أول مرة الاثنين، 19 أكتوبر 2026