了解了很多整容手术的故事，我开始怀疑自己是否应该也需要整容。但如何做呢？看着镜子，我无法确定什么样的手术能让我看起来更好。所以我向现在医院咨询，分析我的容貌，寻求建议。医院让我用数码单反拍摄高分辨率的面部照片，然后用这张照片咨询牙科和美容医生，为我制作一张“最佳”面部模型；显然，我可以使用填充物，因为下巴投影不好，我的下眼睑做了蝴蝶夫人手术来填充凹陷。当时我印象深刻，但两年在科技领域是很长的一段时间；今天，是算法，而不是人类，会做出这样的评估。
今天，许多整容医生会将这些照片与人工智能配对，以创建一个真实地描绘我的面部运动和表情的三维渲染。然后，他们的工具会分析我的特征，并告诉我每次推荐的手术都能增加吸引力的百分比。
整容手术是美国乃至全世界的大生意。在美国，医生去年进行了大约万次手术，美国整形外科医师协会估计他们花了大约亿美元进行自我美化（这不包括与重建相关的手术，这些手术大多被称为整形手术而不是整容手术）。许多外科医生对任何有潜力促进他们已经有利可图的业务的工具都感兴趣，而且这些工具越来越多地以某种方式涉及到一个智能系统，即能够自己学习、行动和推理的智能系统。
当我调查了今年大约20个整形外科诊断时，大多数诊断包括一个关于人工智能的会议和一个软件程序的讨论，这些软件可以做任何事情，从测量面部吸引力到为医生推荐程序，再到向潜在客户推销。
但是一些专家说，把对美的评估交给一个算法可能不是一个好主意。整形外科医生JungenKoimizu博士在年3月出版的《整形与重建外科杂志》上写道：“人工智能在美学评估中的应用可能会破坏美的文化多样性。”。
因为许多营销公司使用人工智能来瞄准潜在客户（从行为建模到预测洞察力和大数据分析等），这项技术有时甚至在患者第一次预约整容手术之前就已经涉及到了。杜克大学医学院整形外科住院医师希瑟·莱维茨（HeatherLevites）博士利用一家名叫CognoviLabs的情感分析初创公司的工具，分析了社交媒体上提到整形外科关键词的帖子。该工具扫描推文中提到的吸脂和隆胸等关键词，并对其进行分析，以了解潜在客户对什么感兴趣，以及他们对什么有着复杂的感觉。它使用六种不同的情绪对其进行分类：惊讶、愤怒、喜悦、厌恶、恐惧和悲伤。然后，它将数据分为三个指标：意识、参与度和动机——推特者的动机越高，他们越有可能遵循程序。许多行为经济学家报告说，70%的决策是由情感驱动的。
希瑟对结果感到惊讶。社交媒体用户对鼻子的工作非常熟悉，但Cognovi实验室的工具发现，对这项手术有强烈的负面反应。莱维茨说：“我们必须在手术中折断鼻骨，这会引起愤怒和挫败感。”她指出，通过教育性社交媒体，她可能会否定这一点。人们对吸脂术不太熟悉，但吸脂手术在情感依恋方面排名第一。这项分析帮助希瑟了解了患者对不同手术的感受，她正在为另一项研究完善参数。最终，她希望为不同地区的外科医生提供一个工具，使他们能够完善自己的在线状态，适应患者的需求。
一些专家说，把对美的评估交给一个算法可能不是一个好主意。
A.I.在整形外科医生中的另一个流行应用是BioMedX和Crisalix等工具，它们向患者展示手术后的三维模型。但这类软件的一个挑战是如何计算光线、年龄或不同肤色的皮肤的变化，该软件使用三维扫描对人体进行建模。
在苏黎世，专门制作逼真的三维人体化身的软件工程师恩德里迪布拉（EndriDibra）说，他为帮助女性想象乳房重建手术结果而开发的人工智能软件对有色人种效果不佳（例如，非裔美国人的皮肤容易出现瘢痕疙瘩疤痕，但软件并没有描述这些疤痕）。这是因为他与瑞士的外科医生合作建立了数据集，而瑞士的非裔美国人占0.6%。整容医生把他们大部分是白人的病人送到他那里进行全身扫描，这样他就可以用他们的几何学训练他的软件来真实地合成和渲染图像。
迪布拉去年成立了一家名为ArbreaLabs的公司，目前正在为接受乳房重建手术的女性和选择接受隆胸手术的女性开发增强现实成像工具。现在他只向瑞士的医生销售隆胸产品。一旦他的数据集中有更多不同的病人，他说他将接触国际客户。他对自己的数据缺乏多样性的透明在情报部门是罕见的。
A.I.中的偏见是一个有据可查的问题：包括亚马逊（Amazon）和IBM（IBM）在内的公司被发现在他们的算法中包含了未公开的性别、美貌和种族偏见。亚马逊的招聘应用程序对女性求职者有偏见，IBM和麻省理工学院开发的肖像生成器应用程序将亚裔和非裔美国人的肤色统一为白色。
在评估美貌时，这些偏见可能特别有害。
一些外科医生在手术前使用人工智能工具给病人的美容评分（通常基于金三角原则）。例如，在他们整容后重新扫描他们的脸，可以提供他们漂亮程度的定量数据。这可能会保护外科医生免受对工作不满的患者提起的诉讼。
正如年发表的一篇论文所指出的那样，同样的能力可以用来预测从手术前到手术后的变化——看看期望的手术是否会增加美貌。“对美感改善的定量测量不仅可以设定期望值，还可以阻止患者接受提供边际改善的手术，”乔纳森·卡内夫斯基博士告诉VentureBeat；如果你只会漂亮2%，你可能会重新考虑手术是否值得你花费时间和精力。
测量漂亮有很多实际应用-但是谁决定什么是漂亮？
Koimizu写的这篇论文提出了对美国国际美容协会（A.I.）美容评估的担忧，他担心外科医生可能会改进脸型，使之符合一种压倒性的白人化和西方化的吸引力理想。结果呢？“在其他文化中，美的价值被边缘化，”他警告说。
Koimizu补充道：“当个体获得吸引力时，不可能完全没有偏见。”他指出，大多数使用的人工智能数据集都被有偏见的种族和性别比例所破坏。
年10月发表在《整形与重建外科杂志》上的一份报告评估了机器算法是否能够识别确认性别的面部女性化手术是否成功。医生们使用四个公共神经网络，让人工智能机构评估变性妇女手术后是否成功地按性别分类为女性。手术前，47%的患者性别错误，但手术后98%的患者性别正确。对于跨种族的人来说，一个客观的评估能够正确地识别他们的性别，可能会帮助他们对自己的皮肤感到自信——但是，定义一个女人或男人“是什么”可能和决定“漂亮”是什么一样让人担心。
你不能把这些工具放回盒子里。整容手术中的人工授精与整容手术有着千丝万缕的联系，整形手术使用人工授精取得了巨大的效果。例如，来自哈佛医学院、医院、澳大利亚皇家外科学院和其他研究机构的外科医生，负责评估面瘫患者颅骨手术后的结果；特别是，他们想知道，他们术后的微笑是否传达了真挚的情感？这是一个有用的评估。在意大利，外科医生在伤口护理中使用人工授精。他们的算法以94%的准确率检测受损皮肤，从而得到量身定制的治疗方案。
A.I.在整形美容手术中的一些应用显然属于好的范畴。但是决定谁和什么是美的——然后根据算法的建议来操作——是令人毛骨悚然的。至少现在，外科医生们用人工智能作为指导，而不是上帝。只要我们都知道这一点，我们可能就没事了。