一张不存在的脸，正在重塑真实世界的审美

本文来自微信公众号： Vogue Business ，作者：Amy O’Brien，编辑：YilingPan

在追逐社交媒体红人高度滤镜化的精致面容多年之后，AI正在悄然改变人们审视美的方式：我们的目光开始从他人的脸庞移开，转而投向一个经过人工智能极致修饰、近乎完美却并不存在的自己。

“我们或许正在见证‘Instagram Face（网红脸）’向‘AI Face（人工智能脸）’的演变。”英国面部整形外科医师协会主席、整形外科医生Anil Joshi表示，如今，患者已“非常频繁地”带着AI生成的个人肖像前来咨询，以展示自己期望达到的整形效果。

随着AI聊天机器人逐渐融入日常生活，生成这类虚拟形象变得前所未有的便捷。整形外科医生发现，AI生成的个人肖像正逐渐取代明星照片和经过重度滤镜处理的自拍，成为患者定义“完美容貌”的新参照。

就在接受采访的当天，Joshi刚刚接诊了一位患者。对方带来了一张AI生成的鼻部效果图，与此前几次隆鼻咨询中讨论的方案截然不同。这类情况正给医美医生带来新的挑战，他们不仅需要管理患者的预期，还必须确保手术安全。

“我们花了很长时间，才逐一讨论清楚患者提出的部分要求。”Joshi表示，“AI生成的面孔应该被视为一种创造性的视觉呈现，而非符合人体解剖结构的准确预测。我担心的是，技术可能让人们混淆数字世界中的可能性与整形手术在现实中能够实现的效果。”

随着AI图像生成技术不断进步，画面愈发高清、逼真，数字幻想与整形手术实际可实现的效果之间的界限也日渐模糊。

与此同时，AI多模态能力的提升，即除了文字，还能处理图像、音频和视频等不同形式的信息，催生出一批专门提供面部分析服务的应用。这些工具利用AI扫描用户面部，为外貌打分、识别所谓的容貌缺陷，并以号称“客观”“有科学依据”的审美标准为参照，提出优化外貌的建议。

其中，LooksMax AI和Umax在Google Play平台上的下载量均已超过1,000万次。另一家面部分析公司Qoves则通过社交媒体传播相关内容。其创始人兼首席技术官Shafee Hassan将这些内容称为“科普视频”：以所谓科学的审美标准分析明星的五官特征。目前，Qoves在社交媒体上拥有约300万粉丝。

图片来源：Qoves

每年支付150美元，用户便可获得Qoves提供的个性化面部评估服务。该公司声称，其评估结合自主研发的AI模型与人工分析，依据涵盖面部对称性、皮肤质量等160多项面部指标的“研究型审美标准”，对用户的外貌进行评分。

随后，用户会收到一份量身定制的“改善方案”，其中不仅包含循序渐进的外貌优化建议，还附有AI生成的效果图，直观呈现调整后可能达到的样貌。

这项服务颇受欢迎。目前，Qoves已拥有8万名客户，年龄从20岁延伸至50多岁。用户还可以额外支付180美元，升级获得包括整形手术在内的改善建议。

人们对数字化“理想自我”的兴趣不断升温，恰逢全球医美需求持续增长。根据美国整形外科医师协会的数据，去年美国美容整形手术数量同比增长7%。所有接受Vogue Business采访的整形外科医生均表示，自新冠疫情以来，医美需求显著增加，而这一趋势与人们越来越多地生活在线上密切相关。

“我们已经从‘镜子一代’走向了‘自拍一代’。”加州大学欧文分校耳鼻喉科学与生物医学工程教授Brian J.F.Wong博士（以下简称“王博士”）表示。“过去，人们可能每天只会在刷牙或乘电梯时照几次镜子，看看自己的样子。如今，人们几乎随时都在屏幕上审视自己，不断自拍，也变得更加挑剔，因为他们总能看到所谓的‘理想面孔’。而现在，这种理想标准正越来越多地由大型语言模型（LLM）所决定，依据的则是它们从互联网上抓取和学习的信息。”

不切实际的审美期待

在一项比较AI外貌吸引力评分与人类主观评价的研究中，王博士发现，两者的判断高度一致。这或许并不令人意外，毕竟AI模型所依赖的庞大训练数据，本身就反映了人类既有的审美观念与偏见。

然而，即便AI只是在强化而非重新定义传统审美标准，它让人们能够轻易生成理想化的个人形象，也可能进一步扭曲人们对现实中容貌改善效果的预期。

“它正在放大我们每个人或多或少都存在的容貌焦虑。”王博士表示，“整形手术不可能让一个人彻底改头换面，达到AI所生成的效果。令人担忧的是，越来越多年轻患者深受网络内容的影响，而如今，他们还可以利用手机上高度先进的软件，亲手创造出这些理想化的形象。”

图片来源：Qoves

这也让整形外科医生面临双重挑战。一方面，患者带来的不再是传统的明星照片，而是经过数字技术精细修饰的自己。这些形象比明星参照图更加逼真，也更容易让人相信其能够通过手术实现。另一方面，AI所呈现的某些改变，却可能超出人体解剖结构与整形手术的实际限制。

传统的Instagram滤镜通常是在现有照片的基础上调整五官，而生成式AI则可以不受原有面部生理结构的约束，重新塑造一张脸。

“AI几乎不需要付出什么操作成本，生成的效果却更具说服力。”纽约面部整形外科医生、石溪大学助理教授Anisha Kumar博士表示。她的研究重点之一，正是AI面部分析工具如何影响审美标准，以及人们对整形手术效果的期待。

Kumar指出，患者往往没有充分意识到AI模拟效果的局限性。AI生成的图像无法准确考虑每个人独特的面部解剖结构，包括皮肤厚度、软骨强度和骨骼形态，也无法预测术后组织如何形成瘢痕及愈合。此外，一张通常以正面视角呈现的静态图像，也难以反映面部在不同角度或动态表情下的真实状态。

专家认为，医生有责任充分了解治疗的局限，并向患者解释AI模拟效果与现实之间的差距。

“我需要花大量时间向患者解释，即便是鼻子上相差一毫米，也可能带来非常显著的变化。”王博士表示，“AI只需在手机上点击一个按钮，就能呈现出极其精确的调整效果，但手术要达到同样的精度却非常困难，而且每一种调整都需要权衡潜在收益与风险。”

不过，Joshi认为，医生也不应该直接否定患者带来的AI生成图像。“它完全可以成为一次深入沟通的良好起点。我首先会问患者：这张图像究竟有哪些地方吸引了你？”他说。

事实上，Joshi在自己的诊疗实践中也会使用AI模拟图像，帮助患者理解手术可能实现的效果。但他始终强调，这只是一种“沟通工具”，而非对最终手术结果的精确承诺。

图片来源：LooksMax AI

Joshi与其他整形外科医生正呼吁加强相关专业培训，帮助医生理解AI如何改变面部图像、其在人体解剖结构方面的局限，以及可能对患者心理产生的影响。他同时希望行业能够制定更明确的指导规范，要求医美机构在介绍AI生成的评估结果和改善建议时，清楚说明其科学依据与可靠性。

“患者安全、知情同意、合理治疗、心理健康以及诚实透明的沟通，始终是医疗实践的基本原则。但我认为，面对不断发展的AI技术，我们需要更清晰的指引，明确这些原则应当如何应用于新的技术环境。”Joshi表示。

审美标准的高度同质化

除了催生不切实际的容貌期待，专家还警告了另一种影响更为深远的后果：随着AI越来越多地介入人们对自身容貌的评估与调整，审美标准可能进一步趋于同质化，而被视为具有吸引力的面孔，也将被限定在越来越狭窄的范围内。

事实上，这种同质化早在“Instagram Face（网红脸）”流行时便已显现。高颧骨、丰满的嘴唇、清晰的下颌线和上扬的眼型，构成了这一审美趋势的典型特征。

整形外科医生指出，“AI Face”延续了类似的五官偏好，但整体效果更加自然、细腻，同时进一步强调近乎不可能实现的光滑、零毛孔肌肤。

正如Joshi所说：“从某种程度上看，它甚至更具迷惑性。AI能够轻而易举地生成高度统一的审美形象，但这绝不应该成为我们定义美的标准。”

这也是Kumar博士近期发表于《医学互联网研究杂志》（Journal of Medical Internet Research）的研究所关注的核心问题。该研究探讨了AI训练数据中潜藏的偏见，包括哪些人群的面孔被纳入数据，以及谁对外貌吸引力的判断被赋予更高权重。这些偏见可能进一步强化狭隘的审美标准。

图片来源：LooksMax AI

Kumar警告，随着相关工具日益普及，患者与整形外科医生可能越来越倾向于遵循统一的审美模板，甚至将不同族裔独有的面部特征视为需要修正的缺陷。

目前，她正在进一步研究AI生成的隆鼻模拟图像，是否能够保留患者原有的族裔面部特征，抑或会在模拟过程中对其进行改变。

她还指出，AI可能形成一种自我强化的循环：AI生成的理想面孔影响患者的整形诉求，而由此产生的图像又可能被纳入未来的模型训练数据，进一步收窄技术所推崇的审美标准。

因此，Kumar与其他研究人员主张，目前尚缺乏监管的商业化AI面部分析应用及滤镜工具，应被要求公开披露其模型的训练与测试方式，以提高技术透明度。

一些专家还警告，审美同质化的影响可能不止于人们渴望拥有怎样的面孔，还会进一步改变他们看待自身容貌的方式。

“当我们不断接触经过滤镜处理或数字技术修饰的图像，对‘正常容貌’的认知也会逐渐发生变化。这是一种‘感知偏移’（Perception Drift）。”伦敦切尔西同名诊所创始人Maryam Zamani博士表示。

伦敦切尔西同名诊所创始人Maryam Zamani博士

图片来源：Maryam Zamani Clinic

“我们开始将这些经过美化的图像视为追求的目标。原本完全自然的面部特征，也可能仅仅因为与修饰过的图像进行比较，而逐渐显得不够完美。”

心理学家提醒，目前关于AI生成图像日益普及如何影响心理健康及躯体变形障碍的研究仍处于早期阶段，但初步发现表明，这类技术可能加剧人们已有的容貌焦虑。

部分研究者援引女性主义客体化理论，指出社会对外貌的期待与个体持续的自我审视之间存在关联，而AI面部分析应用所提供的“优化建议”，可能进一步强化这一循环。

“当一个人被明确告知应该如何‘修正’或‘优化’自己的外貌时，往往会更加仔细地审视自身的每一个细节。”英国西英格兰大学布里斯托尔分校外貌研究中心（Centre for Appearance Research）的心理学家兼研究员Nadia Craddock博士表示。

她还提到，有研究发现，相较于与明星比较外貌，人们在与同龄人或身边人比较时，往往会产生更强烈的负面感受。这可能是因为，身边人的外貌看起来更容易达到，也更容易让人觉得自己“理应”达到相似的标准。

“这意味着，一个人能够在多大程度上与比较对象保持心理距离，是一个重要因素。”

沿着这一逻辑，当比较对象变成AI生成的、更趋完美却难以在现实中实现的自己时，这种比较可能变得尤其难以摆脱，因为人与理想形象之间几乎不存在心理距离。

整形外科医生警告，一旦这个经过理想化处理的自己成为衡量容貌的标准，即便完全正常的面部特征，也可能逐渐被视为需要修正的缺陷。

“希望自己看起来更好、感觉更好，与认为自己必须修正每一处感知到的瑕疵，是两回事。”Zamani博士表示。

“我担心的是，这些技术可能让人们把正常的人类外貌差异视为需要纠正的缺陷。我们应该利用技术辅助专业医疗判断，而不是让算法决定一张脸应该长成什么样。审美认知的偏移，确实正在发生。”