Hot or not: KI entscheidet über Attraktivität

In welches Restaurant man essen gehen sollte, entscheidet man meist über Speisekarten, Bewertungen, Bilder, Webseiten oder die Meinung derer, die bereits in einem Restaurant gegessen haben. Mit LooksMapping wurde eine völlig neue Art der Bewertung erschaffen – nicht etwa die Lokalität an sich wird hier beurteilt, sondern die Attraktivität der Gäste.

Schönheit liegt im Auge der KI

In einer Mischung aus Technologie, Provokation und Satire sorgt derzeit eine Website namens LooksMapping für Aufsehen. Das Prinzip: Eine Künstliche Intelligenz bewertet die Attraktivität der Gäste von Restaurants – basierend auf den Profilbildern von Personen, die auf Google Maps Rezensionen hinterlassen haben. Die Bewertungen erscheinen auf einem interaktiven Stadtplan, der Lokale mit farbigen Markern versieht: Rot steht für „hot“, Blau für „not“ – also heiß oder nicht heiß.

So wird bewertet

Hinter dem Projekt steht der 22-jährige Programmierer Riley Walz aus San Francisco. Mit seinem Algorithmus hat er 9.834 Restaurants in drei US-amerikanischen Metropolen – New York City, Los Angeles und San Francisco – analysieren lassen. Grundlage waren rund 600.000 verwertbare Profile, die Rezensionen geschrieben haben.

Das Ziel: Die KI sollte anhand der Profilbilder auf einer Skala von 1 bis 10 einschätzen, wie attraktiv die jeweilige Gästeschaft eines Lokals ist. Dafür mussten mindestens 50 erkennbare Gesichter pro Restaurant ausgewertet werden. Aus den Einzelbewertungen wurde dann ein Durchschnittswert gebildet und auf der Karte angezeigt – inklusive farblicher Einordnung und detaillierter Punktezahl.

Die technische Grundlage

Für die Analyse nutzte Walz das CLIP-Modell (Contrastive Language-Image Pre-Training) aus dem Jahr 2022 – entwickelt von OpenAI. Dieses Verfahren soll erkennen, wie gut ein Bild zu bestimmten Textphrasen passt. In diesem Fall gab Walz dem Modell Sätze wie „sie ist attraktiv“ oder „er ist hässlich“ vor.

Zudem wurde das Modell angewiesen, auch Alter und Geschlecht der abgebildeten Personen zu schätzen – was laut Walz relativ zuverlässig funktionierte. Mit Sätzen wie „sie ist alt“ oder „er ist jung“ wurde hier gearbeitet.

Die eigentliche Attraktivitätsbewertung hingegen sei nicht ganz sauber, wie er selbst zugibt: Die KI habe sich nicht nur auf Gesichter beschränkt, sondern auch scheinbar willkürliche Details herangezogen.

Eine rassistische KI?

Das Projekt blieb nicht ohne Widerspruch: Der Algorithmus habe offenbar ein Problem mit Restaurants, die von schwarzen Menschen betrieben werden und/oder in überwiegend schwarzen Vierteln angesiedelt sind.

Ein Beispiel: Auf der New York City-Karte ist ein deutlicher Farbverlauf erkennbar – je weiter man nach Norden in ärmere Stadtteile wie Harlem oder die Bronx kommt, desto mehr blau und weniger rot sei zu sehen.

Damit reiht sich LooksMapping in ein bekanntes Problem ein: Viele KI-Modelle übernehmen diskriminierende Muster aus den Datensätzen, mit denen sie trainiert wurden – oft unbeabsichtigt aber mit realen Folgen.

Satire oder Spiegel unserer Eitelkeit?

Walz selbst ist sich der Absurdität seines Projekts durchaus bewusst. Auf seiner Webseite erklärt er, das Modell sei sicherlich voreingenommen und fehlerhaft. „Auf dieser Website werden lediglich die oberflächlichen Berechnungen, die wir jeden Tag anstellen, mit Zahlen unterlegt. Sie hält unserer kollektiven Eitelkeit einen Spiegel vor“, übt er Kritik an der Gesellschaft.

Gegenüber der New York Times erklärte Walz, dass LooksMapping sich über KI lustig mache – er selbst sei nie in einem der besonders „heißen“ Lokale gewesen. Das Projekt sei eher ein Kommentar zur Oberflächlichkeit der digitalen Welt als ein ernsthafter Bewertungsansatz.

Ein wiederkehrender Provokateur

Riley Walz ist in der Szene kein Unbekannter. Bereits 2023 war er einer der Köpfe hinter Mehran’s Steak House, einem fiktiven Restaurant mit nahezu perfekter Google-Bewertung. Die inszenierte Illusion führte zu einer echten Warteliste – und das Lokal wurde für einen Abend tatsächlich eröffnet.

Mit LooksMapping knüpft Walz nun an diesen satirischen Ansatz an – diesmal mit einem deutlich kontroverseren Thema: der algorithmischen Bewertung menschlicher Attraktivität.