9月15日至18日，第35届IFSCC国际化妆品科学大会在法国戛纳举办，科学测肤品牌美图宜肤在大会公布了关于人类与人工智能判断的“感知年龄”和“年龄差（ΔAge）”最新科学研究成果。

探究个人年龄与性别如何影响“感知年龄”，创新引入 “年龄差（ΔAge）” 指标

在追求美丽长寿、优雅老去的理念持续演进的现代社会，“感知年龄”（即个体外观所呈现的年龄，而非实际年龄）的判断可能存在个体差异。此项研究旨在探究个人年龄与性别如何影响这类感知，并确定不同人群中哪些特定面部特征会被认定为年龄增长的信号。

据悉，这项研究由美图宜肤皮肤检测与数字化标准联合实验室联合开展，该研究聚焦 “感知年龄”，160 名评估员按年龄（21-30、31-40、41-50、51-60）和性别分层，通过评估了 3157 张面部图像的感知年龄，首次系统性对比不同世代人类与人工智能（AI）模型的年龄判断差异。

为观察人工智能对 3000 多张面孔的判断表现，研究人员通过图像训练了三个用于预测感知年龄的模型。其中，视觉模型 STDC2-FLD-HR 在精准匹配人类视角方面，表现优于另外两款主流大型语言模型（LLM），相关系数达 0.95；而 Qwen 与 LLaMA 两款模型在解读视觉年龄线索时，表现则相对不佳。

完成初步评估后，模型进一步接受训练，以解读人类评估员的判断逻辑。该人工智能模型的核心目标，是排除评判者年龄、性别因素对结果的干扰，从而减少感知年龄判断的偏差。

此外，创新引入“年龄差（ΔAge）” 指标，可精准衡量“个体看起来比实际年龄大 / 小多少”，同时锁定与衰老外观最相关的三大面部特征 —— 鼻唇沟、眼袋、色素沉着斑，为针对性护肤方案研发提供科学依据。

值得一提的是，目前多数人工智能年龄预测模型，并未将评判者身份纳入考量范围。而这项研究及其成果的核心突破则在于纳入了 “人类属性”，即评判者的年龄与性别。

研究发现，人类对感知年龄的判断存在明显特征：年长评估者倾向于认为面孔比年轻评估者判断的更显年轻，女性评估者的判断也略低于男性，但整体判断趋势相对一致。

通过这项研究，研究人员得以追踪人类与人工智能引擎在年龄判断层面存在的差异，同时明确了在消除明显先入为主的偏见后，结果所呈现出的客观公正性。

推动行业实现衰老度测量技术跨越，助力品牌制定更科学护肤策略

通过使用不同的人口统计数据来训练不同的深度学习模型，美图宜肤的系统更贴合人类感知，在实际应用场景中具备较高的实用价值。

这一特性使美图宜肤能够为合作品牌及其终端客户提供更具针对性的深度洞察，助力合作品牌将消费者咨询转化为个性化、数据驱动的深度联结，为产品研发与营销策略制定提供科学指导。

目前，美图宜肤凭借自主研发的人工智能分析系统，以AI测肤助力美业数字化，向全球护肤品牌、医美机构及美容院业务，提供AI测肤及相关SaaS解决方案。

数据显示，美图宜肤的AI测肤系统已在全球30多个国家和地区落地，每月可实现超150万次皮肤扫描服务；其技术方案兼具高度可扩展性与成熟稳定性，赢得了迪奥、资生堂、爱茉莉等品牌信赖。

该研究项目负责人表示，这项研究标志着年龄预测的重要转折点。眼下，人工智能模型在很大程度上是孤立运作的，未能反映人类感知的多样性。通过考虑人类偏见的影响，这一研究正在弥合计算精度与生活经验之间的差距，这将推动美容行业实现从精确测量衰老到尊重不同人群对衰老认知差异的技术跨越。

美图宜肤全球营销相关负责人表示，这项研究是个性化AI美容技术的突破。通过了解不同消费者群体如何看待衰老特征，可以助力品牌挖掘出真正引起用户共鸣的产品和策略，制定更个性化、更科学的护肤方案。

行业人士分析称，这项研究不仅助力美妆行业深入理解人工智能系统如何精准识别导致感知年龄偏大的核心因素与关键面部特征，还能帮助行业清晰认知消除代际与性别偏见后可达成的客观成果。同时，揭示年龄感知并非仅由被评判者的面部特征决定，还会受到评判者自身因素的影响。这一发现为美妆行业针对不同消费群体制定更具个性化、更高效的护肤及抗衰策略打开新路径。

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责任编辑：kj003

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