Età facciale stimata dall’IA degli esperti di longevità: un esperimento esplorativo con foto

In breve: questo esperimento confronta l’età facciale apparente stimata dall’IA a partire da screenshot video di noti personaggi che si occupano di longevità. Non misura l’età biologica, la velocità di invecchiamento, gli anni di vita in salute o il ringiovanimento. Il segnale utile è molto più circoscritto: quanti anni sembra avere un volto secondo un singolo modello di stima dell’età, in determinate condizioni dell’immagine.

Che cosa può misurare questo esperimento, e che cosa non può misurare

In origine avevo costruito questo confronto come un modo informale per osservare persone che parlano pubblicamente di anti-aging. Le fotografie e i calcoli restano interessanti come dataset esplorativo, ma oggi ritengo che la terminologia debba essere più rigorosa. In tutto l’articolo, un divario di età negativo significa soltanto che il software ha stimato un volto più giovane dell’età cronologica della persona. Lo chiamo divario di età facciale apparente, non “età biologica” né “età di ringiovanimento”.

Questa distinzione è sostenuta anche da test indipendenti. La Face Analysis Technology Evaluation del NIST ha rilevato che l’accuratezza della stima dell’età varia in funzione dell’algoritmo, della qualità dell’immagine, dell’età, del sesso, della regione di nascita e delle interazioni tra questi fattori. La stima della stessa persona può cambiare con l’espressione del viso o con l’uso degli occhiali, e tra fotogrammi diversi di uno stesso video può variare di diversi anni. Nella valutazione NIST del 2024, l’errore assoluto medio su un dataset standardizzato di foto per visto era di circa 3,1 anni per gli algoritmi testati, con prestazioni differenti tra gruppi demografici.

Riferimento: National Institute of Standards and Technology, NIST: primi risultati della valutazione dei software di stima dell’età (EN), basato su NISTIR 8525.

In questo articolo ho utilizzato il sistema di riconoscimento dell’età del servizio ToolPie: https://age.toolpie.com/

Uso questo servizio da circa un anno.

Esistono altri sistemi simili, ma o sono poco pratici oppure non permettono di caricare foto di terze persone. Ho provato più volte questo servizio con conoscenti diversi e, in generale, mi è sembrato abbastanza preciso. Ho cercato di scegliere foto frontali, con la testa diritta. Il motivo è semplice: per esempio, quando lo scatto è fatto dall’alto, il sistema tende a stimare un’età inferiore.

Il riconoscimento dell’età da una fotografia si basa sull’intelligenza artificiale e sul machine learning. Prima il computer viene addestrato su un grande insieme di fotografie di persone di età diverse; poi usa quell’esperienza per stimare l’età di una nuova persona analizzandone i tratti del viso e altri segnali.

L’ordine dell’elenco non segue una logica particolare. Ho trovato informazioni su queste persone online più o meno in quest’ordine, partendo da ricerche legate all’anti-aging e al ringiovanimento.

Ecco quindi la mia lista:

1. Aubrey de Grey: gerontologo biomedico e cofondatore della SENS Research Foundation, organizzazione dedicata allo studio e al contrasto delle patologie legate all’invecchiamento.
2. David Sinclair: professore alla Harvard Medical School, noto per le sue ricerche sui motivi per cui invecchiamo e su come rallentarne gli effetti.
3. Valter Longo: biochimico noto per le ricerche su invecchiamento e durata della vita, in particolare per il lavoro sul digiuno.
4. Peter Attia: medico orientato alla longevità, con una pratica clinica incentrata su salute, prevenzione e durata della vita in buona salute.
5. Andrew Weil: noto per il suo lavoro nella medicina integrativa e per la sua “dieta antinfiammatoria”.
6. Sara Gottfried: medico formatasi ad Harvard e autrice, nota per il lavoro sull’equilibrio ormonale.
7. Joseph Mercola: figura molto nota nell’ambito della medicina alternativa.
8. Ray Kurzweil: futurologo e pioniere dell’IA in Google, noto per le sue previsioni sulle possibilità di estendere la vita attraverso integratori, dieta e futuri progressi biotecnologici.
9. Deepak Chopra: sostiene che meditazione, yoga e una dieta specifica possano influire in modo significativo sul processo di invecchiamento.
10. Sadhguru (Jagadish Vasudev): guru che promuove un benessere olistico, con particolare attenzione alla trasformazione interiore e alle pratiche di consapevolezza.

Qui sotto analizzo gli screenshot persona per persona. Per ogni immagine sottraggo l’età cronologica dall’età stimata dal software. Il risultato è un divario di età facciale apparente: per esempio, -10 significa che il modello ha giudicato quella specifica immagine circa 10 anni più giovane dell’età cronologica. Poiché luce, angolazione della fotocamera, espressione, barba, cosmetici, qualità dell’immagine e bias del modello possono influenzare la stima, questi numeri vanno trattati come osservazioni ripetute prodotte da un singolo strumento di analisi delle immagini, non come misure dell’invecchiamento biologico.

Per esempio, nel primo video del 2020 l’età stimata è 44 anni. Sottraendo l’età reale di 57 anni otteniamo -13: in quel video Aubrey de Grey appare al software circa 13 anni più giovane della sua età cronologica.

1. Aubrey de Grey. Nato il 20 aprile 1963

https://www.youtube.com/watch?v=oWYBdrQPQjM – video del 2020: 44 (stimata) – 57 (reale) = -13 anni
https://www.youtube.com/watch?v=anyWHDrmZbg – video del 2022: 45 (stimata) – 59 (reale) = -14 anni
https://www.youtube.com/watch?v=lg9v9ii2Kkk – video del 2023: 50 (stimata) – 60 (reale) = -10 anni
Media: -12,3 anni.

Un risultato notevole, anche se negli ultimi anni Aubrey mostra più chiaramente i segni dell’età. Oppure potrebbe essere la barba folta a rendere più difficile all’intelligenza artificiale stimare correttamente la sua età?

2. David Sinclair. Nato il 26 giugno 1969

https://www.youtube.com/watch?v=IEz1P4i1P7s – video del 2019: 40 (stimata) – 50 (reale) = -10 anni
https://www.youtube.com/watch?v=r2DxoqkGQJI – video del 2022: 39 (stimata) – 53 (reale) = -14 anni
https://www.youtube.com/watch?v=fsUUgTPtwnc – video del 2023: 39 (stimata) – 54 (reale) = -15 anni

Media: -13 anni (analisi più dettagliata)

Gli screenshot di David Sinclair producono un divario di età apparente costantemente negativo, e nelle immagini più recenti il modello lo stima ancora più giovane rispetto alla sua età cronologica. Questo lo rende un caso interessante da seguire nel tempo. Non dimostra però che abbia arrestato l’invecchiamento biologico: le tre immagini non sono state acquisite in condizioni standardizzate e differenze di diversi anni rientrano nella variabilità osservata nei test indipendenti dei sistemi di stima dell’età. Vedi anche la mia analisi più dettagliata.

3. Valter Longo. Nato il 9 ottobre 1967

https://www.youtube.com/watch?v=jNI8IlMhg3A – video del 2020: 47 (stimata) – 53 (reale) = -6 anni
https://www.youtube.com/watch?v=z4GD5cKG1sE – video del 2022: 47 (stimata) – 55 (reale) = -8 anni
https://www.youtube.com/watch?v=7PdKZPBen0w – video del 2023: 52 (stimata) – 56 (reale) = -4 anni

Media: -6 anni.

Sicuramente se la cava meglio di molte persone comuni, ma è chiaro che Valter non è in testa alla classifica.

4. Peter Attia. Nato il 19 marzo 1973

Per ottenere screenshot decenti ho dovuto fare un po’ più di lavoro: quando parla in pubblico, Peter Attia porta spesso un cappellino da baseball. Non so quanto un copricapo del genere possa influenzare la stima dell’età.

https://www.youtube.com/watch?v=vDFxdkck354 – video del 2017: 35 (stimata) – 44 (reale) = -9 anni
https://www.youtube.com/watch?v=ExZ9JF69px0 – video del 2021: 44 (stimata) – 48 (reale) = -4 anni
https://www.youtube.com/watch?v=v8VFTQ74bqo – video del 2023: 51 (stimata) – 50 (reale) = +1 anno

Media: -4 anni.

La stima del modello sale nei tre screenshot. È un andamento interessante all’interno della stessa persona, ma non dimostra che Peter Attia stia invecchiando biologicamente più in fretta né che il suo stile di vita gli faccia male. Condizioni della fotocamera, cappellino, espressione, illuminazione e normale errore del modello sono spiegazioni alternative plausibili. Il risultato serve a generare domande, non a risolverle.

5. Andrew Weil. Nato l’8 giugno 1942

https://www.youtube.com/watch?v=SYmb0DYRQKQ – video del 2011: 62 (stimata) – 69 (reale) = -7 anni
https://www.youtube.com/watch?v=bcSr7hueQOo – video del 2021: 56 (stimata) – 79 (reale) = -23 anni
https://www.youtube.com/shorts/TlS3OQ7jwaI – video del 2023: 65 (stimata) – 81 (reale) = -16 anni

Media: -15,3 anni.

È il divario medio di età apparente più negativo tra le persone esaminate fino a questo punto. La forte dispersione tra un anno e l’altro è un motivo di cautela, non una ragione per dedurre un ringiovanimento. I modelli di stima dell’età possono avere bias che dipendono dall’età e le fotografie non erano standardizzate. Andrew Weil resta interessante da seguire, ma questo esperimento non può collegare la stima del volto al suo approccio antinfiammatorio.

6. Sara Gottfried. Nata il 23 febbraio 1967

Ecco la prima donna della lista. Qui bisogna essere particolarmente prudenti, perché i trattamenti cosmetici possono influenzare molto il risultato. Naturalmente anche gli uomini possono ricorrervi, ma è probabile che siano più comuni tra le donne. In ogni caso, anche l’aspetto cosmetico conta e la sua esperienza è interessante. Vediamo:

https://www.youtube.com/watch?v=BImf6R97UiE – video del 2019: 41 (stimata) – 52 (reale) = -11 anni
https://www.youtube.com/watch?v=O_DgxuZtgDs – video del 2021: 37 (stimata) – 54 (reale) = -17 anni
https://www.youtube.com/watch?v=BrFT6N7KaL0 – video del 2023: 34 (stimata) – 56 (reale) = -22 anni

Il modello stima questi specifici screenshot come nettamente più giovani dell’età cronologica. È visivamente interessante, ma cosmetici, illuminazione, elaborazione dell’immagine, espressione e differenze di errore dell’algoritmo legate al sesso sono tutti possibili fattori. Nei test NIST, in molti sistemi valutati l’errore di stima dell’età è risultato maggiore sui volti femminili; per questo non interpreto questo andamento come prova di ringiovanimento biologico.

D’altra parte, ecco un video dello stesso anno con un risultato meno sorprendente:
https://www.youtube.com/watch?v=OxzpB-ZZomQ – video del 2023: 42 (stimata) – 56 (reale) = -14 anni (foto)

Media: -16 anni.

Includendo la seconda immagine del 2023, il divario medio di età facciale apparente è di circa -16 anni. La differenza tra i due screenshot dello stesso 2023 è già di per sé informativa: la stima della stessa persona può cambiare parecchio da un’immagine all’altra. I cosmetici possono contribuire, ma questo esperimento non può dire quanto.

7. Joseph Mercola. Nato l’8 luglio 1954

https://www.youtube.com/watch?v=qsRBYKsdshQ – video del 2019: 54 (stimata) – 65 (reale) = -11 anni
https://www.youtube.com/watch?v=t1e45Rhz0wE – video del 2020: 53 (stimata) – 66 (reale) = -13 anni
https://www.youtube.com/watch?v=M4QlWWt_lW4 – video del 2023: 63 (stimata) – 69 (reale) = -6 anni

Media: -10 anni.

Joseph era partito bene, ma nell’ultimo anno qualcosa sembra averlo fatto scendere. In ogni caso, rispetto la sua posizione pubblica.

8. Ray Kurzweil. Nato il 12 febbraio 1948

https://www.youtube.com/watch?v=ybb052CNE3I – 2018: 54 (stimata) – 70 (reale) = -16 anni
https://www.youtube.com/watch?v=JbKNbMgRbJA – 2021: 58 (stimata) – 73 (reale) = -15 anni
https://www.youtube.com/watch?v=8SLnP8zikXI – 2023: 59 (stimata) – 75 (reale) = -16 anni

Media: -15,7 anni.

Ray mantiene con notevole costanza un buon risultato, ma a questo ritmo rischia di perdere la sua partita contro il tempo e di non arrivare a vedere l’immortalità che prevede.

9. Deepak Chopra. Nato il 22 ottobre 1946

https://www.youtube.com/watch?v=CHmnPVApfFE – 2018: 52 (stimata) – 72 (reale) = -20 anni
https://www.youtube.com/watch?v=mJp9MwjkTrI – 2020: 51 (stimata) – 74 (reale) = -23 anni
https://www.youtube.com/watch?v=znV8nSd2odg – 2023: 56 (stimata) – 77 (reale) = -21 anni
Media: -21,3 anni.

Negli screenshot di Deepak Chopra il divario negativo di età apparente è molto ampio. La coerenza è interessante, ma non permette comunque di distinguere l’aspetto reale dal bias del modello. Le valutazioni NIST mostrano che regione di nascita e caratteristiche demografiche possono influenzare l’accuratezza della stima dell’età; per questo i confronti tra persone vanno letti con prudenza.

10. Sadhguru (Jagadish Vasudev). Nato il 3 settembre 1957

Anche se Sadhguru non si occupa direttamente di anti-aging, ho deciso di inserirlo nella lista perché parla di come vivere e sono curioso di vedere se i suoi insegnamenti aiutano anche a mantenersi giovani.

https://www.youtube.com/watch?v=0vOwBb-w0Qc – 2018: 36 (stimata) – 61 (reale) = -25 anni
https://www.youtube.com/watch?v=wvIbG6zMbME – 2021: 30 (stimata) – 64 (reale) = -34 anni
https://www.youtube.com/watch?v=4VkIJKuDyMQ – 2023: 28 (stimata) – 66 (reale) = -38 anni
Media: -32,2 anni.

È il divario negativo di età apparente più grande di questo piccolo dataset, ma è anche un avvertimento su come interpretarlo. Che un sessantaseienne venga stimato come ventottenne è molto più plausibilmente un segnale del forte effetto di caratteristiche dell’immagine o del volto sul modello che una prova di ringiovanimento letterale. Barba, texture della pelle, illuminazione, etnia o bias demografici del modello possono contribuire. Prima di trattare questo risultato come qualcosa di più di un outlier, vorrei vedere fotografie standardizzate ripetute e, preferibilmente, più algoritmi indipendenti.

Quindi, che cosa abbiamo? Per mia scelta del tutto volontaria, seleziono queste persone per ulteriori approfondimenti:

• David Sinclair – buoni risultati nel tempo e, in generale, mi sta simpatico (sono etero, giusto per chiarire).
• Andrew Weil – anche lui ottiene risultati molto buoni.
• Peter Attia – lo scelgo per i risultati peggiori tra quelli considerati. Per capire che cosa potrebbe aver fatto di sbagliato.
• Sara Gottfried – sarà particolarmente interessante per il pubblico femminile.
• Avrei potuto scegliere Deepak Chopra, ma in parte si sovrappone a Sadhguru, e Sadhguru ha valori più alti. Quindi teniamo Sadhguru.

Per rendere più facile leggere la classifica a colpo d’occhio, ho riassunto nell’infografica qui sotto i risultati dell’articolo basati sugli screenshot.

Questo grafico va letto come un confronto esplorativo di quanti anni queste persone sembravano avere secondo un software di stima dell’età, non come prova di un vero ringiovanimento biologico.

Ora proviamo a confrontare i loro approcci.

L’approccio di David Sinclair è decisamente scientifico. A differenza di Peter Attia, Sadhguru e altri, che insistono maggiormente su fattori dello stile di vita come dieta ed esercizio, Sinclair pone l’accento sui meccanismi genetici e cellulari dell’invecchiamento. È particolarmente interessato allo sviluppo di farmaci capaci di imitare a livello cellulare alcuni effetti della dieta e dell’attività fisica. Sinclair studia soprattutto come la manipolazione di determinati geni e processi cellulari possa potenzialmente invertire l’invecchiamento. Magari ha già inventato una pillola magica, ma per ora non possiamo contarci: ci serve quindi un altro esempio da imitare. Maggiori dettagli sul suo approccio qui: Gli elementi essenziali anti-aging e lo stile di vita di David Sinclair (EN)

Andrew Weil, Sara Gottfried e Sadhguru propongono un approccio olistico a salute e benessere, sottolineando il ruolo sia della dimensione fisica sia di quella mentale nell’anti-aging e nel ringiovanimento. Tutti evidenziano l’importanza di una buona igiene del sonno, della gestione dello stress e dell’evitare abitudini dannose come il fumo o un consumo eccessivo di alcol. Promuovono inoltre una dieta equilibrata e attività fisica regolare come componenti essenziali di qualunque strategia anti-aging.

L’approccio della Dr.ssa Sara Gottfried all’anti-aging e al ringiovanimento è particolare perché mette al centro l’equilibrio ormonale e il suo ruolo nell’invecchiamento. Si concentra in modo specifico sulla salute femminile e sulle differenze biologiche e ormonali che influenzano il modo in cui le donne invecchiano. Oltre ai trattamenti medici, sostiene interventi sullo stile di vita come alimentazione sana, esercizio regolare, buon sonno e gestione dello stress. Attribuisce molta importanza al rapporto mente-corpo e promuove pratiche come yoga e meditazione mindfulness. Infine utilizza test genetici per costruire strategie anti-aging più personalizzate, integrando conoscenze mediche tradizionali con una visione più olistica della salute e del benessere.

Il Dr. Peter Attia, il nostro caso fuori linea, si concentra sull’“healthspan”, cioè vivere a lungo senza malattie croniche e con piena vitalità. È noto per i suoi rigorosi esperimenti personali su dieta, esercizio fisico e varie forme di biohacking. Dedica grande attenzione alla forma fisica e ha partecipato a eventi di endurance estremi. Il suo programma di allenamento è intenso e monitorato nei minimi dettagli. Attia pratica il digiuno intermittente e segue una dieta povera di carboidrati e ricca di grassi, cioè una dieta chetogenica. Ha sperimentato anche digiuni prolungati. È possibile che allenamenti e digiuno siano eccessivi?

Rispetto alle metodologie più rigorose e scientificamente orientate di Peter Attia, Weil attribuisce più importanza a cambiamenti dello stile di vita, rimedi naturali, meditazione e corretta alimentazione. Le sue strategie puntano maggiormente sul benessere complessivo e sulla salute mentale, oltre che su quella fisica.

D’altra parte, confrontare Weil con Sadhguru, yogi e mistico indiano, fa emergere alcune somiglianze nell’attenzione al benessere olistico e alle pratiche di consapevolezza. Ma l’approccio di Sadhguru è profondamente radicato nelle tradizioni spirituali e nelle pratiche yoga dell’India, e può quindi essere considerato più esoterico rispetto all’approccio di medicina integrativa, più occidentale, di Weil.

I principali fattori che emergono dai diversi approcci di David Sinclair, Andrew Weil, Sara Gottfried, Peter Attia e Sadhguru sono:

• Meccanismi cellulari e genetica: come sottolinea Sinclair, comprendere e manipolare i nostri meccanismi genetici e cellulari potrebbe essere una delle chiavi per invertire l’invecchiamento.
• Salute olistica: sostenuto da Weil, Gottfried e Sadhguru, questo approccio mette al centro il benessere fisico e mentale, includendo cambiamenti dello stile di vita, gestione dello stress, buona igiene del sonno e riduzione delle abitudini dannose.
• Equilibrio ormonale: Gottfried lo indica come un fattore cruciale, soprattutto nella salute femminile. Mantenere un buon equilibrio ormonale può influenzare in modo significativo il processo di invecchiamento.
• Dieta ed esercizio: un’alimentazione equilibrata e un’attività fisica regolare sono generalmente considerate componenti importanti di una strategia anti-aging. Tipo di dieta e intensità dell’esercizio possono però variare molto, come mostra l’approccio di Attia con dieta chetogenica e allenamento rigoroso.
• Connessione mente-corpo: pratiche come yoga e meditazione mindfulness, valorizzate da Sadhguru e Gottfried, possono avere un ruolo nel mantenimento del benessere generale e quindi contribuire indirettamente a un invecchiamento più sano.
• Biohacking e sperimentazione personale: l’approccio di Attia mostra il potenziale di programmi individuali basati sull’auto-sperimentazione. Allo stesso tempo solleva la domanda se regimi molto estremi possano diventare controproducenti.

Quello che questo esperimento ci offre non è una classifica di quale approccio anti-aging “funzioni”. Ci offre un insieme di osservazioni riproducibili a livello di singola immagine e alcune ipotesi che meritano di essere testate. Per collegare un divario di età facciale apparente a un invecchiamento biologico più lento servirebbero fotografie standardizzate, misure ripetute, più algoritmi indipendenti e, idealmente, misure indipendenti dell’invecchiamento biologico o esiti clinici. Fino ad allora, le fotografie sono evidenza sull’aspetto così come giudicato da un singolo modello, non evidenza che il regime di una determinata persona prolunghi la vita.

Riferimento metodologico

Hanaoka K, Grother PJ, Ngan ML, Yang J, Quinn GW, Hom A. Face Analysis Technology Evaluation: Age Estimation and Verification. NISTIR 8525, National Institute of Standards and Technology, 2024. Il NIST continua ad aggiornare la sua valutazione dei sistemi di stima dell’età man mano che vengono presentati nuovi algoritmi.

Chi altro vorresti che analizzassi nello stesso modo? Scrivilo nei commenti e farò una verifica simile. Se hai eseguito un esperimento analogo con immagini standardizzate o con più modelli di stima dell’età, condividi anche il metodo, non soltanto il risultato.