想像未來孩子的模樣是一個長久以來的話題，而各種應用程式只不過為此提供了一個平台。它們的作用是根據兩個人的照片生成一張看似合理的圖像——僅此而已，沒什麼實際意義。我們根本無法預測嬰兒的長相，因為嬰兒的容貌無法透過父母的臉來推算。.
了解個中緣由很有意義，答案也很有趣：人類遺傳學的運作方式遠比學校裡教的要複雜得多。本文將解釋遺傳究竟決定了什麼，為什麼同父同母的兄弟姊妹會如此不同，哪些方面是可以預測的，以及遺傳學作為一門嚴肅的醫學學科在哪些方面發揮作用。.
為什麼外觀無法預測
每個孩子都會收到隨機選擇的組合。
在配子形成過程中，來自父親和母親的染色體會相互交換片段──這個過程稱為重組──然後每個生殖細胞只攜帶一半的染色體物質。結果就是，每個卵子和每個精子攜帶的染色體組合都不同。這就是為什麼同父母所生的兄弟姊妹可能非常相似，也可能截然不同：他們繼承了不同的遺傳物質。.
面部特徵涉及多個基因。
身高、鼻型、下顎寬度、眼間距：這些特徵都不是由單一基因決定的。它們是多基因性狀，受基因組中數百個區域的影響，每個區域的影響都很小。要預測所有特徵，需要了解所有相關的變異及其交互作用——即使掌握了基因組序列，科學目前也無法做到這一點，更不用說僅憑一張自拍照了。.
眼睛顏色與學校的色卡無關。
「棕色眼睛主導藍色眼睛」的說法是一種過於簡化的教學模型。眼睛顏色主要取決於15號染色體上的一個區域，但其他基因也參與其中，共同決定了所有色調——綠色、淡褐色、灰色、淺棕色等等。這就是為什麼雖然罕見，但確實存在父母眼睛顏色較深卻生出眼睛顏色較淺的孩子的情況。頭髮和膚色也遵循類似的規律，但涉及的基因更多。.
環境也會寫入資料。
例如，最終身高雖然有很強的遺傳因素，但也受到營養、睡眠和童年健康狀況的影響。許多族群的身高在幾代人中增長，而他們的基因組並沒有改變。換句話說，即使是遺傳的性狀也需要適當的條件才能表現出來。.
哪些內容是可以預測的？
並非所有事情都無法預測。有些特徵遵循簡單的遺傳模式，可以進行合理的預測。.
- 血型。. ABO血型系統和Rh因子遵循明確的規則：知道父母的血型，就可以確定孩子可能有哪些血型，以及排除哪些血型。.
- 單基因疾病。. 對於遺傳模式有明確記錄的疾病，例如囊性纖維化和鐮狀細胞貧血，當父母的健康狀況已知時，患病機率是可以計算的。.
- 生理性別。. 由性染色體以已知比例組合而成。.
注意其中的規律：可預測的特徵是由少數基因決定的，且只有「是」或「否」兩種結果。但這些都不適用於臉型。.
當遺傳學成為醫學問題時。
有一個專門的專科負責這方面的工作，而且它並不涉及外貌。例如，當有遺傳疾病家族史、夫妻關係近親、反覆流產或高齡妊娠時，就需要進行遺傳諮詢。.
在這種情況下，醫學遺傳學家會收集家族病史，繪製家系圖，並在必要時建議特定的檢測。結果以機率和指導的形式呈現，而非簡單的快照。如果您關心的是某種疾病的真實風險，這才是正確的選擇，而且需要進行諮詢，而不是使用應用程式。.
那麼這款應用能提供什麼功能呢？
只需一張圖片。該程式會偵測兩張照片中的臉部特徵，計算平均值，並將結果應用於嬰兒模型，或使用人工智慧產生一張新臉。無論哪種方式，它都不會參考任何基因訊息——因為照片不攜帶遺傳訊息，所以它無法參考基因訊息。.
揭示其中機制的一個細節是：兩次發送同一對照片通常會生出不同的寶寶。而真正的預測應該總是給出相同的結果。.
如何在不惹麻煩的情況下享受樂趣。
- 把這張照片看作是一張有趣的家庭合照。.
- 發送照片前請先徵得照片中其他人的同意。.
- 在點擊任何「顯示結果」按鈕之前，請先檢查數值和頻率。.
- 如果您訂閱了，請透過商店取消訂閱—卸載應用程式不會停止計費。.
- 避免對正在備孕或正在辦理收養手續的人造成不切實際的期望。.
一個比應用本身更有價值的事實。
如果這個笑話是關於家族相似性的，那就看看老照片。對比父親兩歲時的照片和他兩歲兒子的照片，通常比任何圖像生成器都能發現更多相似之處——而且這種對比也合情合理，因為成年人的臉和嬰兒的臉的比例完全不同。嬰兒的頭骨比例更大，下巴不那麼突出，鼻子還在發育。.
這也是為什麼「他長得和他父親一模一樣」這種說法隨著時間的推移而發生很大變化的原因：面部特徵會一直發育到青春期結束。.
該應用程式是如何拼出這張臉的？
了解了其中的原理，就能消除任何關於預測的誤解。它只涉及兩種技術，無需基因檢測：
- 圖片平均數量。. 程式會在兩張臉上找到參考點——眼角、鼻尖、下巴輪廓——然後透過扭曲和融合兩張臉，產生一張中間臉。最終效果總是看起來“老少咸宜”，因為它實際上是兩張臉的平均值。.
- 由訓練好的模型生成。. 更新的版本使用了一個模型，該模型透過學習數百萬張臉部照片，並根據從你的臉部提取的特徵生成一張新臉。它更逼真，但也同樣與任何真實的遺傳特徵無關。.
兩個跡象洩漏了真相： 同一張照片運行兩次往往會產生不同的結果。, 改變嬰兒的性別可以使臉部特徵標準化，每對夫婦的臉部特徵都相同。如果性別具有預測價值，那麼結果應該是一致的。.
為什麼結果看起來是對的。
這似乎合情合理，原因有三，而且與準確性無關：
- 兩張臉的平均值總是既像這兩張臉又像兩張臉。. 這是圖像數學，不是遺傳。.
- 嬰兒五官輪廓不清。. 孩子的臉型圓潤，五官柔和——幾乎任何結果都「適合」這種臉型。.
- 我們只要用心尋找，就能發現相似之處。. 在確定鼻子屬於父親之後，你開始看到父親的鼻子。.
而關鍵在於：孩子出生後，沒有人會回頭將孩子與預想的影像進行比對。這種模擬遊戲從未被檢驗過，這就是為什麼它有效這種印象能夠流傳至今。.
因此，簽名被偽裝了。
這就是該類別真正發揮作用的地方，而劇本也隨之重複：
- 你上傳照片，應用程式處理並顯示它們。 模糊的預覽 或附有浮水印。.
- 要查看「高解析度」版本，會有一個幾天的試用期。 自動續訂.
- 取消選項不在應用程式內；它位於… 您的商店帳戶，在「訂閱」下.
兩件事可以解決這個問題：訂閱後立即取消續訂——這樣你就可以繼續使用到訂閱期結束——並且定期查看商店中的有效訂閱清單。那些無人記得授權的扣款就會出現在那裡。.
常見問題解答
有什麼應用程式可以預測嬰兒的外表嗎？
不。外貌是由每次懷孕期間許多基因以新的方式組合而成的，沒有任何程式能夠從照片中獲得這些資訊。.
那麼那些聲稱使用人工智慧的人呢？
他們使用這種模型，而這正是他們無法進行預測的原因：該模型根據圖像生成一張看似合理的臉，而不是根據遺傳特徵。.
用於娛樂可以嗎？
可以，但有兩個條件：把它當成玩笑，並且在發送照片之前檢查照片的用途。.
他至少把眼睛顏色畫對了吧？
不完全可靠。眼睛顏色取決於多個基因，即使是機率表也只能給出範圍，而不能給出確切結果。.
有沒有什麼檢查可以告訴我們關於寶寶的任何資訊？
確實存在一些具有醫療目的和專業指導意義的產前檢查——這些檢查都不是應用程式。對孩子外表是否相像屬於家庭私事；而遺傳風險則需要諮詢專業人士。.
結論
沒有任何應用程式可以預測你的寶寶會長什麼樣，因為外觀是由數百個基因隨機組合並受環境影響而形成的。即使掌握了完整的基因組，科學也無法只憑兩張照片做出預測。.
基因可以預測的事情則完全不同：血型、生理性別以及單基因疾病的風險——而說到風險評估，基因諮詢才是關鍵，而不是去應用程式商店找各種預測工具。至於其他方面，那就純粹是娛樂消遣了：生成預測圖，和親朋好友一起歡笑，把好奇心留到分娩那天，屆時結果才會揭曉。.
