这反过来又增加了人们对将基因信息纳入公共测序工作的抗拒，尽管这样的工作可以帮助人类整体对抗疾病的工作。如果可以用基因组来做面部预测，那么人们的外表就可以与真实的在线照片相匹配。这可能意味着人们的基因序列，以及他们所有的基因缺陷，都可以在网上与他们的身份联系起来。
最近，斯坦福大学 Michal Kosinski 和 Yilun Wang 所做的研究表明，机器视觉通过分析人脸可以推断人的性取向。人类无法从面部判断的内容，并不意味着机器也分析不出来。
研究基于超过 35,000 张美国交友网站上男女的头像图片训练。论文作者利用深度神经网络从图像中提取特征，利用大量数据让计算机学会识别人们的性取向。研究发现，同性恋男女倾向于具有「性别非典型」特征、表情和「打扮风格」。理论上，男同性恋趋向于女性化，而女同反之。在研究中，人们还找到了一些其他的趋势，如同性恋男人有比直男更窄的下巴，更长的鼻子以及更大的前额；而同性恋女性相比「直女」趋向于有更大的下巴、更小的前额。
在「识别同性恋」任务中，人类的判断表现要低于算法，其准确率为在男性中 61%，在女性中 54%。当软件识别被测试者的图片（每人五张图片）时，准确率则显著不同：男性 91% 准确率，女性 83% 准确率。研究人员在论文中写道，广义上，这意味着「人类面孔包含了比人类大脑可以感知和解释的更多的性取向信息」。
在那些视同性恋为犯罪的国家，一个能从面部推断出性取向的软件让人恐惧。
卡内基梅隆大学的 Alessandro Acquisti 谈到，他曾展示过面部识别和在线信息可帮助获取个人的社会安全号码（美国发给公民、永久居民、临时（工作）居民的一组九位数字号码，社会安全号码主要的目的是为了追踪个人的赋税资料。）对于那些不想公开这一号码的人员来说，无疑是个坏消息。