為了實現這一目標，微軟、IBM和亞馬遜等巨頭都開始出售所謂的「情緒識別」演算法，基於人臉的分析來推測人類的心情。比如說， 如果有人皺眉、噘嘴，就意味著他們生氣了；如果他們眼睛變大、眉毛抬起、嘴巴大開，這意味著他們會害怕，等等。
這一技術可以被用在哪些地方呢？
一些公司將之運用在識別邊境人員、檢測犯罪分子以及驗證銀行交易上。英國公司WeSee的首席執行官David Fulton在接受媒體採訪時稱：「將來，地鐵上的攝像機可以利用我們的技術監測可疑行為，並警告當局潛在的恐怖威脅」，同時他表示，「在足球比賽或政治集會等活動中也可以使用。」
在面試中，這一技術可以幫助招聘人員追蹤求職者的情緒，破譯求職者熱情、無聊、誠懇的心情。在超市，這一技術可以用來識別顧客年齡、性別和心情，配合精准行銷。
但是，單單靠表情來推斷心情一直備受爭議。為此，在美國心理科學協會的委託下，5位來自該領域的傑出科學家展開了資料收集和科學證明。每一位評論家都代表了情感科學的不同理論陣營。最終的研究論文顯示，情緒的表達方式多種多樣，很難從一組簡單的面部運動中可靠地推斷出一個人的感受，表情與心情之間沒有堅實的科學依據證明有直接關聯。
該論文的作者之一，麻塞諸塞州的東北大學心理學教授Lisa Feldman Barrett在接受媒體採訪時表示：「公司可以想說什麼就說什麼，但是資料是真實的。他們能檢測到一張憤怒的臉，但這與察覺到憤怒的情緒是兩碼事。」
當然，這篇論文並沒有否認常見的典型面部表情是存在的，面部表情在社交中的巨大作用也是顯而易見的。在情緒研究領域有各種各樣的信念，論文反對的正是心理學家Paul Ekman在60年代提出並在後來發展起來的「情緒指紋」理論。
論文認為，「情緒指紋」理論在方法論上存在缺陷。例如，他們用演員誇張的表情作為情感起始點。當被試者要求為這些表情貼標籤的時候，他們常被要求在有限的選擇內作出決定，這促使他們達成某種共識。
Barrett說：「資料顯示，人們在生氣時，平均只有不到30%的時間會皺眉。所以愁眉苦臉不是憤怒的表現，而只是眾多憤怒表達之一。這意味著超過70%的情況下，人們在生氣的時候不會皺眉。最重要的是，他們在不生氣的時候經常會皺眉。」
多年來，Barrett及一些人一直在警告公司的感情識別模型過於簡單。而銷售演算法的公司回應稱，他們的分析基於很多信號，而不僅僅是面部表情。問題就在於，如果真的收集了很多信號的話，他們如何使之平衡。
但Barrett堅信，在未來人工智慧可以更精准地「測量」情緒。另一方面，如果情緒識別開始普及，我們就可能接受它並改變我們的行為來適應它的失敗。我們可能會有誇張的面部表情，因為我們知道他們會被機器理解。
這篇論文最想要強調的是，我們要以一種更複雜的方式來思考情感。就像達爾文認為的，「一個物種的生物學範疇沒有本質，它是由高度可變的個體組成的範疇。」「情感類別也是如此。」Barrett認為。
本文係由DeepTech深科技授權刊登。原文連結：用AI读懂人心？情感科学专家：靠表情识别情绪不靠谱
