“千年隼”的影迷在看《星球大战》的时候，也许没有注意到自己的面部表情正在作为数据被抓取。近日，市场分析机构Econsultancy称，迪士尼已经采用了一款可以在电影放映时用红外摄像机捕捉人们面部表情的软件（FVAE）。这款软件获得的大量实时数据可以使迪士尼对观众的“情绪”进行更好的商业分析。

FVAE示意图。来源：Econsultancy

情绪真的可以被机器识别么？而被识别的情绪，还会被用在什么地方呢？

MarketWatch的数据显示，2018年全球的情绪识别产品市值已达到123.7亿美元。预计到2024年，这个市场将达到惊人的916.7亿美元，五年间的复合年增长率为40.46%。

这样的商业行为不止在影院和迪士尼。目前亚马逊、微软以及Affectiva等公司都在开发相似的情感检测产品，这些产品宣称能够通过对面部表情的识别判断出对方的感受。

亚马逊的云服务Rekignition经过改进后可以对快乐，悲伤，愤怒，惊讶，厌恶，冷静、困惑和恐惧这八种情绪进行识别。

初创公司Affectiva的产品则是通过摄像头和麦克风检测车内乘坐人员的情感、认知状态和动作，分析司机状态，从而减少交通事故的发生。

据VentureBeat报道，情绪识别公司Realeyes的产品可帮助品牌商通过台式电脑和移动设备（手机）的摄像头分析消费者的情绪。

Realeyes仪表盘 来源：VentureBeat

但是，被识别的情绪，真的准确、可靠吗？

去年7月，美国五名专家发表了一篇论文驳斥“根据表情识别情感”这一观点，并通过大量研究证明市面上的许多依托面部表情识别情感的算法缺乏充分的科学依据。

美国五名专家发表论文驳斥“根据表情识别情感” 来源：ResearchGate

纽约大学人工智能研究机构AI Now也在2019年度报告中指出，市值百亿美元的情绪识别（emotion recognition）技术在科学上存在严重缺陷。

论文和报告都指出，目前很多情绪识别技术都是基于心理学家埃克曼（Paul Ekman）在1960年代的理论来开发的。埃克曼提出，通过面部表情人类可以表达出6种基本情绪：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶。

然而科学研究表明，由于文化和情景不同，人类在情绪表达上存在巨大差异，甚至一个人在同一天的表达方式都会有所变化。虽然面部表情与真实情绪存在联系，但还应考虑多方面因素（如语言、情境）。

这也就意味着包括亚马逊、Affectiva在内的许多公司宣称的“情感识别算法”准确度无法得到有效保证。

2019年11月，美国电子隐私信息中心（Electronic Privacy Information Center）向联邦贸易委员会（FTC）提出了申诉，指控用于筛选应聘者的AI面试官HireVue不能确保其产品的准确性、可靠性或有效性，存在“不公平和欺骗性”的商业行为。目前有包括联合利华（Unilever）等700个以上的公司使用了HireVue，被分析的面试者超过百万人。

显然，如果情绪识别技术在还没有得到完善的情况下就被应用到招聘、医疗或者公共安全等场景中，就很可能产生错误结果甚至造成严重的后果。

对于人脸识别和情绪识别这样带有争议的技术，各国采取了不同的监管态度。

2018年5月，欧盟发布了《一般性数据保护条例》（简称GDPR），其中第九条明确规定除非满足特殊条件，不能对个人的基因和生物数据等进行处理。

2019年10月29日，法国数据保护局CNIL宣布，由于违反GDPR原则，在学校使用人脸识别技术属于非法。

澳大利亚议会也在2019年10月份拒绝了内政部的提案，下令暂停开展国家性的人脸识别项目。

而在美国，旧金山等城市已全面禁止警方等公权力使用人脸识别技术。2019年3月以来，美国两党议员也提出了四部专门针对人脸识别技术的法案。

回到技术本身，也许人们相信，情绪分析可以给商业公司带来巨大的利润，而用电脑预测犯罪行为可以保障安全。但在部分业内人士看来，用眉毛和鼻子的关系或是对只言片语透露出的情绪来分析决定一个人的未来，只是计算机化的相面术罢了。

毕竟就连我们人类自身都经常无法准确理解情感的传达，更何况是人工智能呢？

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