美媒：AI通过五种方式研究人类情绪

2025-10-20 18:47:38

据美国石英财经网站 如今，人工智能正学着解读、推断人类的情绪。

生理信号对情绪识别模型来说是最可靠的输入数据之一。

人工智能目前仍缺乏真正的情绪理解能力。现有系统虽能通过模式识别来模拟共情，但无法体会真实的情感联结。

尽管存在这些局限，情感人工智能的发展在加速，以下是已经发生的5种令人不安的方式。

1.人工智能解读你身体隐藏的情绪信号

人工智能系统通过分析无意识的生理信号【心率变异性、皮肤电导反应、脑电活动等】来识别情绪。它们比语言或姿态更能作为可靠的情绪指纹。

2.机器将面部、声音和生物特征数据融合在一起以提高准确性

通过整合面部动作、语调、脑电图和皮肤电导反应等不同类型的输入数据，可以显著提高情绪预测的准确性。这些“融合模型”让人工智能系统可追踪情绪状态间的细微变化，而不只是局限于开心或难过这样的笼统情绪分类。

3.你的点击、滚动和犹豫都在暴露你的情绪

如今，会话回放和热力图分析将行为数据输入情绪检测模型。人工智能会通过追踪“愤怒点击”、光标停顿、快速退出等行为模式，来推断用户的烦躁、无聊或满意情绪。这些检测到的情绪会用于指导用户体验重新设计和市场营销，这意味着你的不满情绪在训练算法。

4.智能眼镜或很快在公共场所通过扫描面部来识别情绪

人工智能原型眼镜，能捕捉和解读附近人的面部表情，实时识别其情绪状态。这可能会在未经同意的情况下创建情绪快照数据库，从而改变关于匿名和监控的规范。

5.人工智能通过语言和声音“侦听”你的情绪

护理领域的人工共情研究显示，人工智能虽能识别文本和语音中的情绪语气或压力，但它缺乏真正的情感或道德理解。现有系统仅能模拟共情，依赖的是语言和声调信号，而非意识。