情绪识别技术分析
近年来，情绪识别技术在科技行业逐渐兴起。许多科技公司推出了基于人工智能的情绪识别软件，声称可以通过生物数据（如幸福感、悲伤、愤怒和挫败感）来判断个人的情感状态。然而，越来越多的科学研究表明这些技术的实际可靠性并不像宣传中的那么高。
科学有效性的问题
情绪识别技术在科学有效性方面面临严重问题。尽管许多公司声称这些系统是客观且基于科学方法的，但实际上它们往往依赖过时的理论。这些理论认为情感可以量化并且在全球范围内具有相同的表达方式；然而，情感表达受到文化、环境和个人差异的影响极大。例如，在愤怒状态下，一个人的皮肤湿度可能增加、减少或保持不变，这表明单个生物指标不足以准确判断情绪。
法律和社会风险
此外，情绪识别技术还带来法律和社交风险，尤其在工作场所中。根据欧盟的新法规，除非出于医疗或安全原因，否则禁止使用人工智能系统进行情感推断。而在澳大利亚，相关监管措施尚未跟上发展步伐。虽然一些公司尝试在招聘过程中应用面部表情分析，但这些技术的有效性和道德性引起了广泛担忧。
偏见问题
情绪识别技术还面临潜在的偏见问题。这些系统可能在不同种族、性别和残疾群体的情绪识别中表现出歧视行为。例如，有研究表明，情绪识别系统更容易将黑人面孔认定为愤怒，尽管双方微笑程度相同。
尽管科技公司承认情感识别中的偏见问题，并强调这些问题主要源自训练系统的数据集缺乏多样性，但InTruth Technologies承诺使用多样化和包容性的数据集以减少偏见。
公众态度
公众对情绪识别技术的态度并不乐观。最近的一项调查显示，在澳大利亚成年人中仅有12.9%支持在工作场所采用基于面部的情绪识别技术，许多人认为这是一种隐私侵犯。
关键点总结：
- 科学基础被质疑：全球市场快速增长的同时，情绪识别技术的科学依据受到质疑。
- 法律监管滞后：欧盟已禁止在职场使用AI系统进行情感推断，而澳大利亚亟需制定相关法规。
- 公众态度负面：公众普遍持负面态度，认为该技术侵犯隐私且存在偏见。
