◎ 陳箴(倫敦政經學院法律碩士、漢堡大學法律經濟分析碩士)
近五至十年來,科技公司陸續投入情緒辨識技術的研發與銷售,成為規模六千億台幣的產業。該技術有別於一般人臉辨識技術,能透過臉部肌肉的變化來辨識人的情緒。業者稱該技術可用於觀察某廣告手法對於消費者的吸引程度、協助人資主管辨識面試者的情緒與抗壓性、協助辦案人員測謊、協助醫護人員辨識病人是否有憂鬱症或阿茲海默症、給予疲勞駕駛警訊等等。然而,該技術的理論基礎仍受心理學家質疑——情緒真的如此容易被解讀嗎?本文將依序介紹情緒辨識的學理辯論、目前情緒辨識技術應用的風險以及學者對情緒辨識技術研發上的建議。

一、情緒辨識的學理辯論
目前市面上的情緒辨識產品大多聲稱其產品可以辨識出八種核心情緒—生氣、藐視、厭惡、恐懼、快樂、中性(平靜)、悲傷和驚喜。此種用臉部表情偵測情緒的試算法是立基於早期Paul Ekman的情緒研究。Paul Ekman於1960年代的研究中指出,表情與情緒之間的關聯有普世性。而此說法很長一段時間普遍被學界採納,且被運用在生活中,例如訓練海關判定入境旅客是否為嫌疑犯。
然而近來許多情緒研究顯示此通說未必正確。過去兩年,一群科學家閱讀了近一千篇關於情緒與表情的研究,得出的共同結論是:人類無法單靠臉部表情準確解讀他人的情緒。研究負責人Lisa Feldman Barrett指出:「只有百分之二十到三十的時候,人們會做出該情緒被預期的普世性表情,例如高興時微笑。其他時候,人們未必會顯露出預期的表情,而是會因為特定文化或是事實背景有不同情緒表達的方式。」許多研究指出通說有兩個錯誤的假設:一、通說錯誤假設人無法控制表情以隱藏自己的情緒。但事實上,人類可以經歷情緒卻不顯示在臉部上,也可以假裝出某些的表情以掩蓋其真實的情緒。二、通說錯誤假設表情是唯一判讀情緒的重點,而忽略肢體語言、個性、說話音調與膚色的改變也扮演人類辨識他人情緒中的重要角色。
支持通說的學者,例如Jessica Tracy,則表示這些研究對於通說的主張有誤解,她指出有一百多篇研究顯示人們可以辨別一張生氣的面孔。儘管如此,這些學者亦對於情緒辨識AI是否真能辨識情緒保有懷疑,因為科技公司是用上百萬標記好對應情緒的相片來訓練AI辨識情緒,而這些資料的來源以及情緒的標籤是否正確仍備受質疑。

二、目前情緒辨識技術應用的風險
在情緒辨識技術的可行性與準確度仍被質疑的情況下,該技術的使用會伴隨許多風險。舉例來說,研究顯示老年人的表情較難被理解,也因此比較容易被AI辨識為疲勞駕駛。若保險公司索取這些不正確的資料,可能錯誤地提高老年人的駕駛保費,造成保費不公平的結果。公司的決策營運也可能受到不正確資訊的影響,例如日本與德國的消費者的微笑可能代表不同意義,日本人若在德國消費需要協助時,其禮貌地微笑很可能被AI解讀為不需要幫助,導致員工忽略消費者的需要。而在面試場合裡,錯誤的情緒辨識資訊,也可能讓人資主管做出不公平的選擇,影響應徵者的權益。
又例如中國已經將情緒辨識技術用於教學現場來辨識學生的情緒與專注程度,如果偵測到學生不專心,系統會傳訊息通知老師作出處分。然而此種應用忽略了每個人有不同擅長的學習方式,例如視覺學習、實作學習、聽覺學習等等。若AI是以主流視覺學習方式設計的,其產出的結果將不利於其他種學習方式的學生。而將該技術運用於嫌疑犯的辨識上(例如中國已用在新疆),則有製造冤獄與擾民的可能。
三、學者對情緒辨識技術研發的建議
Barrett認為業者應該加入肢體語言、個性、說話音調與情境來訓練情緒辨識AI。目前有一家公司Affectiva不同於其他公司(例如微軟、IBM與亞馬遜),因考量到情緒辨識的複雜性,而在技術研發上採取不同的做法。該公司的創辦人兼執行長Rana el Kaliouby博士表示,目前情緒辨識技術仍像個嬰孩,對於情緒的辨識仍過於簡化,然而許多客戶卻只想要能夠辨識六種基本情緒的簡易辨識技術。她希望心理學的辯論可以幫助同行業者與消費者了解這項科技目前的限制,以及認知到情緒辨識技術產業還有很長的路要走。
資料來源
- Why faces don’t always tell the truth about feelings https://www.nature.com/articles/d41586-020-00507-5
- ‘Emotion detection’ AI is a $20 billion industry. New research says it can’t do what it claims. https://www.washingtonpost.com/business/2019/07/31/emotion-detection-ai-is-billion-industry-new-research-says-it-cant-do-what-it-claims/
- Barrett, L. F. et al. (2019) ‘Emotional Expressions Reconsidered: Challenges to Inferring Emotion From Human Facial Movements’, Psychological Science in the Public Interest, 20(1), pp. 1–68. doi: 10.1177/1529100619832930. https://doi.org/10.1177/1529100619832930
- The Risks of Using AI to Interpret Human Emotions https://hbr.org/2019/11/the-risks-of-using-ai-to-interpret-human-emotions
- Facial age affects emotional expression decoding https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2014.00030/full
- Chinese school uses facial recognition to monitor student attention in class https://www.telegraph.co.uk/news/2018/05/17/chinese-school-uses-facial-recognition-monitor-student-attention/
- Emotion recognition is China’s new surveillance craze https://www.ft.com/content/68155560-fbd1-11e9-a354-36acbbb0d9b6