参考消息网12月11日报道美媒称，人脸识别技术正被企业和政府用于从警察执法到员工考勤等各领域。研发这一技术的公司承诺，更高粒度的结果即将出现：自动情感识别很快就能帮助机器人更好地理解人类，或发现汽车司机的路怒情绪。

据美国石英财经网站12月10日报道，但专家们警告，试图解读面部表情的人脸识别算法可能基于靠不住的科学。这些说法来自纽约大学人工智能研究所的年度报告。该报告还提出了关于对人工智能（AI）进行监管以及提高该行业透明度的建议。

该研究所创始人之一凯特·克劳福德教授说：“现在的问题是，AI正被应用在众多社会环境中。人类学、心理学和哲学都与之密切相关，但这不是对具有技术（计算机科学）背景的人进行培训。实际上，AI的狭窄化催生了一种坦率接受某些特定心理学文献的态度，而这些心理学文献已被证明是可疑的。”

克劳福德和该研究所的报告提到了一种常被用于将面部表情整理成7种核心情感（始自美国著名心理学家保罗·埃克曼）的系统。埃克曼研究了一些独立于现代社会的社区中人群的面部表情，并称面部表情具有普适性。这一观点为AI研究人员提供了便利，因为如今使用的许多AI技术都必须对复杂的图像或声音进行分类。

与微软一样，亚马逊也出售承诺能够识别情感的面部识别产品。微软的Emotion API声称能够辨别的种种情感与埃克曼所列的具有普适面部表情的情感清单完全一样。

但是，人脸表达感情的方式可能比人们此前认为的更具背景性——这令人们对埃克曼的分类有效性产生了怀疑。美国东北大学心理学教授莉萨·费尔德曼·巴雷特2017年在《金融时报》上撰文称：“皱眉或许意味着某人感到愤怒，但在其他情况下，这也意味着他在思考或是在明亮光线下眯起眼。一个假想中的情感解读机器人需要大量知识和背景来猜测某人的情感。”

然而，这项技术仍在有效假定下得到了应用。在汽车、电话和安全摄像头中都能找到这种面部情感识别技术。

上述年度报告称：“任何通过AI将面部表情简单化地映射至基本情感类别的做法都可能重复一种过时的科学范式的错误。”

解读面部表情是相当艰难的任务(美国石英财经网站)