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儘管人工智慧公司開發了能夠識別面部情緒的軟體，但心理學家對表情是否能如此容易被解讀存在異議。（圖源Nature 侵刪）螢幕上陸續出現了成百上千張人臉，有的睜大眼睛，有的抿住嘴唇。有些人眼眸緊閉，雙頰抬升，嘴巴大張。對於每一張面孔，你必須回答這個簡單的問題:這個人正在經歷高潮還是突如其來的疼痛?心理學家Rachael Jack和她的同事在2018年招募了80人參加這項測試，以此作為某項研究的一部分。英國格拉斯哥大學的研究小組徵招了來自西方和東亞文化的參與者來探索一個長期存在且高度敏感的問題:面部表情能可靠地傳達情感嗎?幾十年來，研究人員一直在詢問人們，他們能在臉上察覺出什麼情緒。他們問詢了來自不同國家的成年人和兒童，以及世界上其他偏遠地區的土著居民。二十世紀六七十年代，美國心理學家Paul Ekman進行了一項頗具影響力的觀察。結果表明，全世界的人們都能從面部表情中較為準確地推斷出情緒狀態——這意味著情緒表情是普遍存在的。這些觀點在一代人的時間裡基本上沒有受到挑戰。但一群新的心理學家和認知科學家一直在重新審視這些數據，並對結論提出質疑。許多研究人員目前認為，情況要複雜得多，而且面部表情在不同的語境和文化之間存在很大差異。例如，Jack的研究發現，儘管西方人和東亞人對面部如何展現出痛苦觀點相似，但他們對快樂情緒的表達有著不同的看法。研究人員在Ekman結論的有效性方面分歧越來越大。但這場辯論並沒有阻止企業和政府接受他的說法，即面部表情是一種情感的預言——對其加以使用會在多種方面上對人們的生活產生影響。例如，在西方的許多法律體系中，解讀被告的情緒是公平審判的一部分。正如美國最高法院法官Anthony Kennedy在1992年所寫的那樣，面部情緒解讀對於「了解罪犯的內心和思想」是必要的。情緒解碼也是Ekman為美國運輸安全管理局(TSA)設計的備受爭議的於2007年推出的培訓項目的核心。該項目名為SPOT(Screening Passengers by Observation Techniques，即通過觀測技術對乘客進行篩查)，其目的是使運輸安全管理局的工作人員學會怎樣對乘客進行監控，以發現幾十種潛在的可疑跡象，這些跡象可能暗示著壓力、欺騙或恐懼。但該項目受到了來自科學家、美國國會議員和美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union)等組織成員的廣泛批評，被認為是不準確且存在種族偏見的。這樣的擔憂並沒有阻止領先的科技公司，他們認為情緒很容易被察覺，一些公司已經開發了軟體來實現這一觀念。這些系統正處於測試或推廣階段，用以評估求職者的適配度、測謊、讓廣告更具吸引力，以及診斷從癡呆癥到抑鬱癥等各種疾病。據估計，該行業的價值高達數百億美元。微軟、IBM（美國國際商用機器公司）和亞馬遜等科技巨頭，以及更多的專業公司，如麻薩諸塞州波士頓的Affective（一家情緒識別公司）和佛羅里達州邁阿密的NeuroData Lab（一家主打實時情緒和消費者行為分析的AI公司），都提供了旨在從面部識別情緒的算法。研究人員依舊在爭論人們是否能用生動的表情表達或者感受到情感，許多業內人士認為讓電腦自動表達情感還為時尚早。——尤其是在這項技術可能會產生破壞性影響的情況下。紐約大學研究中心的AI NOW研究所甚至呼籲禁止在招聘會、執法現場等重要場合使用情緒識別系統。俄亥俄州立大學哥倫布分校的面部識別研究人員Aleix Martinez說，面部表情解讀即便對正常人來說都是很困難的。考慮到這個情況，他認為，應多了解自動化的發展，「我們真的要重視起來了。」 深入表面的情緒表達 人類的面部有43塊肌肉，這些肌肉可以伸展、抬升、扭曲、組成不同的表情。雖然它們活動範圍很廣，但科學家們堅持認為，特定的表情傳達了特定的情感。 Charles Darwin（達爾文）是這個觀點的推動人之一。他在1895年的著作《物種起源》，是他辛勤野外工作的成果，也是物種觀察學的大師之作。他第二有影響力的作品《人與動物的情感表達》則更加規範化。 達爾文關於面部表情的論文，描述了很多種特意擺出來的表情，比如這些努力在模仿悲傷的姿勢。圖片：Alamy 侵刪 達爾文注意到，靈長類動物的面部表情與人類的情緒表達特徵更相像，比如厭惡、害怕，並且達爾文認為這些表情有某種特定含義。比如，撅嘴唇、皺鼻子、瞇眼睛——都是與厭惡有關的表情——應該是為了免除個人受到病原體的侵害。只有社會行為開始發展的時候，這些表情才會起更多交流的作用。 Ekman在20世紀60年代進行的首次跨文化領域研究支持了這一假設，他測試了全世界包括紐幾內亞偏遠地區的6種主要情緒的表達和感知——快樂、悲傷、憤怒、恐懼、驚訝、厭惡。Ekman告訴《自然》雜誌，他選擇這六種方式是出於實際因素。有些情緒，比如羞愧或者內疚，是沒有明顯的參照數的，Ekman說。「我關注的這些情緒都是有表情的，這意味著他們是可以被研究的。」Ekman 說這些早期的觀點證明了達爾文進化論的普遍性。後來的研究也證實了這個觀點，某些面部表情可能有其適應優勢。波士頓東北大學的研究情緒的心理學家Lisa Feldman Barrett表示：「長期以來，人們都認為做出表情是正常反應。」換句話說，我們是藏不住情緒的。但這種觀點的漏洞是人們可以假裝情緒，在不動用面部肌肉的情況下體會情感。Ekman團隊的研究人員發現，每種情緒之中的「黃金比例」是相當具有大的差異的。 但是越來越多的研究人員認為，這種標準化差異越來越大，以至於黃金標準到達了臨界點。他們的觀點得到了很多文章的支持。幾年前《公共利益心理科學》這本雜誌的編輯們召集了一群觀點相悖的作者來評論這些文章。「我們已經盡了最大的努力把我們前面的研究放在一邊。」團隊領導Barrett說。他們深入地研究了數據而不是只做假設。「當有問題出現時，我們就盡最大努力去尋證據。」他們大約讀了1000篇文章，兩年半之後研究小組得出了一個明顯的結論，幾乎沒有證據表明人們可以從一組表情就準確推斷出別人的情緒狀態。單獨的臉部只負責表達情緒。下拉可以看到全身圖。圖片：Lance King/Hector Vivas/Ronaldo Schemidt/Kevin Winter/Getty 侵刪該小組引用了一些極端情況下的研究。這些研究表明，面部表情的變化與內心情緒的變化並沒有明確的關聯。英國德蒙福特大學的心理學家Carlos Crivelli為此對（巴布亞紐幾內亞）基里維納群島上的居民進行觀察實驗，表示自己並未發現Ekman所得出的研究結論。Crivelli認為，試圖從人的外在表現評估人的心理狀態就像在以米為單位測量物體的重量。同樣的表情不一定代表同樣情緒的另一個原因是，人類表達情緒的方式並不局限於面部表情。肢體動作、個性特徵、說話語氣和膚色變化等各種因素，也是我們感知情緒和表達情感的關鍵因素。比如說，情緒狀態的變化會影響人體內血液流動的快慢，進而改變皮膚的外在顏色。Martinez和他的同事們已經證實，人們可以通過觀察膚色變化來感知情緒的變化。視覺背景（例如背景場景）也可以為判斷一個人的情緒狀態提供蛛絲馬跡 。 順時針：籃球運動員 Zion Williamson 慶祝扣籃得分；墨西哥球迷在世界盃賽上慶祝勝利；歌手 Adele 2012葛萊美獎領獎時刻; Justin Bieber 的粉絲在墨西哥城的一場演唱會上。圖片: Lance King/Hector Vivas/Ronaldo Schemidt/Kevin Winter/Getty 侵刪其他研究人員認為，對Ekman結論的質疑引發了許多人強烈的牴觸情緒，他們極力想證明該觀點是正確的，尤其是Ekman本人。2014年，Ekman羅列了一些自認為可以證明其先前結論的實驗工作，以回應Barrett等人的批判。這些實驗包括對人們無意識狀態下面部表情的研究，以及研究表情與大腦和身體狀態之間的聯繫。他寫道，這些調查和實驗表明，面部表情不僅可以暗示一個人情緒的變化，還證明了某些特定神經被激活的方式。他說，自己仍然堅持從前的觀點。加拿大不列顛哥倫比亞大學的心理學家Jessica Tracy表示，那些認為Ekman的理論不具有普適性的研究人員誇大了少量反例。她說，在不同民族或不同文化環境下生活的人們對一張面孔是否在表達憤怒情緒的看法確實略有不同，但這並不能推翻整個理論。她還補充道，大多數人都能通過面部表情辨認出一個人是否動怒。同時，她還引用了自己對將近100項研究的分析對這一結論加以證明。她說，「大量有關證據都表明，全世界大多數文化背景中的大多數人都能通過他人的表情辨別出憤怒情緒。」Tracy和其他三位心理學家認為，Barrett在自己的文學評論中把他們的職位描述成六種情緒與面部表情之間一一對應的關係圖是一種藝術誇張。回應Barrett批評的另一位作者，阿姆斯特丹大學的Disa Sauter說：「我不知道是否還有其他致力於人類情感科學領域的研究者贊同這一觀點。」Sauter和Tracy認為，要理解人類的面部表情，需要有更豐富的情感分類法。研究人員不應將幸福視為一種情感，而應將情感類別分為不同的組成部分。幸福這一概念下涵蓋了歡愉，享受，同情心和自豪感等等。其中每種情緒的表達方式都可能有所不同或相互重疊。 有些研究使用計算機來隨機控制臉部。在Rachael Jack2018年的研究中，參與者被問到，哪個臉部更符合他們對痛苦或是高潮的認知。圖片: C. Chen et al./PNAS (CC by 4.0) 侵刪 這場學術論戰中的核心爭論點無疑是最重要的。在一項研究中，參與的志願者們被要求觀察各種不同表情的面孔，他們需要為每個面孔選擇一個情緒標籤。一部分研究人員認為某一標籤若有超過20％的選中率，則證明實驗具有顯著共性，代表該選項下的情緒是人類的共性情緒。其他人卻認為20％的選中率還遠遠不夠。Jack認為Ekman得出情緒普遍性的前提條件太少了。她說，自己讀博士學位時曾讀過他早期的論文。她還表示：「我過去常常把60、70年代的圖表拿給我的導師看，其中的每一個圖表都表明不同民族之間存在巨大的文化認同差異。但這並不代表有數據表明某一種人類情感是具有普遍統一性的。」 除了顯著性的判斷之外，研究人員還必須與主觀性做鬥爭：許多研究都依賴於實驗人員在測試開始時就標記了情感，以便可以比較最終結果。因此，Barrett，Jack和其他人正在嘗試找到更多中立的方法來研究情緒。Barrett正試圖用生理反應替代憤怒、恐懼和喜悅等情緒進行實驗。Jack沒有使用固定照片，而是使用計算機隨機生成了面部表情，以避免固定在常見的六個表情上。其他研究人員要求參與者按照自己對情緒的理解進行面部表情的分類，或者讓來自不同文化背景的參與者以自己的語言為圖片加上標籤。 計算機也有情感 顯然，軟體公司不願意看到表情與情緒的聯繫如此不穩定，這會給他們的算法帶來麻煩。一個用於情感檢測的人工智慧（AI）程序被輸入了數百萬張臉部圖像和數百小時的錄像，並且把圖像和錄像中的每種情感都貼上了標籤，在這些臉部圖像和錄像的幫助下，這個程序可以識別出不同的模式。情緒識別公司（Affectiva）表示，他們的情感數據軟體包含了來自87個國家的700多萬張面孔，這使其判斷情緒的準確性達到了90％。該公司拒絕就其算法背後的科學原理給予評價。神經數據實驗室承認人臉表達情感的方式存在差異，同時聲稱，當人們產生某種特定情緒時，往往會有一些特定的面部形態，而算法能夠識別出這種共同的面部形態。然而，辯論雙方的研究人員都對這種軟體持懷疑態度，懷疑算法使用的數據以及軟體公司使用飽受爭議的原理。Ekman說，他曾經直接質問這些公司。他曾寫信給幾家公司-他不會透露是哪家公司，只說「它們是世界上最大的軟體公司之一」，並且他還要求看到他們的自動化技術奏效的證據。但他並沒有得到回音。他說：「據我所知，他們所做的事情是沒有證據支持的。」Martinez承認，自動化的情緒檢測也許能夠反映出一個群體的平均情緒反應。例如，情緒識別公司（Affectiva）向營銷機構和品牌銷售軟體，以幫助預測客戶群體對產品或營銷活動的反應。即使這款軟體的檢測出了錯，損失也不會很大——對一個廣告的錯誤檢測可能會導致廣告的效果比預期的略差。但是某些算法可能正在被用於對人們的生活產生重大影響的活動中，例如刪除工作面試和邊境檢測。去年，匈牙利，拉脫維亞和希臘試行了一套旅客預篩選系統，旨在通過分析面部微表情來檢測是否存在欺騙行為。解決情感表達的爭論需要不同種類的調查。Barrett經常被要求向科技公司展示他的研究成果，這個月他訪問了微軟，他認為研究人員需要做達爾文在《物種起源》中所做的事情：「觀察，觀察，再觀察」。觀察人們在現實生活中，而不僅僅是在實驗室里，用自己的面部和身體在做些什麼。然後用機器來記錄和分析真實的世界。Barrett認為，更多的數據和分析技術可以幫助研究人員學習新的知識，而不是重新研究已經驗證無數遍的數據集和實驗。她對那些試圖使用她和其他人都認為搖搖欲墜的「科學原理」的軟體公司發出了挑戰。「我們就快掉下懸崖了，」她說，「人工智慧公司打算繼續用那些千瘡百孔的『原理』，還是去做那些真正需要做的事？」

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