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編者按：人工智能讀取人臉表情，似乎是眾多科技公司都在嘗試的新業(yè)態(tài)。這一市場也在不斷增長。一些人認(rèn)為，情緒檢測自動(dòng)化系統(tǒng)，不僅能更好地發(fā)現(xiàn)人類真實(shí)情緒，而且還能協(xié)調(diào)人們內(nèi)心的感受。但也有許多人擔(dān)心，這項(xiàng)技術(shù)存在很多缺陷，其應(yīng)用過程甚至?xí)?dǎo)致新的風(fēng)險(xiǎn)。這篇文章來自編譯，作者認(rèn)為，人工智能根本無法精準(zhǔn)讀取人臉表情。這是文章的下篇，文章在探討情緒識別在人工智能行業(yè)發(fā)揮的作用的同時(shí)，也指出了由此而產(chǎn)生的一系列問題。
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圖片來源：openpr
在西方文化中，面相學(xué)的發(fā)展在18世紀(jì)和19世紀(jì)達(dá)到了高潮。當(dāng)時(shí)，面相學(xué)被視為解剖學(xué)的一部分。這一傳統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵人物是瑞士牧師約翰·卡斯帕·拉瓦特（Johann Kaspar Lavater），著有《面相學(xué)短篇集》（Essays on Physiognomy）一書。
拉瓦特采用了面相學(xué)的方法，并將其與當(dāng)時(shí)最新的科學(xué)知識相結(jié)合。他認(rèn)為，骨骼結(jié)構(gòu)是外貌和性格類型之間的潛在聯(lián)系。如果面部表情是短暫存在的，那么頭骨應(yīng)該可以為面相學(xué)有關(guān)推斷提供更可靠的材料。
在種族科學(xué)中，頭骨測量是一種相對流行的技術(shù)，被用來支持民族主義、白人至上主義和仇外心理。在整個(gè)19世紀(jì)中，弗朗茨·約瑟夫·高爾（Franz Joseph Gall）、約翰·加斯帕·斯柏茲姆（Johann Gaspar Spurzheim）等顱相學(xué)家以及科學(xué)犯罪學(xué)專家切薩雷·龍勃羅梭（Cesare Lombroso）都對這種研究方法展開了詳盡的闡述，這些研究也導(dǎo)致這些學(xué)者聲名狼藉。
然而，首先公開嘗試將攝影和其他技術(shù)手段應(yīng)用于人臉研究的，則是法國神經(jīng)學(xué)家杜徹尼·博洛尼（DuchennedeBoulogne），他被?？寺u(yù)為“極具天賦的觀察者”。
其著作的《人體面相機(jī)制》（Mécanisme de la physionomie humaine）一書，為后來達(dá)爾文和埃克曼的研究都奠定了重要的基礎(chǔ)。在這本書中，博洛尼將過去面相學(xué)和顱相學(xué)的觀點(diǎn)與更現(xiàn)代的生理學(xué)和心理學(xué)有關(guān)研究聯(lián)系在一起。他并不認(rèn)可之前有關(guān)面部特征的模糊斷言，而是通過更深入的研究，去探索面部表情和內(nèi)心精神和情感狀態(tài)之間的聯(lián)系。
博洛尼在巴黎的一家精神病院La Salpetrière Hospital工作，那里收容了多達(dá)5000名患有各種精神疾病和神經(jīng)系統(tǒng)疾病的患者。博洛尼會(huì)將其中一部分患者當(dāng)作被試對象，讓他們參與到令人痛苦的實(shí)驗(yàn)當(dāng)中。長久以來，醫(yī)學(xué)和技術(shù)實(shí)驗(yàn)通常都會(huì)將最脆弱的人或不懂得拒絕的人當(dāng)作被試對象，這也是傳統(tǒng)的一部分。
在科學(xué)界鮮為人知的博洛尼，決定開發(fā)一種電擊技術(shù)，來刺激被試對象面部的肌肉運(yùn)動(dòng)。他的目標(biāo)是建立對臉部的更完整解剖和生理學(xué)認(rèn)識。
通過這些方法，博洛尼希望將全新的心理科學(xué)與之前的面相特征聯(lián)系起來。他借助了最新的攝影技術(shù)，比如可以將曝光時(shí)間大幅減少的濕版火棉膠攝影，從而能通過照片捕捉那些轉(zhuǎn)瞬即逝的肌肉運(yùn)動(dòng)和面部表情。
即使在這些早期研究階段，捕捉到的面部表情也從來不是最自然的狀態(tài)，也不是社會(huì)中出現(xiàn)的人類表情，而是通過對肌肉的粗暴電擊而模擬的狀態(tài)。不管怎么說，博洛尼都相信，借助攝影和其他技術(shù)系統(tǒng)，有助于讓研究變得更加客觀和有說服力，因此也更適合科學(xué)研究。
下面是一些選自《人體面相機(jī)制》（來自美國國家醫(yī)學(xué)圖書館）的照片：
在博洛尼的影響下，?？寺舶褦z影技術(shù)作為其實(shí)驗(yàn)過程中的核心。他認(rèn)為，由于許多面部表情都是在人類無意識下出現(xiàn)的，因此，慢動(dòng)作拍攝法對他的研究至關(guān)重要。其目的是尋找所謂的微表情，即面部細(xì)微的肌肉運(yùn)動(dòng)。
在早期研究中，埃克曼的其中一個(gè)計(jì)劃是，編寫一個(gè)可以檢測和分析面部表情的系統(tǒng)。1971年，他與幾位研究人員共同合作發(fā)表了一篇研究報(bào)告，并在報(bào)告中首次提出了“面部表情評分方法（FAST）”這一概念。
在借助于照片的基礎(chǔ)上，?？寺饕ㄟ^自己的直覺，在FAST方法中使用了六種基本的情感類型。然而，這一方法很快就出現(xiàn)了問題。有幾位研究人員發(fā)現(xiàn)，有些面部表情并不在?？寺褂玫那楦蓄愋头懂爟?nèi)。
于是，?？寺鼪Q定，在下一個(gè)實(shí)驗(yàn)中，借助測量工具來聚焦于面部肌肉組織，這與博洛尼當(dāng)初的電擊研究相呼應(yīng)。
?？寺_定了面部大約40種不同的肌肉收縮狀態(tài)，并將每個(gè)面部表情的基本組成部分稱為“動(dòng)作單元”。經(jīng)過初步測試和驗(yàn)證，?？寺土硪晃恍睦韺W(xué)家華萊士·弗里森（Wallace Friesen）于1978年在一篇研究報(bào)告中又提出了“面部動(dòng)作編碼系統(tǒng)（FACS）”。時(shí)至今日，其更新版本也一直在廣泛使用。
盡管FACS取得了較大的成功，但這一方法卻需要大量的人力。?？寺岬?，平均而言，通常需要花75至100個(gè)小時(shí)來訓(xùn)練人們使用FACS方法。此外，單單完成一分鐘的面部影片片段的評分，就需要一個(gè)小時(shí)。這一挑戰(zhàn)，也恰恰為新興的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域提供了發(fā)展機(jī)遇。
隨著計(jì)算機(jī)在情感識別方面的應(yīng)用逐漸普及，研究人員也認(rèn)識到，需要收集標(biāo)準(zhǔn)化的圖像來進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
1992年，在美國國家科學(xué)基金會(huì)（National Science Foundation）的一篇報(bào)告中，?？寺土硪晃蛔髡呓ㄗh道，“建立一個(gè)由不同面部研究團(tuán)隊(duì)共享的、可隨時(shí)訪問的多媒體數(shù)據(jù)庫，將是解決面部表情理解問題的重要資源”。
不到一年，美國國防部就開始資助一項(xiàng)收集面部照片的項(xiàng)目。在該世紀(jì)末，機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員已經(jīng)開始收集、標(biāo)記并公開分享相應(yīng)數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集也推動(dòng)了當(dāng)今大部分機(jī)器學(xué)習(xí)研究的發(fā)展。
此外，學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室和有關(guān)公司也在同時(shí)開展有關(guān)項(xiàng)目，創(chuàng)建了幾十個(gè)照片數(shù)據(jù)庫。例如，瑞典某實(shí)驗(yàn)室的研究人員創(chuàng)建了KDEF數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集收集了包括喜悅、憤怒、厭惡、悲傷、驚訝和恐懼等六種表情的圖片。
當(dāng)你查看這些數(shù)據(jù)集照片時(shí)，你很容易獲得一種看默劇的感受：從這些照片中，你可以輕易地發(fā)現(xiàn)被采集者面部令人難以置信的驚喜，或者極大的快樂，或者使人嚇得發(fā)呆的恐懼?？傊?，這些被采集者所表露出的情緒，完全是能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器識別的情緒。
Cohn-Kanade數(shù)據(jù)集的照片示例：喜悅，憤怒，厭惡，悲傷，驚訝和恐懼。圖片來源：Jeffrey Cohn
隨著這一領(lǐng)域在規(guī)模和復(fù)雜程度方面的增長，用于情感識別的照片類型也在不斷增加。研究人員開始使用FACS系統(tǒng)來標(biāo)記數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)并不是來自于刻意擺出的表情，更是自然流露出的面部表情，有的甚至是在實(shí)驗(yàn)室條件之外收集的。
?？寺墓ぷ鳟a(chǎn)生了深遠(yuǎn)而廣泛的影響?！都~約時(shí)報(bào)》（The New York Times）將埃克曼譽(yù)為“世界上最著名的面相學(xué)家”，《時(shí)代周刊》（Time）也將他評為全球最有影響力的100人之一。
他的思想成為了流行文化的一部分，甚至被寫入了馬爾科姆·格拉德威爾（Malcolm Gladwell）著作的暢銷書《眨眼之間》（Blink），以及熱播美劇《別對我說謊》（Lie to Me）。?？寺€是《別對我撒謊》一劇的主角顧問，劇中主角很顯然也是以他為原型刻畫出來的。
埃克曼的生意也可謂是蒸蒸日上。他把“欺騙檢測”這項(xiàng)技術(shù)出售給了包括美國運(yùn)輸安全管理局（Transportation Security Administration）等機(jī)構(gòu)，TSA還借助這項(xiàng)技術(shù)，開發(fā)了“旅客觀測篩選技術(shù)（SPOT）”項(xiàng)目。
自911恐怖襲擊事件以來，SPOT一直被用于監(jiān)測乘機(jī)旅客的面部表情，以“自動(dòng)化”檢測恐怖分子。該系統(tǒng)采用了94項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)，據(jù)稱這些標(biāo)準(zhǔn)都是有關(guān)壓力、恐懼或欺騙的跡象。
不過，在系統(tǒng)應(yīng)用過程中，必然會(huì)出現(xiàn)一部分群體被區(qū)別對待的情況。任何有壓力的人，或者在被問話時(shí)感到不舒服的人，或者與警察或邊境保護(hù)工作人員產(chǎn)生過不友好經(jīng)歷的人，都可能會(huì)被系統(tǒng)標(biāo)注出來。這就形成了一種“種族歸納”。
由于存在種族偏見，并缺乏科學(xué)研究方法，SPOT項(xiàng)目也遭到了美國國會(huì)下屬機(jī)構(gòu)美國政府問責(zé)局（Government Accountability Office，GAO）和有關(guān)公民自由團(tuán)體的強(qiáng)烈譴責(zé)與批評。盡管耗資近九億美元，但并沒有直接證明表面這套系統(tǒng)取得了成功。
隨著?？寺曔h(yuǎn)揚(yáng)，對其研究的懷疑和批評也隨之而來。早期的批判家有文化人類學(xué)家瑪格麗特·米德（Margaret Mead）。她在20世紀(jì)60年代末就情緒的普遍性問題與埃克曼展開了激烈的爭論。
隨后幾十年，來自不同領(lǐng)域的科學(xué)家也都加入了這一批判隊(duì)伍。近年來，心理學(xué)家詹姆斯·拉塞爾（James Russell）和何塞·米格爾·費(fèi)南迪斯·多爾斯（José-Miguel Fernández-Dols）通過研究發(fā)現(xiàn)，情感研究這門科學(xué)最基本的方面仍然存在許多不確定性因素。
眾多批判者中，最重要的可能是科學(xué)史學(xué)家魯斯·萊伊（Ruth Leys），她從?？寺难芯糠椒ㄖ邪l(fā)現(xiàn)了一個(gè)核心問題。
她在其著作的《情感的演化》（The Ascent of Affect）一書中寫道：“?？寺褂玫目桃鈹[出表情或非自然流露表情照片，表達(dá)的是不受文化影響的一系列基本情感狀態(tài)?！彪S后，不同背景的人們會(huì)給這些照片分類標(biāo)注，以證明面部表情在不同背景人群中的共通性。
心理學(xué)家、神經(jīng)科學(xué)家麗莎·費(fèi)爾德曼·巴雷特（Lisa Feldman Barrett）直言不諱地指出：“科技公司可以說任何他們想說的，但數(shù)據(jù)卻是明確的。他們可以檢測出皺眉頭，但這與檢測到憤怒情緒完全是兩碼事?！?/p>
更令人不安的是，直到今天，在情感研究領(lǐng)域，針對“到底什么是情緒？”這一問題，研究人員都沒有達(dá)成共識。
什么是情緒？人類情緒是如何形成的？又是如何表達(dá)出來的？情緒在心理上或者神經(jīng)生物學(xué)上能起到什么作用？情緒與刺激物之前又有什么關(guān)系？這些都是尚未解決并達(dá)成共識的問題。即便有眾多的批判聲音，為什么從一個(gè)人臉上“解讀情緒”的方法仍然存在？
圖片來源：nordicapis
自20世紀(jì)60年代以來，在美國國防部大量資金的推動(dòng)下，已經(jīng)開發(fā)出許多系統(tǒng)，在測量面部運(yùn)動(dòng)方面也越來越精準(zhǔn)。由于?？寺睦碚摽梢詫?shí)現(xiàn)大規(guī)模自動(dòng)化，因此似乎也是計(jì)算機(jī)視覺的理想選擇。
基于埃克曼理論與方法有效性的認(rèn)可，許多機(jī)構(gòu)和企業(yè)也都紛紛投資于這一領(lǐng)域。如果人們認(rèn)識到情緒不容易分類，或者它們不可能可靠地根據(jù)面部表情來檢測的話，那這只會(huì)對一個(gè)不斷增長的領(lǐng)域產(chǎn)生巨大的破壞作用。
許多機(jī)器學(xué)習(xí)論文都在直接引用?？寺睦碚?，在這些作者眼中，好像這些問題已經(jīng)解決了一樣。事實(shí)上，有關(guān)背景、條件、關(guān)系和文化等復(fù)雜問題往往都被忽略了。?？寺约阂舱f過，他也對其理論的商業(yè)化方式表達(dá)出了擔(dān)憂。然而，當(dāng)他嘗試寫信給科技公司，請求他們提供證據(jù)來證明其開發(fā)的情緒識別程序有效性時(shí)，他沒有收到任何答復(fù)。
因此，與其試圖搭建更多識別并將面部表情分類的系統(tǒng)，我們不如質(zhì)疑這些分類的源頭，以及其產(chǎn)生的社會(huì)和政治影響。
例如，這些系統(tǒng)在標(biāo)記婦女（特別是黑人婦女）的言語情感方面，就與標(biāo)記男性言語情感存在不同。據(jù)馬里蘭大學(xué)（University of Maryland）的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，一些面部識別軟件在解讀黑人面部表情時(shí)，會(huì)反饋出更多的負(fù)面情緒，經(jīng)常都會(huì)將黑人面部表情解讀為具有憤怒或輕蔑傾向。
這就是情感識別自動(dòng)化的危險(xiǎn)所在。幾十年來，科學(xué)界一直圍繞根據(jù)面部來推斷情緒狀態(tài)這一問題而爭論不休，這也凸顯出一個(gè)核心問題，即一刀切的“情感檢測”并不是正確的方法。情緒是復(fù)雜的，它們的發(fā)展與變化與我們的文化和歷史有關(guān)，這些內(nèi)容目前都還屬于人工智能框架之外。
遺憾的是，求職者已經(jīng)因?yàn)槠涿娌勘砬榛蚵曊{(diào)與其他員工不匹配而受到不公平對待。在學(xué)校，學(xué)生也會(huì)因?yàn)楸砬榭雌饋砗軕嵟獾教貏e對待。在商場，顧客可能會(huì)因?yàn)槠涿娌勘砬槎毁|(zhì)疑為偷竊者。
這些系統(tǒng)不僅在技術(shù)上有缺陷，而且整套技術(shù)的核心方法論都存在問題。但最后，卻有人會(huì)因?yàn)檫@些系統(tǒng)的缺陷而遭到不平等對待。
?？寺缙趯?shí)驗(yàn)中提出的狹隘情緒分類，如今正編寫進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，成為極其復(fù)雜的情緒體驗(yàn)的“代理人”。
譯者：俊一
