随着企业尝试在各个地方嵌入人工智能，一个出乎意料的趋势是，公司借助人工智能来助力其众多新出现的机器人，使其能更好地理解人类情感。

依据 PitchBook 新发布的企业 SaaS 新兴技术研究报告，这一被称作“情感人工智能”的领域，该报告预计此项技术正在崛起。

其推理大概是这样：倘若企业给高管和员工配置人工智能助手，让人工智能聊天机器人成为一线销售人员和客户服务代表，要是人工智能分不清愤怒的“你这是什么意思？”和困惑的“你这是什么意思？”之间的差别，那它怎能有良好表现呢？

情感人工智能自称为比情感分析更复杂的“兄弟”，情感分析是人工智能出现之前的技术，旨在从基于文本的交互中提取人类情感，尤其是在社交媒体方面。

情感人工智能可以说是多模态的，运用视觉、音频及其他输入的传感器，结合机器学习与心理学，力图在交互过程中侦测人类情感。

主要的人工智能云提供商提供的服务使开发人员能够使用情感人工智能功能，例如微软 Azure 认知服务的情感 API 或亚马逊网络服务的 Rekognition 服务。（后者多年来一直备受争议。）

根据 PitchBook 的说法，虽然情感人工智能，即使作为云服务提供，也不是新事物，但劳动力中机器人的突然崛起让情感人工智能在商业世界中的未来比以往任何时候都更加光明。

“随着人工智能助手的激增和完全自动化的人机交互，情感人工智能有望做出更像人类的解释和响应，”PitchBook 的新兴技术高级分析师德里克·埃尔南德斯（Derek Hernandez）在报告中写道。

“摄像头和麦克风是情感人工智能硬件方面不可或缺的组成部分。它们可以在笔记本电脑、手机上，或者单独位于物理空间中。此外，可穿戴硬件可能会为在这些设备之外应用情感人工智能提供另一种途径，”埃尔南德斯告诉TechCrunch。（所以如果那个客户服务聊天机器人请求访问摄像头，这可能就是原因。）

为此，越来越多的初创公司正在涌现以实现这一目标。这包括 Uniphore（共筹集 6.1 亿美元，包括 2022 年由 NEA 领投的 4 亿美元），以及 MorphCast、Voicesense、Superceed、Siena AI、audEERING 和 Opsis，据 PitchBook 估计，它们各自也从各种风险投资公司那里筹集了数额适中的资金。

当然，情感人工智能是一种非常硅谷式的方法：用技术来解决因人类使用技术而引起的问题。

但即便大多数人工智能机器人最终能获得某种形式的自动共情能力，这并不意味着这种解决方案真的会奏效。

事实上，上一次情感人工智能在硅谷引起热门关注——大约在 2019 年，当时人工智能/机器学习领域的大部分仍专注于计算机视觉，而非生成语言和艺术——研究人员给这一想法浇了盆冷水。那一年，一组研究人员发表了一项关于研究的元综述，并得出结论，人类的情感实际上无法通过面部动作来判定。换句话说，我们可以通过让人工智能模仿其他人试图检测人类情感的方式（观察面部、肢体语言、语气）来教它检测人类的感受，这种想法在其假设方面存在一定的误导性。

还有一种可能，在人工智能监管方面，例如欧盟的《人工智能法案》，禁止将计算机视觉情感检测系统用于某些用途，如教育，可能会将这个想法扼杀在萌芽状态。（一些州的法律，如伊利诺伊州的 BIPA，也禁止未经许可收集生物识别读数。）

所有这些都使我们能更广泛地一窥这个硅谷目前正在疯狂构建的人工智能无处不在的未来。要么这些人工智能机器人会尝试进行情感理解，从而从事诸如客户服务、销售和人力资源等工作，以及人类希望分配给它们的所有其他任务，要么它们可能在任何真正需要这种能力的任务上都表现不佳。也许我们眼前的是一个满是人工智能类似于 2023 年左右 Siri 那种水平的机器人的办公生活。和在会议期间实时揣测每个人感受的管理所需的机器人相比，谁能说哪个更糟糕呢？