随着企业尝试将人工智能（AI）嵌入各个角落，一个意想不到的趋势是：公司转而利用 AI 帮助其众多新诞生的机器人更好地理解人类情感。
据 PitchBook 最新发布的《企业 SaaS 新兴技术研究报告》称，这一领域被称为“情感 AI”，该技术正在兴起。
情感 AI 的逻辑与定义
其逻辑大致如下：如果企业向高管和员工部署 AI 助手，让 AI 聊天机器人充当一线销售人员和客户服务代表，那么若 AI 无法区分愤怒的“你这话是什么意思？”和困惑的“你这话是什么意思？”，它如何能表现出色呢？
情感 AI 声称自己是情感分析的更高级版本。传统情感分析旨在从基于文本的互动（尤其是社交媒体）中提炼人类情感；而情感 AI 则是多模态技术，结合视觉、音频传感器与机器学习及心理学，试图在互动过程中检测人类情感。
主要云服务商已提供相关功能，如微软 Azure 认知服务的 Emotion API 或亚马逊 AWS 的 Rekognition 服务。PitchBook 指出，虽然情感 AI 并非新鲜事物，但职场机器人的激增使其商业前景更为广阔。
硬件依赖与初创生态
PitchBook 新兴技术高级分析师 Derek Hernandez 表示：“随着 AI 助手普及及自动化‘人机交互’出现，情感 AI 有望实现更具人性化的解读和响应。”他补充道，摄像头和麦克风是不可或缺的元素，可穿戴设备也可能成为应用新途径。
为此，Uniphore（累计融资包括 NEA 领投的 4 亿美元）、MorphCast、Voicesense、Superceed、Siena AI、audEERING 和 Opsis 等初创公司应运而生，并获得了多家风投的小额融资。
技术局限与监管挑战
当然，情感 AI 是典型的硅谷思路：用技术解决由技术引发的问题。但即便 AI 获得自动化共情能力，也不意味着方案必然奏效。
早在 2019 年左右，研究人员就通过元分析得出结论：人类情感实际上无法单纯通过面部动作确定。试图通过读取表情、肢体语言和语调来教会 AI 检测情感，在假设上存在误导。
此外，AI 监管也可能扼杀该想法。例如欧盟《人工智能法案》禁止在教育等特定用途中使用计算机视觉情感检测系统；伊利诺伊州 BIPA 等法律也禁止未经许可收集生物特征读数。
未来展望
这一切让我们窥见了硅谷正在构建的“无处不在的 AI”未来。要么这些 AI 机器人将在客服、销售及人力资源等领域尝试情感理解；要么它们在真正需要该能力的任务上表现不佳。
也许我们将面对一个充满相当于 2023 年 Siri 水平 AI 机器人的办公生活。与管理层要求在会议期间实时猜测每个人感受的机器人相比，谁又能说哪一个更糟糕呢？