看到恐怖電影，你是不是真害怕？

今年 TED 大會現(xiàn)場，神經(jīng)科學家波比·克倫（Poppy Crum）在大屏幕上放了段窗戶上出現(xiàn)鬼影的片段?，F(xiàn)場你能看到有人倒吸一口氣，有人看上去鎮(zhèn)定自若。

但克倫不需要看觀眾表情也有準確的答案。大屏幕上，一組可視化的數(shù)據(jù)發(fā)生了劇烈變化。會場里的四臺二氧化碳儀在過去一個小時里默默記錄著劇場里的二氧化碳排放量。只要呼吸加速、心跳加快，哪怕你的表情沒有任何變化，還是會留下蹤跡。

這是克倫準備的一系列傳感器中的一部分。能幫助監(jiān)控到情緒的傳感器太多了：熱成像攝像頭可以檢測到臉部溫度的變化、麥克風可以捕捉你用詞的變化、普通攝像頭可以捕捉到你的眼部運動。

單個傳感器記錄具體一個人的情緒變化都不夠準確，比如測謊儀是可以被騙過的，但當多個傳感器一起工作的時候，就難了很多。

克倫是杜比實驗室的首席科學家，對于廣告業(yè)和杜比所在的音頻器材生意來說，以可以量化的方法檢測情緒是基本工作。尼爾森之類的廣告咨詢公司通過檢測人的反應，判斷廣告效果好不好，具體哪一秒好、哪一秒不夠好。而杜比在向影院推銷自己的 Atmos 全景聲技術的時候，通過類似的技術、用量化數(shù)據(jù)證明更好的音效更吸引觀眾。這些數(shù)據(jù)，被測試對象的主觀反應不夠可靠。

但此前檢測情緒需要在頭上、身上裝一堆設備。比如去年早些時候，杜比實驗室展示的還是一個人坐著，頭戴腦波檢測貼片、心跳檢測儀、Galvanic 皮膚檢測儀。

你很難在一個人不知情的情況下知道他的情緒變化。

“如果是一年半之前你問我，我們是不是可以在消費設備上實現(xiàn)腦波檢測一樣的效果，我覺得這還非常遙遠?！笨藗愒诮邮堋逗闷嫘娜請蟆凡稍L時說道，“但現(xiàn)在沒這么遠了，而且進展越來越快。原因在于我們不需要一個特別精確的傳感器，因為有很多便宜的傳感器可以把數(shù)據(jù)綜合在一起。這些傳感器，每一個都不需要絕對精確”

這里的進展更多還是機器學習——人工智能自己在海量數(shù)據(jù)里找到規(guī)律，得出結論。

克倫認為這些進展會有一些好的用途，比如醫(yī)院可以更有效監(jiān)測糖尿病之類的病癥，在病患自己能發(fā)現(xiàn)癥狀之前，傳感器的組合就能發(fā)現(xiàn)征兆，帶來更早的治療。

但她也認為這會帶來風險——公司和政府捕捉人的變化會更容易。不用拿出測謊儀，每一次對話都可以是受訪對象毫不知情的審訊。而已經(jīng)用盡數(shù)據(jù)，判斷你喜歡看什么樣的視頻或者雞湯，吸走你時間的互聯(lián)網(wǎng)公司，也可以做到更準——不只是知道你點擊了什么，還知道你為什么點。

人類雖然很早就能檢測腦波，雖然還是無法真正感知大腦在思考什么，腦波變化具體意味著什么。但越來越多的傳感器獲取的數(shù)據(jù)，還是在讓人工智能，以及它背后的人越來越清楚另一個人在想什么。演講結束后，TED 負責人克里斯·安德森（Chris Anderson）半開玩笑的說肯定有人擔心之后政府是不是會用它檢測民眾，檢測具體每個人是不是有什么革命的想法。（真不好說呢）

這樣的前景是克倫在 TED 演講，提醒世界變化的起因。

“同樣的技術很多時候可以幫助我們。我覺得我們也確實想知道自己的真實想法，”就像她說的，“我們需要意識到各種組織、政府能怎樣用這些技術，這樣才能保護我們。”

現(xiàn)在我們意識到了風險，但可以保護自己么？

題圖/TED

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