在流感大盛行期间，新技术该公司长期以来在推销他们的焦虑比对软件，用于远程管控雇员甚至老年人。以一个名为“4棵栽”的种系统为例。该重大项目在香港合作开发，援引可以分析孩子们在课堂作业时的焦虑。它将每个许多学生的躯干特征区分为快乐、悲伤、愤慨、轻视、困惑和畏惧等焦虑情况下。它还衡量“冲动”和预测等级。相近的机器已经并购，为远程专业人士发放管控。据信，到2026年，内心比对大型企业将增长到370亿美元。
对于人工智能前提能够检测内心，现代科学界存有严重歧异。2019年的一项审查没注意到可靠的论据。该研究确信新技术该公司提显露的弊端很可能但会是实际上偏差的。
现代科学上越发关注这些核心技术的常用和滥用。史学家们号召对所简单于招聘的人工智能核心技术进行强制性、宽松的审计，并公开披露据调查。有组织号召确实成立一个法理的法律条文机构来统筹生物比对核心技术的发展和全面实施。这种统筹对于抵御颅相学冲动驱动的种系统至关重要。颅相学冲动是所指如此一来表象中的给显露关于实际上情况下和灵活性的偏差假设，目地是提取显露一个人的愈来愈多讯息，而不是他们选择揭示的讯息。
在世界上各国在合作开发治疗人体的药品时都有宽松的现代科学规定。那些辩称我们的思想的机器至少确实获得比方说的受保护。多年来，史学家们长期以来号召联邦实质税务机器人和躯干比对;这也确实延伸到内心比对。现在是国际组织税务机构防范并不需要推测的登记的时候了，除此以外是那些针对老年人和其他弱势群体的登记。
抗病毒的教训断定了为什么税务是重要的。联邦要求和随后的宣传使愈来愈多的抗病毒图表向公众开放，并经过宽松的验证。这成为愈来愈好的政策拟订和公众信任的基础。对内心核心技术的税务也但会带来相近的诱因和政治责任。它还有助设立标准规范，以结盟企业和当地政府的不合理常用暴力。
鉴识仪是一个简单的举例来说。这种“鉴识仪”试验发明于20世纪20二十世纪，被国家安全局和新泽西州军方常用了几十年，结果前后不赞同，伤害了数千人，直到联邦法律条文明令禁止常用。直到1998年，新泽西州最高法院才给显露结论:“对于鉴识论据前提可靠，人们实际上没共识。”
但盖斯描述的六种焦虑完全符合新兴的计算机程序视觉层面的模型。他的学说之所以被提出异议，是因为它符合机器的功能。只要看来愈来愈复杂的弊端，六种赞同的焦虑就可以大规模国际标准和智能化。2001年9翌年11日恐怖袭击后，盖斯将他的种系统购得了新泽西州空运安全海关总署，以分析哪些乘客表现显露畏惧或关系紧张，以及可能但会是安全部队。它因缺少信誉和种族偏见而受到抗拒批评。然而，以前的许多机器，如“四棵栽”，都是基于盖斯的六种焦虑分类。(盖斯坚称，躯干表情或许转达了普遍的焦虑，但他对此，他没看到智能化核心技术理论上的论据。)
然而，该公司在此之后销售的软件，将影响人们的愈来愈进一步，没似乎地据信，法理审计的论据的理论上性。求职者受到不不公的评判，因为他们的躯干表情或声调与雇员不匹配;许多学生们在学校被标示显露，因为他们的脸样子很生气。研究人员还断定，躯干比对软件确信黑人面孔比英裔面孔有愈来愈多的焦虑。
只能如此一来允许焦虑比对核心技术不受税务。现在确实采取条文适时，避免在英语教育、保健、失业者和刑事司法等所有层面并不需要推测地常用这些机器。这些适时将之后定位宽松的现代科学，并拒绝实际上情况下只是另一个图表集，可以从我们的脸上刮走。
原文显露处
Crawford K. Time to regulate AI that interprets human emotions. Nature. 2021;592(7853):167. doi:10.1038/d41586-021-00868-5
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