自從疫情之後，遠距會議已然成為每個上班族日常工作中的一部分，然而研究指出，參與遠距會議非常消耗能量，還因此有了「視訊會議疲勞」（Zoom Fatigue）一詞誕生。
為什麼開視訊會議這麼累？
經驗豐富的工作者，多半有能力觀察會議中參與人員的肢體語言與表情，在會議中掌握氣氛，主導議題。
史丹佛研究人員拜倫森（Jeremy Bailenson）指出，由於遠距會議中顯示的多半只有與會者的臉，而其他部位展現的重要社交資訊會被隱藏，所以為了彌補其他資訊的不足，人們需要耗費更多大腦資源推斷其他線索。
因此科技新創紛紛投入，試圖解決這個問題。他們認為 AI 不只能幫助我們改善溝通效率，同時也能判讀、偵測對方的情緒，以協助工作者順暢主持會議。
讓 AI 幫忙分析與會者表情、語調，還能提醒你調整內容
瞄準這個痛點，一間位於加州，主要提供遠距會議工具的公司 Uniphore ，推出搭載 AI 技術的遠距會議軟體，運用 AI 分析會議中參與者的情緒線索，協助會議主持人掌控整個會議氛圍。
根據《華爾街日報》報導，Uniphore 的視訊會議工具可以分析與會者的臉部表情、語氣和用詞，來測量憤怒、快樂、困惑等情緒訊號，且會在主辦方螢幕上的儀表板顯示與會者的情緒和參與度分數。
甚至，它還可以做到，提供主講者是否應該放慢速度，或者表現更多同理心、講一點軟性話題等提示，讓整個會議進行更加流暢、貼心。
而透過 AI 分析會議中參與者的情緒線索，也能夠在會後協助會議主持人即時了解哪些主題的參與度更高，哪些主題與會者興趣缺缺，在日後的會議上做出調整。
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不過，用 AI 分析情緒有什麼侷限？
運用 AI 分析情緒，聽起來兼顧科學根據，又有人性溫度，但這個技術仍有許多隱藏的挑戰。
其一是，人類的表情非常複雜，背後蘊藏的動機和情緒也可能根據情境改變，一個人的臉有43條肌肉，光是「用臉」就可以表達超過 1000 種情緒。除此之外，文化、狀態、情境也都使人們表達情緒的方式跟表情有所不同。因此透過臉部偵測判定，也許會過於武斷。
另外則是誤判的問題，透過影像辨識表情，需要很高的解析度。但影像的品質，卻取決於網路是否順暢。臉部細微表情只持續0.1~0.2秒就沒了，很可能一不小心就解讀錯誤。
最後，隱私問題也是用戶使用這類偵測情緒的工具時的隱憂。就有人質疑，當人們的行為被 Uniphor 記錄時，有違其隱私權，對此，Uniphore 執行長兼共同創辦人薩赫德夫（Umesh Sachdev）表示，公司在使用該技術之前會揭露相關資訊並徵求參與者的同意。
薩赫德夫還說，未來，當老師需要在虛擬教室中追蹤數十名學生時，此類技術可以應用於教育領域；同時它也可以用於娛樂領域，對在線上觀看電視和電影的觀眾進行測試。
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＊本文開放夥伴轉載，參考資料：《華爾街日報》、讀墨、商業思維學院，首圖來源：Unsplash。
（責任編輯：廖紹伶）
