谷歌发布 PaliGemma 2，情绪识别功能遭专家质疑
12月5日，谷歌发布视觉语言模型系列 paligemma 2，提供30亿、100亿和280亿参数三个版本，以及224、448、896像素三种分辨率。谷歌在博客中称，该系列能生成详细图像描述，回答照片中人物的问题，覆盖动作、情感和整体场景。情感识别并非开箱即用，需要专门微调。
伦敦国王学院人工智能研究员 Mike Cook 对这项能力给出否定判断。他说，情感识别在一般情况下不可行，人类的情感体验非常复杂，观察者可以推断情绪，但无法全面且完美地解决检测问题。AI Now 研究所首席 AI 科学家 Heidy Khlaaf 则表示，解读情绪相当主观，它超越视觉辅助工具的范围，深深嵌入个人和文化背景。多数情感识别系统沿用心理学家 Paul Ekman 的六种基本情绪框架，后续研究却显示不同文化背景的人表达情感存在显著差异，普遍性因此受到质疑。
测试基准只公开了 FairFace
偏见是另一个被反复提及的问题。一些研究表明，面部分析模型可能偏好微笑等表情；另有研究显示，情感分析模型对黑人面孔的负面情绪判断多于白人面孔。谷歌称 PaliGemma 2 经过“广泛测试”，毒性和粗俗内容水平低于行业基准，但没有公开完整基准，也未说明测试类型。公司披露的唯一基准是 FairFace，一个包含数万张人像的面部数据集。研究者批评该数据集仅代表少数族群。谷歌发言人对“表征危害”测试表示有信心，称进行了广泛的伦理和安全评估。
欧盟已限制部分场景
监管层面已有动作。欧盟《人工智能法案》禁止学校和雇主部署情感识别系统，但允许执法机构使用。Khlaaf 认为，如果所谓的情感识别建立在伪科学假设上，这种能力可能被用来进一步歧视边缘化群体，应用场景包括执法、人力资源和边境治理。谷歌的发布材料没有回应这些具体场景。
规格之外，PaliGemma 2 在图像描述、乐谱识别、化学公式识别、深度估计和胸部X光片报告生成等任务上表现更好。代码已在 Hugging Face、Kaggle 和 Ollama 平台提供。初代 PaliGemma 今年5月向公众介绍，谷歌希望二代成为直接替代品。外部研究者能否验证情感识别与偏见测试的结论，取决于谷歌是否公开完整基准。
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