قالت دراسة حديثة، إن الذكاء الاصطناعي يفتقر لقدرات التعرف العاطفي للوجه؛ لاعتماده على بيانات مثل السياق والثقافة ولغة الجسد لتحقيق نتائج بذلك بشكل صحيح، على الرغم من التقدم التكنولوجي الموجود حاليًا. وعندما نحاول تخمين كيف يشعر شخص ما، فإننا نستخدم تعبيرات الوجه ولغة الجسد والموقع وأكثر من ذلك بكثير للقيام بذلك بشكل صحيح. ولكن عندما تحاول أجهزة الكمبيوتر، فإنها تميل للتركيز على الوجه وهذا من شأنه أن يجعل من المستحيل تحقيق «الاعتراف بالعواطف» بفعالية، وتعمل الشركات العملاقة مثل مايكروسوفت وأبل والشركات الناشئة المتخصصة مثل «كايروس وأفكتيفا» بالفعل في هذا المجال، رغم استخدامها بشكل شائع لبيع المنتجات، فقد بدأ تطبيقها في التوظيف. في عام 2003، بدأت إدارة أمن النقل في الولايات المتحدة، تقديم التدريب للكشف عن الإرهابيين المحتملين من خلال تعبيرات وجهه، وانتقد ذلك على نطاق واسع لكونه يستند إلى أدلة علمية ناقصة، لكن في الآونة الأخيرة، قامت مجموعة من العلماء في جمعية العلوم النفسية بمراجعة أكثر من ألف مقالة حول اكتشاف العواطف والتعبيرات. قالت ليزا فيلدمان باريت المؤلفة المشاركة في الدراسة وأستاذة علم النفس في جامعة نورث إيسترن: إن الأشخاص يفعلون أشياء أخرى كثيرة بوجوههم عندما يكونون سعداء أو يشعرون بالحزن وأن السلوكيات تختلف اختلافًا كبيرًا اعتمادًا على الثقافات أو المواقف أو السياق. وأضافت ليزا، على سبيل المثال، في الدراسات التي تظهر صورة لوجه إيجابي على جسم شخص ما في موقف سلبي، فسر المشاركون تعبيرات الوجه بأنها أكثر سلبية. باختصار، التعبيرات التي تعلمنا ربطها بالعواطف هي قوالب نمطية، والتكنولوجيا لا تقدم معلومات جيدة، يتطلب التعرف على المشاعر بشكل صحيح الكثير من البيانات المحددة، والتي وفقًا لليزا فيلدمان، لم يقم أي شخص بجمعها حتى الآن. تؤكد شركة كايروس لمستخدميها أنها قادرة على استخدام تقنية التعرف على المشاعر عن طريق مسح وجوه العملاء وتحليل جوانب مثل الحاجب المرتفع أو الابتسامة لمعرفة ما إذا كانوا سعداء أم يشعرون بالحزن، وفقًا لرئيسها التنفيذي ميليسا دوفال، يمكن أن تقدم «كايروس» نوع المعلومات التي تواجهها الشركات التقليدية في صعوبة جمعها. ووفقًا للدراسة، فإن التقنية التي تشرحها ميليسا لديها عيبان رئيسان: إذا قام شخص باصطناع تعبير أنه متفاجئ، فقد يكون الأمر مختلفًا تمامًا إذا كان متفاجئًا حقًا، وتكمن المشكلة الأخرى في الملاحظة، حيث يمكن لشخص ما أن يعرّف التعبير بأنه «مندهش»، لكن من الصعب معرفة المشاعر الحقيقية دون سؤال الشخص المعني. والنتيجة هي تقنية ذات قدرات بدائية إلى حد ما، من جانبها ، تقول ميليسا أنهم يركزون الآن على تحسين الكاميرا والأدوات بدلًا من تقنية العواطف نفسها، وتضيف أنه مع مرور الوقت، سيكونون مهتمين بدمج البحوث مثل باريت وإضافة البيانات الديموغرافية للحصول على مزيد من السياق وزيادة دقة الخوارزمية. وتقول المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة «أفكتيفا» رنا القليوبي، أنه وفقًا لتحليل الشركة، يوجد على الأقل خمسة أنواع مختلفة من الابتسامات. تجمع «العاطفة» البيانات في 87 دولة، وتسجل الأشخاص في مواقف الحياة الحقيقية (عندما يقودون سياراتهم) وتطلب منهم شرح كيف يشعرون. لمزيد من الدقة، من الأفضل الحصول على مزيد من البيانات، لكن جمع الكثير من المعلومات الشخصية يخلق مشاكل أيضاً، كما تظهر الخلافات الحالية حول التعرف على الوجه. بالنسبة للباحثين الأكاديميين، توجد قيود صارمة على كيفية جمع البيانات ومشاركتها، لكن القطاع الخاص لا يخضع للقواعد العامة المتعلقة بجمع البيانات واستخدامها، وقد يكون ذلك خطيرًا إذا حاولت الشركات تحسين تقنياتها.