情緒識別人工智慧（AI）透過分析面部表情和語音，能夠準確地判斷使用者的情緒狀態。這項技術在心理健康輔導和客戶服務領域展現出巨大的潛力。

人類的面部表情能夠反映出多種情緒，如快樂、憤怒、悲傷等。AI透過高解析度的攝影機捕捉面部表情，並利用深度學習算法進行分析，以識別出相應的情緒。語音中的語調、語速和音量等特徵也能透露情緒狀態。AI可分析語音中的情感特徵，從而判斷說話者的情緒。

情緒識別AI在心理健康領域的應用正逐步擴展。例如，AI輔助的聊天機器人能夠透過分析使用者的語音和文字輸入，判斷其情緒狀態，並提供相應的心理支持。這些工具能夠在使用者與專業心理醫生的會議之間，提供持續的情緒監測和支持。

然而，專家警告，這些AI工具應該作為輔助工具，而非取代專業的心理治療。過度依賴AI可能導致錯誤的情緒判斷，甚至引發不必要的焦慮。因此，將AI與傳統的心理治療相結合，才能達到最佳的效果。

在客戶服務領域，情緒識別AI能夠分析客戶的語音和面部表情，判斷其情緒狀態，從而協助客服人員調整應對策略。例如，當客戶表現出不滿情緒時，AI可以提醒客服人員採取更具同理心的回應方式，以化解衝突，提升客戶滿意度。

此外，AI還能夠根據客戶的情緒狀態，提供個性化的產品或服務推薦，進一步增強客戶體驗。

多家機構和企業正積極研發情緒識別AI技術，例如清華大學電機工程系李祈均副教授的團隊發表了「個人特質整合語音互動之深度情緒辨識技術」，在情緒辨識中嵌入個人化元素，達到最佳準確率。竹謙科技也擁有豐富的AI大數據應用和語音情緒辨識技術研發經驗。微軟也在在自家臉部辨識系統中加入情緒偵測，能夠辨識人類八大情緒，包括憤怒、輕蔑、厭惡、恐懼、快樂、無表情、悲傷與驚訝。亞馬遜的AI服務Amazon Rekognition也能辨識類似情緒，並檢測情緒隨時間的變化。

儘管情緒識別AI在多個領域展現出潛力，但仍面臨一些挑戰。首先，情緒的表達具有高度的個人差異，AI可能無法準確捕捉每個人的情緒。其次，隱私問題也是一大關切，收集和分析情緒數據需要獲得使用者的同意，並確保數據的安全性。此外，AI的情緒識別能力仍在不斷完善中，未來可能會有更多的突破和應用場景。