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科幻小说叙事中。与人类情绪表达有关的心理和行为数据的计算分析历史悠久 [31]，方法的多样性未被充分重视 [16, 108]，并且在社交机器学习 (ML) 应用中发挥着越来越重要的作用 [28, 114]。社交媒体平台经常使用人工智能/机器学习技术来建模和预测人类的情绪表达，作为人际互动和个人偏好的信号 [22]。在心理健康护理 [20]、个人健康和保健 [28]、教育 [124]、招聘 [129]、汽车设计 [123] 和国家安全 [119] 等领域，情绪检测和分析是人工智能/机器学习系统快速增长的一个领域 [75]。虽然机器学习/人工智能系统的公平性、问责制以及伦理和社会影响已成为公众讨论和学术辩论的主要话题 [8, 13, 18, 35, 60, 81]，但在这些对话中，用于分析人类情感和情绪表达的人工智能/机器学习的伦理层面在很大程度上没有得到充分理论化 [3, 27, 44, 75, 114]。鉴于这些系统越来越普及，情感/情绪识别的伦理，以及更广泛的所谓“数字表型” [57] 必须在当前围绕人工智能/机器学习的政治、伦理和社会层面的辩论中发挥更大的作用。在这里，我们对人类情感和情感表达的代理数据的相关概念模型进行了分类；然后，我们概述了情感模型和根据这些模型收集的代理数据如何影响创建人工智能/机器学习系统的技术人员做出的设计决策，以及这些决策如何引发有关这些技术的社会影响的更广泛问题。我们不会轻信计算机科学家的言论，认为他们内部开发的以及从其他领域改编而来的人类情感范式应该天真地被视为基本事实：相反，我们会问，人类情感的不同概念化如何影响人类价值观融入人工智能/机器学习系统和通过人工智能/机器学习系统表达的方式。
人工智能系统中的情感伦理
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