ИИ для «распознавания эмоций» внедряется на рабочих местах несмотря на спорную научную базу

Программное обеспечение, которое претендует на распознавание эмоций с помощью ИИ, незаметно становится частью повседневной работы, пишет Эллен Кашинг; инструменты вызывают вопросы о точности, предвзятости и надзоре над сотрудниками.

Программы, заявляющие о способности «читать» эмоции людей с помощью ИИ, всё активнее используются в рабочих процессах — от собеседований и анализа звонков до мониторинга встреч — и это уже влияет на карьерные решения и повседневную практику сотрудников. Об этом пишет журналистка Эллен Кашинг в материале, опубликованном 9 мая 2026 года; рост использования совпадает с серьёзными претензиями к научной обоснованности таких систем и риском дискриминации.

Автор протестировала одну из сервисных систем для демонстрации работы: при анализе её мимики в ходе встречи с начальником программа MorphCast определила, что она, в основном, «amused», «determined» и «interested», а иногда — «impatient». Такой самоэксперимент служит отправной точкой для обзора отрасли, которая позиционирует себя под разными ярлыками — «emotion AI» и «affective computing» — и собирает данные из видеоинтервью, аудиозаписей колл‑центров и текстовых переписок.

Реальные примеры внедрения демонстрируют широту применения: MetLife отслеживает тон и интонации операторов колл‑центра; Burger King проводит пилот с гарнитурой‑чатботом «Patty», оценивающей дружелюбие сотрудников; производитель офисной мебели Framery тестировал кресла с биосенсорами, фиксирующими пульс, дыхание и признаки нервозности. На рынке также присутствуют интеграции для рабочих чатов, такие как Aware и решения на базе Azure для анализа сентимента, а компании вроде Imentiv продвигают инструменты эмоционального анализа для найма.

Критики указывают на слабые теоретические основания многих систем. Значительная часть продуктов опирается на теорию шести базовых эмоций, предложенную Полом Экманом — теорию, которую десятилетиями называют упрощённой и методологически спорной. Нейробиолог Лиза Фелдман Барретт отмечает, что движения лица, тела или голосовые интонации «не имеют присущего им эмоционального значения, они имеют реляционное значение», и в США люди хмурятся при гневе лишь примерно в 35% случаев.

Практика уже фиксирует последствия ошибок и предвзятости: исследование Лорен Рью показало, что системы распознавания эмоций чаще определяли у тёмнокожих игроков НБА гнев по сравнению с их белыми товарищами по команде, иногда даже когда те улыбались. По данным расследования 2022 года, социальные работники UnitedHealth получили снижение оценок из‑за «неактивности клавиатуры», хотя при этом они разговаривали с пациентами. ACLU заявляла, что платформа для скрининга HireVue и клиент Intuit отказали в повышении сотруднице из команды по доступности для людей с нарушениями слуха, при этом в письме об отказе рекомендовалось «практиковать активное слушание»; HireVue и Intuit опровергли эти утверждения.

Международная реакция и прогнозы добавляют сложностей: Евросоюз запретил использование подобных систем на рабочих местах, тогда как мировой рынок технологий эмоционального анализа, по прогнозам, может утроиться к 2030 году. Это означает, что, несмотря на запреты в отдельных юрисдикциях и научные сомнения, инструменты контроля эмоционального состояния сотрудников будут шире проникать в бизнес‑процессы, а критическая проверка их точности и последствий остаётся актуальной.