在大多数 AI 训练体系中，数据往往来源于文本、标签或静态图像，但人类情绪本身是动态、连续且高度复杂的。
GAEA 推出的AudioVisual（视听情绪训练）功能，正是一次围绕“真实情绪数据”的探索。
一、AudioVisual 是什么？
AudioVisual 是 GAEA 当前处于内测阶段的新功能。
用户通过观看一段视频，系统会在设备端实时分析用户的面部表情变化，从而提取情绪相关特征数据，用于后续的情感 AI 训练。
整个过程强调三点：
非问卷、非主观选择
基于真实表情与情绪反应
强调数据连续性与真实性
二、为什么要用视听方式？
相比文字或手动标注，视听方式具有明显优势：
表情变化往往是无意识的真实反应
情绪是一个随时间变化的过程，而非单一标签
可捕捉微表情、注意力变化等细粒度信号
这类数据对于构建“具备情绪理解能力”的 AI 非常关键。
三、当前设计上的一些思考
在实际测试中，AudioVisual 也暴露了一些现实问题，例如：
不同设备摄像头质量差异会影响数据稳定性
重复观看同一视频会降低情绪反应强度
表情检测对光线、角度较为敏感
这些问题本身也是训练体系的一部分，GAEA 更关注的是：
如何在真实用户环境中，逐步优化情绪数据采集方式。
四、它的意义在哪里？
AudioVisual 并不是一个“娱乐功能”，而是 GAEA 在情感计算方向的重要一步：
让用户成为情绪数据的直接贡献者
构建从用户 → 数据 → AI → 价值回流的闭环
探索 Web3 场景下更合理的情绪数据生产方式
从长期来看，这类训练将为 AI 的“情绪理解层”提供更接近真实世界的数据基础。
五、结语
情绪不是标签，情绪是流动的。
GAEA AudioVisual 目前仍在迭代中，但它所尝试解决的，是一个长期且值得探索的问题：
AI，是否真的能理解人类情绪？
至少，这是一条比“打标签”更接近答案的路。
