AI能判斷Zoom會議是否流暢嗎？最新研究：絕對可以！

自從COVID-19疫情爆發以來，視訊會議已成為職場生活的常態，員工們在Zoom、MS Teams、FaceTime、Slack和Discord等平臺上花費了無數時間。隨著遠距工作和生活的普及，這些平臺不僅用於工作，也成為家人朋友間社交的重要工具。然而，有些會議交流順暢且愉快，有些則不然，這讓人不禁思考：如何改善線上會議的媒介，以提升效率和工作滿意度？

紐約大學的研究團隊開發了一種AI模型，能夠即時分析視訊會議中的人類行為，例如對話輪替和麵部表情，並根據這些行為預測會議是否流暢愉快。該模型能夠區分會議中的「尷尬沉默」和「熱烈討論」，並發現前者對會議流暢度的影響更大。

「我們的機器學習模型透過解碼視訊會議中的基本音訊和影片訊號，揭示了高層次社互動動的複雜動態，」該研究的主要作者、紐約大學心理學博士後研究員Andrew Chang表示。「這項突破為動態提升視訊會議體驗邁出了重要一步，展示瞭如何在對話脫軌前避免這種情況。」

為了開發這款AI模型，研究人員使用了超過100小時的Zoom錄影進行訓練。模型以聲音、面部表情和身體動作為輸入，識別出對話不流暢或不愉快的時刻。值得注意的是，模型認為對話輪替間隔過長的會議較不流暢，而參與者互相插話的會議則較為流暢。換句話說，「尷尬的沉默」比熱烈討論的混亂動態更有害。

為了驗證模型的準確性，一支由300多名人類評審組成的獨立團隊觀看了相同的視訊會議片段，並對對話的流暢度和參與者的享受程度進行評分。結果顯示，人類評審的評分與AI模型的評估高度一致。

「視訊會議已成為我們生活中的重要部分，因此理解並解決其負面時刻對於促進更好的人際溝通和聯絡、提升會議效率和員工工作滿意度至關重要，」該研究的資深作者、紐約大學心理學訪問學者Dustin Freeman表示。「透過預測對話中斷的時刻，這項研究可以為視訊會議系統鋪路，幫助緩解這些中斷並使對話更加流暢，無論是透過隱性調整訊號延遲還是明確提供提示給使用者，這些都是我們目前正在實驗的方向。」