Inter-2 能讀懂人際訊號，但不等於看穿人的心思

Interhuman AI 想讓 AI 不只理解對話「說了什麼」，也留意「怎麼說」。這家哥本哈根公司開發的 Inter-2，據稱可即時分析社交訊號，相關介紹提及文字、音訊與影片等資訊。這些輸出應視為對可觀察行為的判讀，而不是對個人內心想法或感受的確定結論。25

Inter-2 據稱能辨識哪些訊號？

Inter-2 據報可辨識 10 種訊號：同意、不同意、懷疑、自信、猶豫、挫折感、興趣、不確定、困惑與壓力，並提供整體投入狀態。18

它的構想，是把談話內容與說話方式、臉部表情及肢體語言等線索放在一起分析。科技媒體 Tech.eu 將 Inter-2 描述為可跨文字、音訊與影片分析訊號；一份模型介紹則提到，模型會從含音訊的影片中偵測訊號。公開說明支持其多模態分析方向，但未完整交代不同產品設定會如何處理各種輸入資料。2518

為什麼要替 AI 加上「社交智慧」？

Interhuman AI 於 2023 年在哥本哈根成立，資料列出的共同創辦人包括 Paula Petcu、Frederik Sally 與 Line Clemmensen。179

公司的出發點是：AI 助理若只看逐字稿，可能難以掌握互動狀況。舉例來說，如果系統偵測到困惑或注意力降低，理論上就能據此調整回應。Tech.eu 將其做法描述為在大型語言模型之外，加入對音訊與影片的分析。2

不過，這是產品設計目標，不代表模型在所有情境下都能可靠推斷對方意圖。停頓、表情或語氣變化可能各有原因，因此不宜把模型標記當成診斷，或視為放諸四海皆準的解讀。

可能用途有哪些？目前證據到哪裡？

Interhuman 將對話式 AI 與面試練習列為可能應用。公司網站介紹的模擬面試教練，著重於表達方式；研究訪談資料則說明，可將訊號連結到回答中的相關段落。需要留意的是，研究訪談的案例談的是較早期的 Inter-1，不能據此認定 Inter-2 的每種應用都具備相同功能。524

這些例子呈現社交訊號層如何用於表達訓練，或協助研究者回顧訪談內容；但單憑案例，尚不能證明模型在不同的人、文化或情境中都準確。現有資料也不足以讓外部讀者獨立評估其整體表現。

可追溯性、隱私與誤用疑慮

Interhuman 表示，較早期的 Inter-1 可說明哪些行為線索促成某項訊號判讀；公司也介紹過將訊號標記在訪談回答的特定語句旁。若能提供這類說明，有助於理解判讀依據；但現有資料並未證明 Inter-2 的所有輸出都具備相同的解釋或追溯功能。2524

公司的服務條款將某些用途列為受限制範圍，包括在職場或教育機構推斷個人的情緒。至於資料保存方式、同意流程，以及實際如何執行相關限制，現有資料不足以做出完整說明。19

這些未解之處值得關注，因為技術會分析臉部、聲音與對話內容；社交訊號可能被誤讀，也可能被用於監控。現有證據尚不足以確認 Interhuman 的防護措施如何涵蓋所有相關風險。

後續發展方向仍有待確認

目前引用的報導與公司資料介紹了 Inter-2 的多模態分析方向，但未確認語音單獨分析、多人對話、後續模型或拓展歐洲以外市場的時程與具體技術承諾。這些應視為尚待釐清的問題，而非已公布的功能或日期。25