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人類正處于心理健康危機之中，這已經不是什么秘密了。

無論你把這歸因于社交媒體綜合征，還是尤瓦爾·赫拉利在《未來簡史》（Homo Deus）中提到的“目的和權力”之間的社會平衡，其實這兩者說的都是一件事。但這容易造成抑郁癥頻發，治療期加長，以及最令人不安的自殺傾向。

可悲的是，我們現階段診斷心理疾病的能力遠遠落后于診斷身體疾病的。

如今，在很大程度上要歸功于人工智能和生物信息化的革命，研究人員正在努力解開精神疾病背后的許多謎團。值得一提的是，由南加州大學、卡內基梅隆大學和辛辛那提兒童醫院醫療中心的科學家合作撰寫的一篇新論文，聲稱已經對區分抑郁癥和自殺病患的生物學標志有了一定研究。

你可能會認為你很擅長解讀他人的表情和情緒。然而，如果要區分一個人是想自殺還是僅僅有抑郁傾向，這些區別就非常細微了。

為了弄清這些差異，研究人員觀察了三組人的面部表情，這些人中有想自殺的人、抑郁癥患者和醫療控制小組的人。在對這三組人的調查中，他們記錄了包括微笑、皺眉、挑眉和頭部動作等在內的一系列信息。然后，這些數據被輸入機器學習算法，尋找不同動作之間的關聯。

值得注意的是，皺眉并不是區分抑郁人士和有自殺傾向的患者之間最明顯的特征，微笑才是。具體來說，心理學上的杜徹尼微笑（Duchenne smile）和非杜徹尼微笑是區分這兩個群體的關鍵。杜徹尼微笑包括眼睛周圍肌肉的收縮，而對于非杜徹尼微笑來說，眼睛不會笑。那些表現出非杜徹尼微笑的人比那些絲毫沒有笑容的人更有可能擁有自殺的想法。

研究人員Morency博士透露說，“希望這種算法能在臨床治療中幫助醫生區分抑郁或自殺的病人。”顯然，針對有自殺傾向的患者，需要對其采取與輕度抑郁患者不同的觀察方式。然而，像Morency博士這樣的研究，往往會提出很多問題。尤其是，當算法對人類的了解超過人類自身時，會發生什么呢？從Facebook和谷歌將數據挖掘方法應用到社交媒體賬戶的速度來看，這一天可能不遠了。不幸的是，像Morency博士這樣聰明的人，還無法預測未來這些研究可能產生的意外后果。

科學家通常會在研究的突破和社會化應用之間劃出一條界限。例如，像Morency博士這樣的算法，若被保險公司利用，而不是交給臨床醫生來治病，那么結果可能會很不愉快。自殺傾向可能會對購買人壽保險、工作晉升甚至找工作都產生負面影響。除非我們開始深入思考諸如此類算法的應用，并敦促立法者對它們的監管制定合理的標準，否則機器學習很可能會變成一個惡魔。