多模态情感识别存在的风险主要包括跨模态信息错位、模态间指令劫持、多模态协同违规、数据标注复杂性、模型泛化能力不足以及伦理与隐私风险。跨模态信息错位是多模态融合中的核心问题。不同模态（如文本、图像、音频）的信息若未有效对齐，可能导致系统输出与用户意图严重偏离。例如，当文本指令为“生成新品手机广告”但配以竞品图片时，模型可能错误输出竞品优势分析视频，而非目标产品宣传内容。这种错位源于模态间语义关联的缺失或错误映射，直接影响识别结果的准确性。模态间指令劫持涉及信息篡改风险。某一模态中隐藏的恶意信息可能覆盖其他模态的原始指令。例如，图像中的微小像素扰动或文本中的隐含语义可能改变模型对整体任务的执行方向，导致输出结果被恶意操控。此类风险在开放环境中尤为突出，可能被用于传播误导性内容。多模态协同违规指模态组合传递负面或违规信息。例如，文本描述“温馨家庭”但配以暴力图像和悲伤音乐时，整体情感表达可能转向负面，甚至违反内容审核规范。这种协同效应可能被利用于制造虚假情绪或传播有害信息，对用户心理和社会秩序造成潜在危害。数据标注复杂性源于情感的主观性。不同标注者对同一多模态数据（如视频）的情感标签可能存在显著分歧，导致数据集标签歧义。例如，同一段对话可能被标注为“中性”或“积极”，取决于标注者对语气、表情的解读差异。这种不确定性会降低模型训练的可靠性，影响其在实际场景中的泛化能力。模型泛化能力不足与文化差异密切相关。情感表达方式因地域、文化而异，例如亚洲人群的表情幅度通常更克制，而西方人群可能更外放。若模型仅基于单一文化数据训练，可能无法准确识别其他文化背景下的情感信号，导致跨场景应用时性能下降。伦理与隐私风险涉及技术滥用的争议。情感识别技术可能被用于监测员工焦虑指数、评估应聘者自信程度等场景，引发对人格尊严和隐私保护的担忧。例如，企业通过分析员工语音语调判断其心理状态，可能侵犯个人隐私权，甚至导致就业歧视。此类风险需通过法律和伦理规范加以约束。