Emosie-analise: Kan masjiene verstaan ​​hoe ons voel?

• Author:
• Author naam

  Quantumrun Foresight
• Oktober 10, 2023

Insig opsomming

Emosie-analise gebruik kunsmatige intelligensie om menslike emosies te meet uit spraak, teks en fisiese leidrade. Die tegnologie fokus hoofsaaklik op kliëntediens en handelsmerkbestuur deur chatbot-reaksies intyds aan te pas. Nog 'n omstrede toepassing is in werwing, waar lyftaal en stem ontleed word om aanstellingsbesluite te neem. Ten spyte van sy potensiaal, het die tegnologie kritiek gekry vir 'n gebrek aan wetenskaplike basis en potensiële privaatheidskwessies. Implikasies sluit in meer pasgemaakte kliëntinteraksies, maar ook die moontlikheid van meer regsgedinge en etiese kwessies.

Emosie-analise konteks

Emosie-analise, ook bekend as sentimentanalise, laat kunsmatige intelligensie (AI) toe om te verstaan ​​hoe 'n gebruiker voel deur hul spraak- en sinstruktuur te ontleed. Hierdie kenmerk stel kletsbotte in staat om verbruikers se houdings, menings en emosies teenoor besighede, produkte, dienste of ander onderwerpe te bepaal. Die belangrikste tegnologie wat emosie-analise aandryf, is natuurlike taalbegrip (NLU).

NLU verwys na wanneer rekenaarsagteware insette in die vorm van sinne via teks of spraak verstaan. Met hierdie vermoë kan rekenaars opdragte verstaan ​​sonder die geformaliseerde sintaksis wat dikwels rekenaartale kenmerk. Ook, NLU laat masjiene toe om terug te kommunikeer met mense deur natuurlike taal te gebruik. Hierdie model skep bots wat sonder toesig met mense kan kommunikeer. 

Akoestiese metings word gebruik in gevorderde emosie-analise-oplossings. Hulle neem die tempo waarteen iemand praat, die spanning in hul stem en veranderinge na stresseine tydens 'n gesprek waar. Die grootste voordeel van emosie-analise is dat dit nie uitgebreide data nodig het om 'n chatbot-gesprek te verwerk en aan te pas vir gebruikersreaksies in vergelyking met ander metodes nie. 'n Ander model genaamd Natural Language Processing (NLP) word gebruik om die intensiteit van die emosies te meet, deur numeriese tellings vir geïdentifiseerde sentimente toe te ken.

Ontwrigtende impak

Die meeste handelsmerke gebruik emosionele ontledings in kliëntediens en bestuur. Bots skandeer sosiale media-plasings en meldings van die handelsmerk aanlyn om die voortdurende sentiment teenoor sy produkte en dienste te bepaal. Sommige kletsbotte is opgelei om onmiddellik op klagtes te reageer of gebruikers na menslike agente te rig om hul bekommernisse te hanteer. Emosie-analise laat chatbots toe om meer persoonlik met gebruikers te kommunikeer deur intyds aan te pas en besluite te neem op grond van die gebruiker se bui. 

Nog 'n gebruik van emosie-analise is in werwing, wat omstrede is. Die sagteware word hoofsaaklik in die VSA en Suid-Korea gebruik en ontleed ondervraers deur hul lyftaal en gesigsbewegings sonder hul medewete. Een maatskappy wat baie kritiek ontvang het oor sy KI-gedrewe werwingstegnologie, is HireVue wat in die VSA gebaseer is. Die firma gebruik masjienleeralgoritmes om 'n persoon se oogbewegings uit te vind, wat hulle dra, en stembesonderhede om die kandidaat te profileer.

In 2020 het Electronic Privacy Information Centre (EPIC), 'n navorsingsorganisasie wat op privaatheidskwessies fokus, 'n klag by die Federal Trade of Commission teen HireVue ingedien en verklaar dat sy praktyke nie gelykheid en deursigtigheid bevorder nie. Nietemin maak verskeie maatskappye steeds op die tegnologie staat vir hul werwingsbehoeftes. Volgens Financial Times, KI-werwingsagteware het Unilever 50,000 2019 uur se huurwerk in XNUMX bespaar. 

Nuuspublikasie Spiked noem emosie-analise 'n "distopiese tegnologie" wat teen 25 $2023 miljard USD werd sal wees. Kritici dring daarop aan dat daar geen wetenskap agter emosieherkenning is nie. Die tegnologie verontagsaam die kompleksiteite van menslike bewussyn en maak eerder staat op oppervlakkige leidrade. Veral gesigsherkenningstegnologie neem nie kulturele kontekste in ag nie en die baie maniere waarop mense hul ware gevoelens kan masker deur voor te gee dat hulle gelukkig of opgewonde is.

Implikasies van emosie-analise

Wyer implikasies van emosie-analise kan die volgende insluit: 

• Groot maatskappye wat emosie-analise-sagteware gebruik om werknemers te monitor en vinnige huurbesluite te neem. Dit kan egter deur meer regsgedinge en klagtes voldoen word.
• Chatbots wat verskillende reaksies en opsies bied op grond van hul waargenome emosies. Dit kan egter lei tot onakkurate identifikasie van klantestemming, wat lei tot meer ontevrede kliënte.
• Meer tegnologiemaatskappye belê in sagteware vir emosieherkenning wat in openbare ruimtes, insluitend kleinhandelwinkels, gebruik kan word.
• Virtuele assistente wat flieks, musiek en restaurante kan aanbeveel op grond van hul gebruikers se gevoelens.
• Burgerregtegroepe wat klagtes teen ontwikkelaars van gesigsherkenningtegnologie indien vir privaatheidskendings.

Vrae om op kommentaar te lewer

• Hoe akkuraat dink jy kan emosie-analise-instrumente wees?
• Wat is die ander uitdagings van die onderrig van masjiene om menslike emosies te verstaan?