Emotion AI: Haluammeko tekoäly ymmärtää tunteitamme?

• Kirjoittaja:
• tekijän nimi

  Quantumrun Foresight
• Syyskuu 6, 2022

Havainnon yhteenveto

Tunteiden tekoäly (AI) muuttaa tapaa, jolla koneet ymmärtävät ja reagoivat ihmisten tunteisiin terveydenhuollossa, markkinoinnissa ja asiakaspalvelussa. Huolimatta keskusteluista sen tieteellisestä perustasta ja yksityisyyttä koskevista huolenaiheista, tämä tekniikka kehittyy nopeasti, ja Applen ja Amazonin kaltaiset yritykset integroivat sen tuotteisiinsa. Sen kasvava käyttö herättää tärkeitä kysymyksiä yksityisyydestä, tarkkuudesta ja mahdollisuudesta syventää ennakkoluuloja, mikä saa aikaan huolellisen sääntelyn ja eettisten näkökohtien tarpeen.

Emotion AI -konteksti

Tekoälyjärjestelmät oppivat tunnistamaan ihmisten tunteita ja hyödyntämään tätä tietoa eri aloilla terveydenhoidosta markkinointikampanjoihin. Esimerkiksi verkkosivustot käyttävät hymiöitä arvioidakseen, kuinka katsojat reagoivat heidän sisältöönsä. Onko tunne-AI kuitenkin kaikkea sitä, mitä se väittää olevansa? 

Emotion AI (tunnetaan myös nimellä affektiivinen laskenta tai keinotekoinen tunneäly) on tekoälyn osajoukko, joka mittaa, ymmärtää, simuloi ja reagoi ihmisten tunteisiin. Kuri juontaa juurensa vuoteen 1995, jolloin MIT Media -laboratorion professori Rosalind Picard julkaisi kirjan "Affective Computing". MIT Media Labin mukaan tunneäly mahdollistaa luonnollisemman vuorovaikutuksen ihmisten ja koneiden välillä. Emotion AI yrittää vastata kahteen kysymykseen: mikä on ihmisen tunnetila ja miten he reagoivat? Kerätyt vastaukset vaikuttavat voimakkaasti siihen, miten koneet tarjoavat palveluja ja tuotteita.

Keinotekoinen tunneäly vaihdetaan usein tunneanalyysiin, mutta tiedonkeruussa ne eroavat toisistaan. Tunneanalyysi keskittyy kielentutkimukseen, kuten ihmisten mielipiteiden määrittämiseen tietyistä aiheista sosiaalisen median viestien, blogien ja kommenttien sävyn mukaan. Emotion AI kuitenkin luottaa kasvojen tunnistukseen ja ilmeisiin tunteiden määrittämiseen. Muita tehokkaita laskentatekijöitä ovat äänimallit ja fysiologiset tiedot, kuten muutokset silmien liikkeessä. Jotkut asiantuntijat pitävät tunteiden analysointia tunne-AI:n osana, mutta sillä on vähemmän yksityisyyteen liittyviä riskejä.

Häiritsevä vaikutus

Vuonna 2019 joukko yliopistojen välisiä tutkijoita, mukaan lukien Northeastern University Yhdysvalloissa ja Glasgow'n yliopisto, julkaisi tutkimuksia, jotka paljastavat, että tunneälyllä ei ole vankkaa tieteellistä perustaa. Tutkimus korosti, että sillä ei ole väliä, tekevätkö ihmiset vai tekoäly analyysin. on haastavaa ennustaa tarkasti tunnetiloja kasvojen ilmeiden perusteella. Tutkijat väittävät, että ilmaisut eivät ole sormenjälkiä, jotka tarjoavat lopullista ja ainutlaatuista tietoa yksilöstä.

Jotkut asiantuntijat eivät kuitenkaan ole samaa mieltä tästä analyysistä. Hume AI:n perustaja Alan Cowen väitti, että nykyaikaiset algoritmit ovat kehittäneet tietojoukkoja ja prototyyppejä, jotka vastaavat tarkasti ihmisen tunteita. Hume AI, joka keräsi 5 miljoonaa dollaria investointirahoitusta, käyttää Amerikan, Afrikan ja Aasian ihmisten tietojoukkoja tunteiden tekoälyjärjestelmän kouluttamiseen. 

Muita emotionaalisen tekoälyn nousevia toimijoita ovat HireVue, Entropik, Emteq ja Neurodata Labs. Entropik käyttää ilmeitä, katseita, ääniä ja aivoaaltoja määrittääkseen markkinointikampanjan vaikutuksen. Venäläinen pankki käyttää Neurodataa analysoidakseen asiakkaiden tunteita soittaessaan asiakaspalvelun edustajille. 

Jopa Big Tech alkaa hyödyntää tunneälyn potentiaalia. Vuonna 2016 Apple osti Emotientin, San Diegossa toimivan kasvojen ilmeitä analysoivan yrityksen. Alexa, Amazonin virtuaaliassistentti, pyytää anteeksi ja selventää vastauksiaan havaitessaan, että sen käyttäjä on turhautunut. Samaan aikaan Microsoftin puheentunnistuksen tekoälyyritys Nuance voi analysoida kuljettajien tunteita heidän ilmeensä perusteella.

Tunteiden vaikutukset AI

Tunne-AI:n laajempia vaikutuksia voivat olla: 

• Suuret teknologiayritykset ostavat pienempiä tekoälyyn erikoistuneita yrityksiä, erityisesti tunne-AI:hen, parantaakseen autonomisia ajoneuvojärjestelmiään, mikä johtaa turvallisempaan ja empaattisempaan vuorovaikutukseen matkustajien kanssa.
• Asiakastukikeskukset sisältävät tunneälyä tulkitsemaan ääni- ja kasvomerkkejä, mikä johtaa henkilökohtaisempiin ja tehokkaampiin ongelmanratkaisukokemuksiin kuluttajille.
• Lisää rahoitusta virtaa affektiiviseen tietojenkäsittelyyn, mikä edistää kansainvälisten akateemisten ja tutkimusorganisaatioiden välistä yhteistyötä, mikä nopeuttaa ihmisen ja tekoälyn vuorovaikutuksen edistymistä.
• Hallitukset kohtaavat kasvavia vaatimuksia luoda politiikkoja, jotka ohjaavat kasvo- ja biologisten tietojen keräämistä, säilytystä ja käyttöä.
• Rotuun ja sukupuoleen liittyvien ennakkoluulojen syvenemisen riski virheellisen tai puolueellisen tunneälyn takia, mikä edellyttää tiukempia standardeja tekoälykoulutukselle ja niiden käyttöönotolle julkisella ja yksityisellä sektorilla.
• Kuluttajien lisääntynyt riippuvuus tunneälyä tukeviin laitteisiin ja palveluihin, mikä johtaa siihen, että tunneälykkäämmälle teknologialle tulee kiinteä osa jokapäiväistä elämää.
• Oppilaitokset voivat integroida emotionaalisen tekoälyn verkko-oppimisalustoihin mukauttamalla oppilaiden tunnereaktioihin perustuvia opetusmenetelmiä oppimiskokemusten parantamiseksi.
• Terveydenhuollon tarjoajat käyttävät tunneälyä ymmärtääkseen paremmin potilaiden tarpeita ja tunteita sekä parantaakseen diagnoosi- ja hoitotuloksia.
• Markkinointistrategiat, jotka kehittyvät käyttämään tunneälyä, jolloin yritykset voivat räätälöidä mainoksia ja tuotteita tehokkaammin yksilöllisiin tunnetiloihin.
• Oikeusjärjestelmät, jotka mahdollisesti ottavat käyttöön tunneälyä arvioidakseen todistajien uskottavuutta tai tunnetiloja oikeudenkäyntien aikana, mikä herättää eettisiä ja tarkkuutta koskevia huolenaiheita.

Pohdittavia kysymyksiä

• Suostuisitko siihen, että tunne-AI-sovellukset skannaavat ilmeitäsi ja äänensävyjäsi ennakoidakseen tunteitasi?
• Mitkä ovat mahdolliset riskit siitä, että tekoäly voi lukea tunteita väärin?