Emoción AI: Queremos que a IA comprenda os nosos sentimentos?

CRÉDITO DA IMAXE:
Crédito da imaxe
iStock

Emoción AI: Queremos que a IA comprenda os nosos sentimentos?

Emoción AI: Queremos que a IA comprenda os nosos sentimentos?

Texto do subtítulo
As empresas están a investir moito en tecnoloxías de IA para sacar proveito de que as máquinas poidan analizar as emocións humanas.
    • autor:
    • nome do autor
      Previsión de Quantumrun
    • Setembro 6, 2022

    Resumo de insight

    A intelixencia artificial (IA) de emocións está a transformar a forma en que as máquinas entenden e reaccionan ás emocións humanas na atención sanitaria, no marketing e no servizo ao cliente. A pesar dos debates sobre a súa base científica e as preocupacións de privacidade, esta tecnoloxía está a evolucionar rapidamente, con empresas como Apple e Amazon integrándoa nos seus produtos. O seu uso crecente suscita cuestións importantes sobre a privacidade, a precisión e o potencial de profundizar os prexuízos, o que fai necesario unha regulación coidadosa e consideracións éticas.

    Contexto da IA ​​da emoción

    Os sistemas de intelixencia artificial están aprendendo a recoñecer as emocións humanas e aproveitar esa información en varios sectores, desde a asistencia sanitaria ata as campañas de mercadotecnia. Por exemplo, os sitios web usan emoticonas para medir como responden os espectadores ao seu contido. Non obstante, é a IA a emoción todo o que di ser? 

    A IA emocional (tamén coñecida como computación afectiva ou intelixencia emocional artificial) é un subconxunto de IA que mide, comprende, simula e responde ás emocións humanas. A disciplina remóntase a 1995 cando a profesora do laboratorio de medios do MIT Rosalind Picard publicou o libro "Affective Computing". Segundo o MIT Media Lab, a IA das emocións permite unha interacción máis natural entre as persoas e as máquinas. Emotion AI intenta responder a dúas preguntas: cal é o estado emocional do humano e como reaccionarán? As respostas recollidas afectan moito a forma en que as máquinas ofrecen servizos e produtos.

    A intelixencia emocional artificial adoita intercambiarse coa análise de sentimentos, pero son diferentes na recollida de datos. A análise de sentimentos céntrase nos estudos lingüísticos, como determinar as opinións das persoas sobre temas específicos segundo o ton das súas publicacións en redes sociais, blogs e comentarios. Non obstante, a IA das emocións depende do recoñecemento facial e das expresións para determinar o sentimento. Outros factores informáticos eficaces son os patróns de voz e os datos fisiolóxicos como os cambios no movemento dos ollos. Algúns expertos consideran que a análise de sentimentos é un subconxunto da intelixencia artificial emocional pero con menos riscos de privacidade.

    Impacto perturbador

    En 2019, un grupo de investigadores interuniversitarios, incluíndo a Northeastern University dos Estados Unidos e a Universidade de Glasgow, publicaron estudos que revelan que a IA das emocións non ten unha base científica sólida. O estudo destacou que non importa se os humanos ou a intelixencia artificial estean a realizar a análise; é un reto predicir con precisión os estados emocionais baseados nas expresións faciais. Os investigadores argumentan que as expresións non son pegadas dixitais que proporcionan información definitiva e única sobre un individuo.

    Non obstante, algúns expertos non están de acordo con esta análise. O fundador de Hume AI, Alan Cowen, argumentou que os algoritmos modernos desenvolveran conxuntos de datos e prototipos que corresponden con precisión ás emocións humanas. Hume AI, que recadou 5 millóns de dólares en fondos de investimento, utiliza conxuntos de datos de persoas de América, África e Asia para adestrar o seu sistema de intelixencia artificial para as emocións. 

    Outros xogadores emerxentes no campo da IA ​​das emocións son HireVue, Entropik, Emteq e Neurodata Labs. Entropik usa as expresións faciais, a mirada dos ollos, os tons de voz e as ondas cerebrais para determinar o impacto dunha campaña de mercadotecnia. Un banco ruso usa Neurodata para analizar os sentimentos dos clientes cando chama aos representantes de atención ao cliente. 

    Incluso Big Tech está comezando a aproveitar o potencial da intelixencia artificial emocional. En 2016, Apple comprou Emotient, unha empresa con sede en San Diego que analiza as expresións faciais. Alexa, a asistente virtual de Amazon, pide desculpas e aclara as súas respostas cando detecta que o seu usuario está frustrado. Mentres tanto, a firma de intelixencia artificial de recoñecemento de voz de Microsoft, Nuance, pode analizar as emocións dos condutores en función das súas expresións faciais.

    Implicacións da IA ​​das emocións

    As implicacións máis amplas da IA ​​das emocións poden incluír: 

    • As principais corporacións tecnolóxicas adquiren empresas máis pequenas especializadas en IA, especialmente en IA de emocións, para mellorar os seus sistemas de vehículos autónomos, dando lugar a interaccións máis seguras e empáticas cos pasaxeiros.
    • Centros de atención ao cliente que incorporan IA de emocións para interpretar sinais vocais e faciais, o que leva a experiencias de resolución de problemas máis personalizadas e eficaces para os consumidores.
    • Máis financiamento que flúe na informática afectiva, fomentando as colaboracións entre organizacións académicas e de investigación internacionais, acelerando así os avances na interacción humano-IA.
    • Os gobernos afrontan unha demanda crecente de crear políticas que rexen a recollida, almacenamento e aplicación de datos faciais e biolóxicos.
    • Risco de afondar os prexuízos relacionados coa raza e o xénero debido á IA de emocións defectuosas ou tendenciosas, que requiren estándares máis estritos para a formación e a implantación da IA ​​nos sectores público e privado.
    • Aumento da dependencia dos consumidores dos dispositivos e servizos habilitados para a intelixencia artificial, o que leva a que unha tecnoloxía máis intelixente emocionalmente se faga integrante na vida diaria.
    • As institucións educativas poden integrar a IA de emocións nas plataformas de aprendizaxe electrónica, adaptando métodos de ensino baseados nas respostas emocionais dos estudantes para mellorar as experiencias de aprendizaxe.
    • Os provedores de coidados de saúde utilizan a intelixencia artificial para comprender mellor as necesidades e emocións dos pacientes, mellorando o diagnóstico e os resultados do tratamento.
    • Estratexias de mercadotecnia que evolucionan para utilizar a intelixencia artificial das emocións, o que permite ás empresas adaptar anuncios e produtos de forma máis eficaz aos estados emocionais individuais.
    • Os sistemas legais poden adoptar a intelixencia artificial para avaliar a credibilidade das testemuñas ou os estados emocionais durante os xuízos, suscitando problemas de ética e precisión.

    Preguntas a ter en conta

    • Consentirías que as aplicacións de intelixencia artificial de emocións escaneen as túas expresións faciais e o ton de voz para anticipar as túas emocións?
    • Cales son os posibles riscos de que a IA poida malinterpretar as emocións?

    Referencias de insight

    As seguintes ligazóns populares e institucionais foron referenciadas para esta visión:

    MIT Management Sloan School Emoción AI, explicou