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Emotion AI: AI に私たちの気持ちを理解してもらいたいですか?

企業は、人間の感情を分析できる機械を活用するために、AI テクノロジに多額の投資を行っています。

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クォンタムラン・フォーサイト
2022 年 9 月 6 日

洞察の要約

感情人工知能 (AI) は、ヘルスケア、マーケティング、顧客サービスにおいて、機械が人間の感情を理解し、反応する方法を変革しています。科学的根拠やプライバシーへの懸念にもかかわらず、このテクノロジーは急速に進化しており、Apple や Amazon などの企業が自社の製品にこのテクノロジーを組み込んでいます。その使用の増加により、プライバシー、正確性、偏見を深める可能性に関する重要な疑問が生じ、慎重な規制と倫理的考慮の必要性が高まっています。

感情 AI コンテキスト

人工知能システムは、人間の感情を認識し、その情報を医療からマーケティングキャンペーンに至るまで、さまざまな分野で活用することを学習しています。たとえば、Web サイトでは絵文字を使用して、コンテンツに対する閲覧者の反応を評価します。しかし、感情 AI はそれが主張するすべてのものなのでしょうか?

Emotion AI (アフェクティブコンピューティングまたは人工感情知能とも呼ばれます) は、人間の感情を測定、理解、シミュレート、および応答する AI のサブセットです。この分野は 1995 年にマサチューセッツ工科大学メディアラボ教授のロザリンドピカードが「アフェクティブコンピューティング」という本を発表したときにさかのぼります。 MIT メディアラボによると、感情 AI により、人と機械の間のより自然な相互作用が可能になります。 Emotion AI は XNUMX つの質問に答えようとします: 人間の感情状態はどのようなもので、どのように反応するでしょうか? 収集された回答は、マシンがサービスや製品を提供する方法に大きく影響します。

人工感情知能はセンチメント分析と混同されることがよくありますが、それらはデータ収集において異なります。感情分析は、ソーシャルメディアの投稿、ブログ、コメントのトーンに応じて、特定のトピックに関する人々の意見を判断するなど、言語研究に焦点を当てています。ただし、感情 AI は、感情を判断するために顔認識と表情に依存しています。その他の効果的な計算要素は、音声パターンや眼球運動の変化などの生理学的データです。一部の専門家は、感情分析は感情 AI のサブセットであるが、プライバシーリスクは少ないと考えています。

破壊的な影響

2019年、米国のノースイースタン大学やグラスゴー大学を含む大学共同研究者グループは、感情AIには確固たる科学的根拠がないことを明らかにする研究を発表した。この研究では、人間が分析を行っているかAIが分析を行っているかは問題ではないことが強調されました。顔の表情に基づいて感情状態を正確に予測することは困難です。研究者らは、表情は個人に関する決定的かつ固有の情報を提供する指紋ではないと主張している。

しかし、一部の専門家はこの分析に同意しません。 Hume AI の創設者であるアラン・コーウェンは、現代のアルゴリズムが人間の感情に正確に対応するデータセットとプロトタイプを開発したと主張しました。 5 万米ドルの投資資金を調達した Hume AI は、アメリカ大陸、アフリカ、アジアの人々のデータセットを使用して感情 AI システムをトレーニングしています。

感情 AI 分野の他の新興プレーヤーは、HireVue、Entropik、Emteq、および Neurodata Labs です。 Entropik は、顔の表情、視線、声のトーン、脳波を使用して、マーケティングキャンペーンの効果を判断します。ロシアの銀行は、顧客サービス担当者に電話する際に、Neurodata を使用して顧客の感情を分析しています。

大手テック企業でさえ、感情 AI の可能性を利用し始めています。 2016 年、Apple は、サンディエゴに本拠を置く顔の表情を分析する会社 Emoient を買収しました。 Amazon の仮想アシスタントである Alexa は、ユーザーが不満を感じていることを検出すると、謝罪し、応答を明確にします。一方、Microsoft の音声認識 AI 企業である Nuance は、顔の表情に基づいてドライバーの感情を分析できます。

感情 AI の意味

感情 AI のより広い意味には、次のようなものがあります。

大手テクノロジー企業は、自動運転車システムを強化するために、AI、特に感情 AI に特化した中小企業を買収し、その結果、乗客とのより安全でより共感的なインタラクションが実現します。
感情 AI を組み込んだカスタマーサポートセンターは、声や顔の合図を解釈し、消費者にとってよりパーソナライズされた効果的な問題解決エクスペリエンスを実現します。
エフェクティブコンピューティングにさらに多くの資金が流入し、国際的な学術機関や研究機関間の協力が促進され、それによって人間と AI の相互作用の進歩が加速します。
政府は、顔および生物学的データの収集、保管、および適用を管理するポリシーを作成するという需要の高まりに直面しています。
感情 AI の欠陥または偏りにより人種や性別に関する偏見が深まるリスクがあり、官民セクターでの AI のトレーニングと導入にはより厳格な基準が必要です。
消費者の感情 AI 対応デバイスやサービスへの依存度が高まり、より感情的にインテリジェントなテクノロジーが日常生活に不可欠なものになります。
教育機関は感情 AI を e ラーニングプラットフォームに統合し、生徒の感情的反応に基づいて指導方法を適応させ、学習体験を向上させる可能性があります。
医療提供者は感情 AI を利用して患者のニーズと感情をより深く理解し、診断と治療の成果を向上させます。
感情 AI を使用するために進化するマーケティング戦略により、企業は個人の感情状態に合わせて広告や製品をより効果的に調整できるようになります。
法制度では、証人の信頼性や裁判中の感情状態を評価するために感情 AI が採用される可能性があり、倫理的および正確性に関する懸念が生じます。