인공 지능(AI) 시스템은 인간의 감정을 인식하고 의료에서 마케팅 캠페인에 이르기까지 다양한 분야에서 해당 정보를 활용하는 방법을 배우고 있습니다. 예를 들어 웹사이트는 이모티콘을 사용하여 시청자가 콘텐츠에 어떻게 반응하는지 측정합니다. 그러나 감정 AI가 주장하는 모든 것입니까?
감정 AI 컨텍스트
감성 AI(감정 컴퓨팅 또는 인공 감성 지능이라고도 함)는 인간의 감정을 측정, 이해, 시뮬레이션 및 반응하는 AI의 하위 집합입니다. 이 분야는 MIT 미디어 연구소 교수인 Rosalind Picard가 "Affective Computing"이라는 책을 발표한 1995년으로 거슬러 올라갑니다. MIT 미디어 랩에 따르면 감성 AI는 사람과 기계 간의 보다 자연스러운 상호 작용을 가능하게 합니다. 감성 AI는 두 가지 질문에 답하려고 합니다. 인간의 감정 상태는 무엇이며 어떻게 반응할까요? 수집된 답변은 기계가 서비스와 제품을 제공하는 방식에 큰 영향을 미칩니다.
인공 감성 지능은 종종 감성 분석과 상호 교환되지만 데이터 수집에서 다릅니다. 감정 분석은 소셜 미디어 게시물, 블로그 및 댓글의 어조에 따라 특정 주제에 대한 사람들의 의견을 결정하는 것과 같은 언어 연구에 중점을 둡니다. 그러나 감정 AI는 감정을 결정하기 위해 얼굴 인식과 표정에 의존합니다. 다른 효과적인 컴퓨팅 요소는 음성 패턴 및 안구 움직임의 변화와 같은 생리학적 데이터입니다. 일부 전문가들은 감정 분석을 감정 AI의 하위 집합으로 간주하지만 개인 정보 위험은 더 적습니다.
파괴적 영향
2019년, 미국 노스이스턴 대학과 글래스고 대학을 포함한 대학 간 연구자 그룹은 감정 AI가 견고한 과학적 기반을 가지고 있지 않다는 연구를 발표했습니다. 이 연구는 인간이나 AI가 분석을 수행하는지 여부는 중요하지 않다고 강조했습니다. 표정을 기반으로 감정 상태를 정확하게 예측하는 것은 어렵습니다. 연구자들은 표정이 개인에 대한 결정적이고 고유한 정보를 제공하는 지문이 아니라고 주장합니다. 그러나 일부 전문가들은 이 분석에 동의하지 않습니다. Hume AI의 설립자인 Alan Cowen은 현대 알고리즘이 인간의 감정에 정확히 일치하는 데이터 세트와 프로토타입을 개발했다고 주장했습니다. 5만 달러의 투자 자금을 조성한 Hume AI는 미주, 아프리카, 아시아 사람들의 데이터 세트를 사용하여 감정 AI 시스템을 훈련합니다.
감정 AI 분야의 다른 신흥 플레이어로는 HireVue, Entropik, Emteq 및 Neurodata Labs가 있습니다. Entropik은 표정, 시선, 목소리 톤 및 뇌파를 사용하여 마케팅 캠페인의 영향을 결정합니다. 러시아 은행은 고객 서비스 담당자에게 전화를 걸 때 고객 감정을 분석하기 위해 Neurodata를 사용합니다.
Big Tech조차도 감정 AI의 잠재력을 활용하기 시작했습니다. 2016년 Apple은 샌디에이고에 기반을 둔 얼굴 표정 분석 회사인 Emotient를 인수했습니다. Amazon의 가상 비서인 Alexa는 사용자가 실망한 것을 감지하면 사과하고 응답을 명확히 합니다. 한편 마이크로소프트의 음성인식 AI 기업 뉘앙스(Nuance)는 얼굴 표정을 기반으로 운전자의 감정을 분석할 수 있다.
감정 AI의 의미
감정 AI의 광범위한 의미는 다음과 같습니다.
- Big Tech는 자율 주행 차량에서 감정 AI 사용을 포함하여 AI 연구 및 기능을 확장하기 위해 더 많은 스타트업을 구매합니다.
- 콜센터 고객 서비스 부서에서는 감정 AI를 사용하여 목소리 톤과 표정 변화를 기반으로 고객 행동을 예측합니다.
- 글로벌 대학 및 연구 기관과의 확장된 파트너십을 포함하여 감성 컴퓨팅 연구에 대한 투자를 늘립니다.
- 정부가 얼굴 및 생물학적 데이터를 수집, 저장 및 사용하는 방법을 규제해야 하는 압력이 증가하고 있습니다.
- 잘못된 정보나 잘못된 분석을 통해 인종 및 성차별을 심화합니다.
논평할 질문
- 감정 AI 앱이 감정을 예측하기 위해 얼굴 표정과 목소리 톤을 스캔하도록 하는 데 동의하시겠습니까?
- AI가 감정을 잘못 읽을 가능성이 있는 위험은 무엇입니까?
