Emocijų analizė: ar mašinos gali suprasti, kaip mes jaučiamės?

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Spalis 10, 2023

Įžvalgos santrauka

Emocijų analizė naudoja dirbtinį intelektą, kad įvertintų žmogaus emocijas iš kalbos, teksto ir fizinių užuominų. Ši technologija visų pirma orientuota į klientų aptarnavimą ir prekės ženklo valdymą, pritaikydama pokalbių roboto atsakymus realiuoju laiku. Kita prieštaringa programa yra įdarbinimas, kai kūno kalba ir balsas analizuojami, kad būtų priimti sprendimai dėl samdymo. Nepaisant savo potencialo, ši technologija susilaukė kritikos dėl mokslinio pagrindo trūkumo ir galimų privatumo problemų. Pasekmės apima labiau pritaikytą klientų sąveiką, taip pat galimybę pateikti daugiau ieškinių ir etinių problemų.

Emocijų analizės kontekstas

Emocijų analizė, dar vadinama jausmų analize, leidžia dirbtiniam intelektui (AI) suprasti, kaip vartotojas jaučiasi, analizuodamas jo kalbą ir sakinių struktūrą. Ši funkcija leidžia pokalbių robotams nustatyti vartotojų požiūrį, nuomones ir emocijas verslo, produktų, paslaugų ar kitų dalykų atžvilgiu. Pagrindinė emocijų analizės technologija yra natūralios kalbos supratimas (NLU).

NLU reiškia, kai kompiuterio programinė įranga supranta įvestį sakinių pavidalu per tekstą ar kalbą. Su šia galimybe kompiuteriai gali suprasti komandas be formalizuotos sintaksės, kuri dažnai būdinga kompiuterių kalboms. Be to, NLU leidžia mašinoms bendrauti su žmonėmis natūralia kalba. Šis modelis sukuria robotus, kurie gali bendrauti su žmonėmis be priežiūros. 

Akustiniai matavimai naudojami pažangiuose emocijų analizės sprendimuose. Pokalbio metu jie stebi kieno nors kalbėjimo greitį, balso įtampą ir streso signalų pokyčius. Pagrindinis emocijų analizės pranašumas yra tas, kad, palyginti su kitais metodais, jai nereikia daug duomenų, kad būtų galima apdoroti ir pritaikyti pokalbių roboto pokalbį pagal vartotojo reakcijas. Kitas modelis, vadinamas natūralios kalbos apdorojimu (NLP), naudojamas emocijų intensyvumui matuoti, identifikuotiems jausmams priskiriant skaitinius balus.

Trikdantis poveikis

Daugelis prekių ženklų naudoja emocinę analizę klientų aptarnavimo ir valdymo srityse. Botai nuskaito socialinės žiniasklaidos įrašus ir prekės ženklo paminėjimus internete, kad įvertintų nuolatines nuotaikas apie jo produktus ir paslaugas. Kai kurie pokalbių robotai yra išmokyti nedelsiant reaguoti į skundus arba nukreipti vartotojus pas žmones, kad jie išspręstų jiems rūpimus klausimus. Emocijų analizė leidžia pokalbių robotams asmeniškai bendrauti su vartotojais, prisitaikant realiuoju laiku ir priimant sprendimus pagal vartotojo nuotaiką. 

Kitas emocijų analizės panaudojimas yra įdarbinimas, kuris yra prieštaringas. Iš esmės JAV ir Pietų Korėjoje naudojama programinė įranga analizuoja pašnekovus pagal jų kūno kalbą ir veido judesius be jų žinios. Viena įmonė, sulaukusi daug kritikos dėl dirbtinio intelekto pagrįstos įdarbinimo technologijos, yra JAV įsikūrusi „HireVue“. Įmonė naudoja mašininio mokymosi algoritmus, kad išsiaiškintų žmogaus akių judesius, ką jis dėvi, ir balso informaciją, kad apibūdintų kandidatą.

2020 m. „Electronic Privacy Information Center“ (EPIC), tyrimų organizacija, besidominti privatumo problemomis, Federalinei prekybos komisijai pateikė skundą prieš „HireVue“, nurodydama, kad jos praktika neskatina lygybės ir skaidrumo. Nepaisant to, kai kurios įmonės vis dar remiasi technologija savo įdarbinimo poreikiams tenkinti. Pagal "Financial Times"50,000 m. dirbtinio intelekto įdarbinimo programinė įranga sutaupė „Unilever“ 2019 XNUMX darbo valandų. 

Naujienų leidinys „Spiked“ emocijų analizę pavadino „distopine technologija“, kurios vertė iki 25 m. bus 2023 mlrd. USD. Kritikai tvirtina, kad už emocijų atpažinimo nėra jokio mokslo. Ši technologija nepaiso žmogaus sąmonės sudėtingumo ir remiasi paviršutiniškais ženklais. Visų pirma, veido atpažinimo technologija neatsižvelgia į kultūrinį kontekstą ir daugybę būdų, kaip žmonės gali slėpti savo tikruosius jausmus apsimesdami laimingi ar susijaudinę.

Emocijų analizės pasekmės

Platesnės emocijų analizės pasekmės gali apimti: 

• Didelės įmonės, naudojančios emocijų analizės programinę įrangą, kad galėtų stebėti darbuotojus ir paspartinti įdarbinimo sprendimus. Tačiau tai gali būti patenkinta daugiau ieškinių ir skundų.
• Pokalbių robotai, siūlantys skirtingus atsakymus ir parinktis pagal jų suvokiamas emocijas. Tačiau tai gali lemti netikslų klientų nuotaikos nustatymą, o tai lems daugiau nepatenkintų klientų.
• Daugiau technologijų įmonių investuoja į emocijų atpažinimo programinę įrangą, kuri gali būti naudojama viešose erdvėse, įskaitant mažmenines parduotuves.
• Virtualūs padėjėjai, galintys rekomenduoti filmus, muziką ir restoranus pagal naudotojų jausmus.
• Pilietinių teisių grupės, teikiančios skundus prieš veido atpažinimo technologijų kūrėjus dėl privatumo pažeidimų.

Klausimai komentuoti

• Kaip manote, ar tikslūs gali būti emocijų analizės įrankiai?
• Kokie kiti iššūkiai mokosi mašinoms suprasti žmogaus emocijas?