Анализа на емоции: Дали машините можат да разберат како се чувствуваме?

• автор:
• име на авторот

  Quantumrun Foresight
• Октомври 10, 2023

Резиме на увид

Аналитиката на емоции користи вештачка интелигенција за да ги измери човечките емоции од говор, текст и физички знаци. Технологијата првенствено се фокусира на услугите на клиентите и управувањето со брендот со прилагодување на одговорите на четбот во реално време. Друга контроверзна апликација е во регрутирањето, каде говорот на телото и гласот се анализираат за да се донесат одлуки за вработување. И покрај својот потенцијал, технологијата собра критики за недостаток на научна основа и потенцијални проблеми со приватноста. Импликациите вклучуваат повеќе приспособени интеракции со клиентите, но и можност за повеќе тужби и етички грижи.

Контекст за анализа на емоции

Анализата на емоции, позната и како анализа на чувствата, и овозможува на вештачката интелигенција (ВИ) да разбере како се чувствува корисникот со анализа на структурата на неговиот говор и реченица. Оваа функција им овозможува на четботите да ги одредуваат ставовите, мислењата и емоциите на потрошувачите кон бизнисите, производите, услугите или други теми. Главната технологија што ја поттикнува аналитиката на емоции е разбирањето на природниот јазик (NLU).

NLU се однесува на тоа кога компјутерскиот софтвер го разбира внесувањето во форма на реченици преку текст или говор. Со оваа способност, компјутерите можат да разберат команди без формализирана синтакса што често ги карактеризира компјутерските јазици. Исто така, NLU им овозможува на машините да комуницираат назад со луѓето користејќи природен јазик. Овој модел создава ботови кои можат да комуницираат со луѓе без надзор. 

Акустичните мерења се користат во напредните решенија за анализа на емоции. Тие ја набљудуваат брзината со која некој зборува, напнатоста во неговиот глас и промените на сигналите за стрес за време на разговорот. Главната придобивка од анализата на емоциите е тоа што не ѝ се потребни обемни податоци за да се обработи и прилагоди разговорот со четбот за реакциите на корисниците во споредба со другите методи. Друг модел наречен процесирање на природен јазик (НЛП) се користи за мерење на интензитетот на емоциите, доделувајќи нумерички оценки за идентификуваните чувства.

Нарушувачко влијание

Повеќето брендови користат емоционална аналитика во поддршката и управувањето со клиентите. Ботови ги скенираат објавите на социјалните мрежи и спомнувањата на брендот на интернет за да го проценат тековното расположение кон неговите производи и услуги. Некои чет-ботови се обучени да реагираат веднаш на поплаки или да ги насочуваат корисниците до човечки агенти за да се справат со нивните грижи. Анализата на емоции им овозможува на чет-ботите да комуницираат со корисниците повеќе лично со прилагодување во реално време и донесување одлуки врз основа на расположението на корисникот. 

Друга употреба на аналитиката на емоции е во регрутирањето, што е контроверзно. Примарно вработен во САД и Јужна Кореја, софтверот ги анализира испитаниците преку нивниот говор на телото и движењата на лицето без нивно знаење. Една компанија која доби многу критики во врска со нејзината технологија за регрутирање управувана од вештачка интелигенција е HireVue со седиште во САД. Фирмата користи алгоритми за машинско учење за да ги открие движењата на очите на една личност, што носи и гласовните детали за да го профилира кандидатот.

Во 2020 година, Електронскиот информативен центар за приватност (EPIC), истражувачка организација која се фокусира на прашањата за приватност, поднесе жалба до Федералната комисија за трговија против HireVue, наведувајќи дека нејзините практики не промовираат еднаквост и транспарентност. Сепак, неколку компании сè уште се потпираат на технологијата за нивните потреби за регрутирање. Според Фајненшл тајмс, Софтверот за регрутирање со вештачка интелигенција му заштеди на Унилевер 50,000 часа на вработување во 2019 година. 

Новинската публикација Spiked ја нарече аналитиката на емоции „дистописка технологија“ која треба да вреди 25 милијарди американски долари до 2023 година. Критичарите инсистираат на тоа дека не постои наука зад препознавањето на емоциите. Технологијата ги игнорира сложеноста на човековата свест и наместо тоа се потпира на површни знаци. Особено, технологијата за препознавање лица не ги зема предвид културните контексти и многуте начини на кои луѓето можат да ги прикријат своите вистински чувства преправајќи се дека се среќни или возбудени.

Импликации на аналитиката на емоциите

Пошироките импликации на аналитиката на емоции може да вклучуваат: 

• Големи компании кои користат софтвер за анализа на емоции за следење на вработените и брзи одлуки за вработување. Сепак, ова може да биде исполнето со повеќе тужби и жалби.
• Чет-ботови кои нудат различни одговори и опции врз основа на нивните согледани емоции. Сепак, ова може да резултира со неточна идентификација на расположението на клиентите, што ќе доведе до повеќе незадоволни клиенти.
• Повеќе технолошки компании инвестираат во софтвер за препознавање емоции што може да се користи на јавни места, вклучително и продавници за малопродажба.
• Виртуелни асистенти кои можат да препорачаат филмови, музика и ресторани врз основа на чувствата на нивните корисници.
• Групите за граѓански права поднесуваат жалби против развивачите на технологија за препознавање лица за прекршување на приватноста.

Прашања за коментирање

• Што мислите, колку точни можат да бидат алатките за анализа на емоции?
• Кои се другите предизвици за учење на машините за разбирање на човечките емоции?