Emotion AI: Queremos que a AI entenda nossos sentimentos?

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Emotion AI: Queremos que a AI entenda nossos sentimentos?

Emotion AI: Queremos que a AI entenda nossos sentimentos?

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As empresas estão investindo pesadamente em tecnologias de IA para capitalizar em máquinas capazes de analisar emoções humanas.
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      Previsão Quantumrun
    • 6 de Setembro de 2022

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    Os sistemas de inteligência artificial (IA) estão aprendendo a reconhecer as emoções humanas e alavancar essas informações em vários setores, desde a saúde até as campanhas de marketing. Por exemplo, os sites usam emoticons para avaliar como os espectadores respondem ao seu conteúdo. No entanto, a emoção AI é tudo o que afirma ser? 

    Contexto de IA de emoção

    Emotion AI (também conhecido como computação afetiva ou inteligência emocional artificial) é um subconjunto de AI que mede, entende, simula e responde às emoções humanas. A disciplina remonta a 1995, quando a professora do laboratório de mídia do MIT, Rosalind Picard, lançou o livro “Affective Computing”. De acordo com o MIT Media Lab, a IA da emoção permite uma interação mais natural entre pessoas e máquinas. Emotion AI tenta responder a duas perguntas: qual é o estado emocional do ser humano e como eles reagirão? As respostas coletadas impactam fortemente a forma como as máquinas fornecem serviços e produtos.

    A inteligência emocional artificial é frequentemente trocada pela análise de sentimentos, mas são diferentes na coleta de dados. A análise de sentimento é focada em estudos de linguagem, como determinar as opiniões das pessoas sobre tópicos específicos de acordo com o tom de suas postagens de mídia social, blogs e comentários. No entanto, a IA emocional depende do reconhecimento facial e das expressões para determinar o sentimento. Outros fatores de computação eficazes são padrões de voz e dados fisiológicos, como alterações no movimento dos olhos. Alguns especialistas consideram a análise de sentimentos um subconjunto da IA ​​emocional, mas com menos riscos de privacidade.

    Impacto disruptivo

    Em 2019, um grupo de pesquisadores interuniversitários, incluindo a Northeastern University nos EUA e a Universidade de Glasgow, publicou estudos revelando que a IA emocional não tem uma base científica sólida. O estudo destacou que não importa se humanos ou IA estão conduzindo a análise; é um desafio prever com precisão os estados emocionais com base nas expressões faciais. Os pesquisadores argumentam que as expressões não são impressões digitais que fornecem informações definitivas e únicas sobre um indivíduo. No entanto, alguns especialistas não concordam com essa análise. O fundador da Hume AI, Alan Cowen, argumentou que os algoritmos modernos desenvolveram conjuntos de dados e protótipos que correspondem com precisão às emoções humanas. A Hume AI, que arrecadou US$ 5 milhões em financiamento de investimentos, usa conjuntos de dados de pessoas das Américas, África e Ásia para treinar seu sistema de inteligência artificial emocional. 

    Outros players emergentes no campo da IA ​​da emoção são HireVue, Entropik, Emteq e Neurodata Labs. O Entropik usa expressões faciais, olhares, tons de voz e ondas cerebrais para determinar o impacto de uma campanha de marketing. Um banco russo usa o Neurodata para analisar os sentimentos dos clientes ao ligar para os representantes de atendimento ao cliente. 

    Até a Big Tech está começando a capitalizar o potencial da IA ​​emocional. Em 2016, a Apple comprou a Emotient, uma empresa de San Diego que analisa expressões faciais. Alexa, assistente virtual da Amazon, pede desculpas e esclarece suas respostas ao detectar que seu usuário está frustrado. Enquanto isso, a empresa de IA de reconhecimento de fala da Microsoft, Nuance, pode analisar as emoções dos motoristas com base em suas expressões faciais.

    Implicações da emoção AI

    Implicações mais amplas da IA ​​emocional podem incluir: 

    • Big Tech comprando mais startups para expandir suas pesquisas e recursos de IA, incluindo o uso de IA de emoção em veículos autônomos.
    • Departamentos de atendimento ao cliente de call center usando IA de emoção para antecipar o comportamento do cliente com base no tom de sua voz e nas mudanças em suas expressões faciais.
    • Aumentar os investimentos em pesquisa de computação afetiva, incluindo parcerias expandidas com universidades e instituições de pesquisa globais.
    • Aumento da pressão para os governos regularem como os dados faciais e biológicos são coletados, armazenados e usados.
    • Aprofundamento da discriminação racial e de gênero por meio de desinformação ou análises errôneas.

    Perguntas para comentar

    • Você consentiria que os aplicativos de IA de emoção escaneassem suas expressões faciais e tom de voz para antecipar suas emoções?
    • Quais são os possíveis riscos de a IA interpretar mal as emoções?

    Referências de insights

    Os seguintes links populares e institucionais foram referenciados para esta percepção:

    Escola Sloan de Administração do MIT Emoção AI, explicada