Emotion AI: เราต้องการให้ AI เข้าใจความรู้สึกของเราหรือไม่?
Emotion AI: เราต้องการให้ AI เข้าใจความรู้สึกของเราหรือไม่?
Emotion AI: เราต้องการให้ AI เข้าใจความรู้สึกของเราหรือไม่?
- เขียนโดย:
- September 6, 2022
สรุปข้อมูลเชิงลึก
ปัญญาประดิษฐ์ด้านอารมณ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เครื่องจักรเข้าใจและตอบสนองต่ออารมณ์ของมนุษย์ในการดูแลสุขภาพ การตลาด และการบริการลูกค้า แม้จะมีการถกเถียงกันเรื่องพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์และความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว แต่เทคโนโลยีนี้ก็พัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยบริษัทอย่าง Apple และ Amazon ได้รวมเทคโนโลยีนี้เข้ากับผลิตภัณฑ์ของตน การใช้งานที่เพิ่มขึ้นทำให้เกิดคำถามสำคัญเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ความถูกต้อง และศักยภาพในการเกิดอคติที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น กระตุ้นให้เกิดความจำเป็นในการควบคุมกฎระเบียบอย่างระมัดระวังและการพิจารณาด้านจริยธรรม
บริบท AI อารมณ์
ระบบปัญญาประดิษฐ์กำลังเรียนรู้ที่จะรับรู้อารมณ์ของมนุษย์และใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้นในภาคส่วนต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงแคมเปญการตลาด ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์ใช้อีโมติคอนเพื่อวัดว่าผู้ชมตอบสนองต่อเนื้อหาของตนอย่างไร อย่างไรก็ตาม อารมณ์เป็นทุกสิ่งที่ AI อ้างว่าเป็นหรือไม่
Emotion AI (หรือที่เรียกว่าการประมวลผลทางอารมณ์หรือความฉลาดทางอารมณ์ประดิษฐ์) เป็นส่วนย่อยของ AI ที่วัด เข้าใจ จำลอง และตอบสนองต่ออารมณ์ของมนุษย์ สาขาวิชานี้มีอายุย้อนไปถึงปี 1995 เมื่อศาสตราจารย์ Rosalind Picard จากห้องทดลองของ MIT Media ได้ออกหนังสือ “Affective Computing” จากข้อมูลของ MIT Media Lab อารมณ์ AI ช่วยให้ปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้คนและเครื่องจักรเป็นไปอย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น Emotion AI พยายามตอบคำถามสองข้อ: สถานะทางอารมณ์ของมนุษย์คืออะไร และจะตอบสนองอย่างไร? คำตอบที่รวบรวมได้ส่งผลกระทบอย่างมากต่อการให้บริการและผลิตภัณฑ์ของเครื่องจักร
ความฉลาดทางอารมณ์ประดิษฐ์มักถูกแลกเปลี่ยนกับการวิเคราะห์ความรู้สึก แต่จะต่างกันในการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ความรู้สึกมุ่งเน้นไปที่การศึกษาภาษา เช่น การกำหนดความคิดเห็นของผู้คนเกี่ยวกับหัวข้อเฉพาะตามน้ำเสียงของโพสต์บนโซเชียลมีเดีย บล็อก และความคิดเห็น อย่างไรก็ตาม อารมณ์ AI อาศัยการจดจำใบหน้าและการแสดงออกเพื่อกำหนดอารมณ์ ปัจจัยการคำนวณที่มีประสิทธิภาพอื่นๆ ได้แก่ รูปแบบเสียงและข้อมูลทางสรีรวิทยา เช่น การเปลี่ยนแปลงของการเคลื่อนไหวของดวงตา ผู้เชี่ยวชาญบางคนพิจารณาว่าการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเป็นส่วนย่อยของ AI อารมณ์ แต่มีความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวน้อยกว่า
ผลกระทบก่อกวน
ในปี 2019 กลุ่มนักวิจัยระหว่างมหาวิทยาลัย รวมถึงมหาวิทยาลัย Northeastern ในสหรัฐอเมริกาและมหาวิทยาลัยกลาสโกว์ ตีพิมพ์ผลการศึกษาที่เปิดเผยว่า AI อารมณ์ไม่มีรากฐานทางวิทยาศาสตร์ที่มั่นคง การศึกษาเน้นย้ำว่าไม่สำคัญว่ามนุษย์หรือ AI จะทำการวิเคราะห์หรือไม่ เป็นการท้าทายที่จะทำนายสภาวะทางอารมณ์อย่างแม่นยำจากการแสดงออกทางสีหน้า นักวิจัยยืนยันว่าการแสดงออกไม่ใช่ลายนิ้วมือที่ให้ข้อมูลที่ชัดเจนและไม่ซ้ำใครเกี่ยวกับแต่ละบุคคล
อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญบางคนไม่เห็นด้วยกับการวิเคราะห์นี้ Alan Cowen ผู้ก่อตั้ง Hume AI แย้งว่าอัลกอริธึมสมัยใหม่ได้พัฒนาชุดข้อมูลและต้นแบบที่สอดคล้องกับอารมณ์ของมนุษย์อย่างถูกต้อง Hume AI ซึ่งระดมทุนได้ 5 ล้านเหรียญสหรัฐ ใช้ชุดข้อมูลของผู้คนจากอเมริกา แอฟริกา และเอเชียเพื่อฝึกระบบ AI ทางอารมณ์
ผู้เล่นใหม่รายอื่นในสาขา AI อารมณ์ ได้แก่ HireVue, Entropik, Emteq และ Neurodata Labs Entropik ใช้การแสดงออกทางสีหน้า การจ้องตา น้ำเสียง และคลื่นสมองเพื่อกำหนดผลกระทบของแคมเปญการตลาด ธนาคารในรัสเซียใช้ Neurodata เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าเมื่อโทรหาตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้า
แม้แต่บิ๊กเทคก็เริ่มใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI อารมณ์ ในปี 2016 Apple ได้ซื้อ Emotient ซึ่งเป็นบริษัทในซานดิเอโกที่วิเคราะห์การแสดงออกทางสีหน้า Alexa ผู้ช่วยเสมือนของ Amazon ขอโทษและชี้แจงคำตอบเมื่อตรวจพบว่าผู้ใช้หงุดหงิด ในขณะเดียวกัน Nuance บริษัท AI การรู้จำเสียงของ Microsoft สามารถวิเคราะห์อารมณ์ของผู้ขับขี่ตามการแสดงออกทางสีหน้า
ความหมายของอารมณ์ AI
นัยที่กว้างขึ้นของอารมณ์ AI อาจรวมถึง:
- บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่เข้าซื้อบริษัทขนาดเล็กที่เชี่ยวชาญด้าน AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้าน AI ทางอารมณ์ เพื่อปรับปรุงระบบยานพาหนะไร้คนขับ ส่งผลให้มีปฏิสัมพันธ์กับผู้โดยสารที่ปลอดภัยและเห็นอกเห็นใจมากขึ้น
- ศูนย์สนับสนุนลูกค้าผสมผสานอารมณ์ AI เพื่อตีความเสียงพูดและใบหน้า นำไปสู่ประสบการณ์การแก้ปัญหาที่เป็นส่วนตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับผู้บริโภค
- เงินทุนไหลเข้าสู่การประมวลผลอารมณ์มากขึ้น ส่งเสริมความร่วมมือระหว่างองค์กรวิชาการและการวิจัยระดับนานาชาติ ซึ่งจะช่วยเร่งความก้าวหน้าในการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับ AI
- รัฐบาลเผชิญกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นในการสร้างนโยบายที่ควบคุมการรวบรวม การจัดเก็บ และการประยุกต์ใช้ข้อมูลใบหน้าและชีวภาพ
- ความเสี่ยงของอคติที่เกี่ยวข้องกับเชื้อชาติและเพศที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เนื่องจาก AI ทางอารมณ์ที่มีข้อบกพร่องหรืออคติ ซึ่งจำเป็นต้องมีมาตรฐานที่เข้มงวดมากขึ้นสำหรับการฝึกอบรม AI และการใช้งานในภาครัฐและเอกชน
- การพึ่งพาผู้บริโภคมากขึ้นต่ออุปกรณ์และบริการที่ใช้อารมณ์ AI ส่งผลให้เทคโนโลยีอัจฉริยะทางอารมณ์มากขึ้นกลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวัน
- สถาบันการศึกษาอาจบูรณาการ AI ด้านอารมณ์ในแพลตฟอร์มอีเลิร์นนิง โดยปรับวิธีการสอนตามการตอบสนองทางอารมณ์ของนักเรียน เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การเรียนรู้
- ผู้ให้บริการด้านการแพทย์ใช้ AI อารมณ์เพื่อทำความเข้าใจความต้องการและอารมณ์ของผู้ป่วยให้ดีขึ้น ปรับปรุงผลการวินิจฉัยและการรักษา
- กลยุทธ์การตลาดที่พัฒนาเพื่อใช้ AI ด้านอารมณ์ ช่วยให้บริษัทต่างๆ ปรับแต่งโฆษณาและผลิตภัณฑ์ให้เหมาะกับสภาวะทางอารมณ์ของแต่ละคนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- ระบบกฎหมายอาจใช้อารมณ์ AI เพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของพยานหรือสถานะทางอารมณ์ในระหว่างการพิจารณาคดี ทำให้เกิดข้อกังวลด้านจริยธรรมและความถูกต้อง
คำถามที่ต้องพิจารณา
- คุณยินยอมให้แอพ AI ด้านอารมณ์สแกนการแสดงออกทางสีหน้าและน้ำเสียงเพื่อคาดการณ์อารมณ์ของคุณหรือไม่?
- ความเสี่ยงที่เป็นไปได้ของ AI ที่อาจอ่านอารมณ์ผิดคืออะไร?
ข้อมูลอ้างอิงเชิงลึก
ลิงก์ที่เป็นที่นิยมและลิงก์สถาบันต่อไปนี้ถูกอ้างอิงสำหรับข้อมูลเชิงลึกนี้:
