Emotion AI: Gusto ba nating maunawaan ng AI ang ating nararamdaman?

CREDIT NG LARAWAN:
Image credit
iStock

Emotion AI: Gusto ba nating maunawaan ng AI ang ating nararamdaman?

Emotion AI: Gusto ba nating maunawaan ng AI ang ating nararamdaman?

Teksto ng subheading
Ang mga kumpanya ay labis na namumuhunan sa mga teknolohiya ng AI upang mapakinabangan ang mga makina upang masuri ang mga emosyon ng tao.
    • May-akda:
    • pangalan Author
      Quantumrun Foresight
    • Septiyembre 6, 2022

    Buod ng pananaw

    Binabago ng emotion artificial intelligence (AI) kung paano nauunawaan at tumutugon ang mga makina sa mga emosyon ng tao sa pangangalaga sa kalusugan, marketing, at serbisyo sa customer. Sa kabila ng mga debate sa siyentipikong batayan nito at mga alalahanin sa privacy, ang teknolohiyang ito ay mabilis na umuusbong, kasama ang mga kumpanya tulad ng Apple at Amazon na isinasama ito sa kanilang mga produkto. Ang lumalagong paggamit nito ay nagtataas ng mahahalagang tanong tungkol sa privacy, katumpakan, at potensyal para sa pagpapalalim ng mga bias, na nag-uudyok ng pangangailangan para sa maingat na regulasyon at etikal na pagsasaalang-alang.

    Konteksto ng Emotion AI

    Natututo ang mga artificial intelligence system na kilalanin ang mga emosyon ng tao at gamitin ang impormasyong iyon sa iba't ibang sektor, mula sa pangangalaga sa kalusugan hanggang sa mga kampanya sa marketing. Halimbawa, ang mga website ay gumagamit ng mga emoticon upang masukat kung paano tumugon ang mga manonood sa kanilang nilalaman. Gayunpaman, ang emosyon ba ay AI ang lahat ng sinasabi nito? 

    Ang Emotion AI (kilala rin bilang affective computing o artificial emotional intelligence) ay isang subset ng AI na sumusukat, nauunawaan, ginagaya, at tumutugon sa mga emosyon ng tao. Ang disiplina ay nagsimula noong 1995 nang ang MIT Media lab professor na si Rosalind Picard ay naglabas ng aklat na "Affective Computing." Ayon sa MIT Media Lab, ang emotion AI ay nagbibigay-daan para sa mas natural na pakikipag-ugnayan sa pagitan ng mga tao at mga makina. Sinusubukang sagutin ng Emotion AI ang dalawang tanong: ano ang emosyonal na kalagayan ng tao, at ano ang magiging reaksyon nila? Malaki ang epekto ng mga nakolektang sagot kung paano nagbibigay ang mga makina ng mga serbisyo at produkto.

    Ang artipisyal na emosyonal na katalinuhan ay madalas na ipinagpapalit sa pagsusuri ng damdamin, ngunit iba ang mga ito sa pangongolekta ng data. Ang pagsusuri ng damdamin ay nakatuon sa mga pag-aaral ng wika, tulad ng pagtukoy sa mga opinyon ng mga tao tungkol sa mga partikular na paksa ayon sa tono ng kanilang mga post, blog, at komento sa social media. Gayunpaman, umaasa ang emosyon AI sa pagkilala sa mukha at mga ekspresyon upang matukoy ang damdamin. Ang iba pang mabisang salik sa pag-compute ay ang mga pattern ng boses at pisyolohikal na data tulad ng mga pagbabago sa paggalaw ng mata. Itinuturing ng ilang eksperto ang pagsusuri ng sentimento bilang isang subset ng emosyon AI ngunit may mas kaunting mga panganib sa privacy.

    Nakakagambalang epekto

    Noong 2019, isang grupo ng mga inter-university researcher, kabilang ang Northeastern University sa US at University of Glasgow, ay nag-publish ng mga pag-aaral na nagpapakita na ang emosyon ng AI ay walang matibay na siyentipikong pundasyon. Itinampok ng pag-aaral na hindi mahalaga kung ang mga tao o AI ay nagsasagawa ng pagsusuri; mahirap na tumpak na mahulaan ang mga emosyonal na estado batay sa mga ekspresyon ng mukha. Nagtatalo ang mga mananaliksik na ang mga expression ay hindi mga fingerprint na nagbibigay ng tiyak at natatanging impormasyon tungkol sa isang indibidwal.

    Gayunpaman, ang ilang mga eksperto ay hindi sumasang-ayon sa pagsusuri na ito. Ang tagapagtatag ng Hume AI, si Alan Cowen, ay nagtalo na ang mga modernong algorithm ay nakabuo ng mga dataset at prototype na tumpak na tumutugma sa mga emosyon ng tao. Ang Hume AI, na nakalikom ng USD $5 milyon sa pagpopondo sa pamumuhunan, ay gumagamit ng mga dataset ng mga tao mula sa Americas, Africa, at Asia para sanayin ang emotion AI system nito. 

    Ang iba pang mga umuusbong na manlalaro sa larangan ng emosyon ng AI ay ang HireVue, Entropik, Emteq, at Neurodata Labs. Gumagamit ang Entropik ng mga ekspresyon ng mukha, titig sa mata, tono ng boses, at brainwave upang matukoy ang epekto ng isang kampanya sa marketing. Ang isang Russian bank ay gumagamit ng Neurodata upang suriin ang mga damdamin ng kliyente kapag tumatawag sa mga kinatawan ng serbisyo sa customer. 

    Maging ang Big Tech ay nagsisimula nang gamitin ang potensyal ng emosyon AI. Noong 2016, binili ng Apple ang Emotient, isang kumpanyang nakabase sa San Diego na nagsusuri ng mga ekspresyon ng mukha. Humihingi ng paumanhin at nilinaw ni Alexa, ang virtual assistant ng Amazon, ang mga tugon nito kapag na-detect nito na bigo ang user nito. Samantala, ang Microsoft's speech recognition AI firm, Nuance, ay maaaring suriin ang mga emosyon ng mga driver batay sa kanilang mga facial expression.

    Mga implikasyon ng emosyon AI

    Maaaring kabilang sa mas malawak na implikasyon ng emosyon ang AI: 

    • Ang mga pangunahing kumpanya ng teknolohiya na kumukuha ng mas maliliit na kumpanyang nag-specialize sa AI, lalo na sa emotion AI, upang pahusayin ang kanilang mga autonomous na sistema ng sasakyan, na nagreresulta sa mas ligtas at mas madamdaming pakikipag-ugnayan sa mga pasahero.
    • Ang mga sentro ng suporta sa customer na nagsasama ng emosyon AI upang bigyang-kahulugan ang mga vocal at facial cues, na humahantong sa mas personalized at epektibong mga karanasan sa paglutas ng problema para sa mga consumer.
    • Mas maraming pondo ang dumadaloy sa affective computing, na nagpapatibay ng mga pakikipagtulungan sa pagitan ng mga internasyonal na organisasyong pang-akademiko at pananaliksik, sa gayon ay nagpapabilis ng mga pagsulong sa pakikipag-ugnayan ng tao-AI.
    • Ang mga pamahalaan na nahaharap sa lumalaking pangangailangan upang lumikha ng mga patakaran na namamahala sa pagkolekta, pag-iimbak, at paggamit ng facial at biological na data.
    • Isang panganib ng pagpapalalim ng mga bias na nauugnay sa lahi at kasarian dahil sa may depekto o bias na emosyon na AI, na nangangailangan ng mas mahigpit na pamantayan para sa pagsasanay at pag-deploy ng AI sa mga pampubliko at pribadong sektor.
    • Tumaas na pag-asa ng consumer sa emosyon na mga device at serbisyong pinapagana ng AI, na humahantong sa higit na emosyonal na matalinong teknolohiya na nagiging mahalaga sa pang-araw-araw na buhay.
    • Maaaring isama ng mga institusyong pang-edukasyon ang AI sa emosyon sa mga platform ng e-learning, na umaangkop sa mga pamamaraan ng pagtuturo batay sa mga emosyonal na tugon ng mga mag-aaral upang mapahusay ang mga karanasan sa pag-aaral.
    • Ang mga provider ng pangangalagang pangkalusugan na gumagamit ng emotion AI para mas maunawaan ang mga pangangailangan at emosyon ng pasyente, pagpapabuti ng mga resulta ng diagnosis at paggamot.
    • Nagbabago ang mga diskarte sa marketing upang gumamit ng emotion AI, na nagbibigay-daan sa mga kumpanya na maiangkop nang mas epektibo ang mga advertisement at produkto sa mga indibidwal na emosyonal na estado.
    • Ang mga legal na sistema ay posibleng magpatibay ng emosyon na AI upang masuri ang kredibilidad ng saksi o emosyonal na estado sa panahon ng mga pagsubok, na nagpapataas ng mga alalahanin sa etikal at katumpakan.

    Mga katanungang dapat isaalang-alang

    • Papayag ka ba na i-scan ng mga emotion AI app ang iyong mga ekspresyon sa mukha at tono ng boses upang mahulaan ang iyong mga emosyon?
    • Ano ang mga posibleng panganib ng AI na posibleng maling pagbabasa ng mga emosyon?

    Mga sanggunian ng insight

    Ang mga sumusunod na sikat at institusyonal na link ay isinangguni para sa pananaw na ito:

    MIT Management Sloan School Emotion AI, ipinaliwanag