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

    Mag-post ng text

    Natututo ang mga sistema ng artificial intelligence (AI) 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? 

    Konteksto ng Emotion AI

    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 matatag na siyentipikong pundasyon. Itinampok ng pag-aaral na hindi mahalaga kung ang mga tao o AI ang 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 $5 milyong USD 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 Big Tech ay bumibili ng higit pang mga startup para palawakin ang kanilang AI research at mga kakayahan, kabilang ang paggamit ng emotion AI sa mga self-driving na sasakyan.
    • Ang mga call center customer service department ay gumagamit ng emotion AI para asahan ang gawi ng customer batay sa tono ng kanilang boses at mga pagbabago sa kanilang facial expression.
    • Ang pagtaas ng mga pamumuhunan sa affective computing research, kabilang ang pinalawak na pakikipagsosyo sa mga pandaigdigang unibersidad at mga institusyong pananaliksik.
    • Ang pagtaas ng presyon para sa mga pamahalaan na ayusin kung paano kinokolekta, iniimbak, at ginagamit ang facial at biological na data.
    • Pagpapalalim ng diskriminasyon sa lahi at kasarian sa pamamagitan ng maling impormasyon o maling pagsusuri.

    Mga tanong na ikokomento

    • 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