جذبات AI: کیا ہم چاہتے ہیں کہ AI ہمارے احساسات کو سمجھے؟

• مصنف:
• مصنف کا نام

  Quantumrun دور اندیشی
• ستمبر 6، 2022

بصیرت کا خلاصہ

جذباتی مصنوعی ذہانت (AI) اس بات کو تبدیل کر رہی ہے کہ مشینیں صحت کی دیکھ بھال، مارکیٹنگ اور کسٹمر سروس میں انسانی جذبات کو کیسے سمجھتی ہیں اور ان پر ردعمل ظاہر کرتی ہیں۔ اس کی سائنسی بنیادوں اور رازداری کے خدشات کے باوجود، یہ ٹیکنالوجی تیزی سے ترقی کر رہی ہے، ایپل اور ایمیزون جیسی کمپنیاں اسے اپنی مصنوعات میں ضم کر رہی ہیں۔ اس کا بڑھتا ہوا استعمال رازداری، درستگی، اور تعصبات کو گہرا کرنے کی صلاحیت کے بارے میں اہم سوالات اٹھاتا ہے، جس سے محتاط ضابطے اور اخلاقی تحفظات کی ضرورت پر اکسایا جاتا ہے۔

جذبات AI سیاق و سباق

مصنوعی ذہانت کے نظام انسانی جذبات کو پہچاننا سیکھ رہے ہیں اور صحت کی دیکھ بھال سے لے کر مارکیٹنگ کی مہموں تک مختلف شعبوں میں اس معلومات سے فائدہ اٹھا رہے ہیں۔ مثال کے طور پر، ویب سائٹس یہ اندازہ لگانے کے لیے جذباتی نشانات کا استعمال کرتی ہیں کہ ناظرین ان کے مواد پر کیا ردعمل دیتے ہیں۔ تاہم، کیا جذبات AI وہ سب کچھ ہے جس کا دعویٰ کرتا ہے؟ 

ایموشن AI (جسے ایفیکٹیو کمپیوٹنگ یا مصنوعی جذباتی ذہانت بھی کہا جاتا ہے) AI کا ایک ذیلی سیٹ ہے جو انسانی جذبات کی پیمائش کرتا ہے، سمجھتا ہے، نقل کرتا ہے اور ان کا جواب دیتا ہے۔ یہ نظم و ضبط 1995 کا ہے جب MIT میڈیا لیب کے پروفیسر Rosalind Picard نے "Affective Computing" کتاب جاری کی۔ MIT میڈیا لیب کے مطابق، جذبات AI لوگوں اور مشینوں کے درمیان زیادہ قدرتی تعامل کی اجازت دیتا ہے۔ Emotion AI دو سوالوں کے جواب دینے کی کوشش کرتا ہے: انسان کی جذباتی حالت کیا ہے، اور وہ کیسے رد عمل ظاہر کرے گا؟ جمع کیے گئے جوابات بہت زیادہ متاثر کرتے ہیں کہ مشینیں کس طرح خدمات اور مصنوعات فراہم کرتی ہیں۔

مصنوعی جذباتی ذہانت کو اکثر جذبات کے تجزیہ کے ساتھ تبدیل کیا جاتا ہے، لیکن ڈیٹا اکٹھا کرنے میں وہ مختلف ہوتے ہیں۔ جذباتی تجزیہ زبان کے مطالعہ پر مرکوز ہے، جیسے کہ لوگوں کی سوشل میڈیا پوسٹس، بلاگز اور تبصروں کے لہجے کے مطابق مخصوص موضوعات کے بارے میں ان کی رائے کا تعین کرنا۔ تاہم، جذبات AI جذبات کا تعین کرنے کے لیے چہرے کی شناخت اور تاثرات پر انحصار کرتا ہے۔ دوسرے موثر کمپیوٹنگ عوامل آواز کے نمونے اور جسمانی ڈیٹا جیسے آنکھوں کی حرکت میں تبدیلیاں ہیں۔ کچھ ماہرین جذبات کے تجزیے کو جذباتی AI کا سب سیٹ سمجھتے ہیں لیکن اس میں رازداری کے کم خطرات ہیں۔

خلل ڈالنے والا اثر

2019 میں، امریکہ کی نارتھ ایسٹرن یونیورسٹی اور گلاسگو یونیورسٹی سمیت بین یونیورسٹی محققین کے ایک گروپ نے مطالعات شائع کیں جس سے یہ بات سامنے آئی کہ جذباتی AI کی کوئی ٹھوس سائنسی بنیاد نہیں ہے۔ مطالعہ نے روشنی ڈالی کہ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ انسان یا اے آئی تجزیہ کر رہے ہیں۔ چہرے کے تاثرات کی بنیاد پر جذباتی حالتوں کا درست اندازہ لگانا مشکل ہے۔ محققین کا کہنا ہے کہ تاثرات انگلیوں کے نشانات نہیں ہیں جو کسی فرد کے بارے میں قطعی اور منفرد معلومات فراہم کرتے ہیں۔

تاہم، کچھ ماہرین اس تجزیے سے متفق نہیں ہیں۔ ہیوم اے آئی کے بانی، ایلن کوون نے دلیل دی کہ جدید الگورتھم نے ڈیٹاسیٹس اور پروٹو ٹائپ تیار کیے ہیں جو انسانی جذبات سے درست طریقے سے مطابقت رکھتے ہیں۔ Hume AI، جس نے 5 ملین امریکی ڈالر کی سرمایہ کاری کی فنڈنگ ​​اکٹھی کی ہے، اپنے جذباتی AI نظام کو تربیت دینے کے لیے امریکہ، افریقہ اور ایشیا کے لوگوں کے ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتا ہے۔ 

جذباتی AI فیلڈ میں دیگر ابھرتے ہوئے کھلاڑی HireVue، Entropik، Emteq، اور Neurodata Labs ہیں۔ Entropik مارکیٹنگ مہم کے اثرات کا تعین کرنے کے لیے چہرے کے تاثرات، آنکھوں کی نگاہوں، آواز کے لہجے اور دماغی لہروں کا استعمال کرتا ہے۔ ایک روسی بینک کسٹمر سروس کے نمائندوں کو کال کرتے وقت کلائنٹ کے جذبات کا تجزیہ کرنے کے لیے نیوروڈیٹا کا استعمال کرتا ہے۔ 

یہاں تک کہ بگ ٹیک بھی جذبات AI کی صلاحیت سے فائدہ اٹھانا شروع کر رہا ہے۔ 2016 میں، ایپل نے چہرے کے تاثرات کا تجزیہ کرنے والی سان ڈیاگو میں قائم فرم ایموٹینٹ کو خریدا۔ ایمیزون کا ورچوئل اسسٹنٹ الیکسا معافی مانگتا ہے اور اپنے ردعمل کو واضح کرتا ہے جب اسے پتہ چلتا ہے کہ اس کا صارف مایوس ہے۔ دریں اثنا، مائیکروسافٹ کی تقریر کی شناخت کرنے والی AI فرم، Nuance، ڈرائیوروں کے چہرے کے تاثرات کی بنیاد پر ان کے جذبات کا تجزیہ کر سکتی ہے۔

جذباتی AI کے مضمرات

جذباتی AI کے وسیع مضمرات میں شامل ہو سکتے ہیں: 

• بڑی ٹیکنالوجی کارپوریشنز جو کہ AI میں مہارت رکھنے والی چھوٹی کمپنیوں کو حاصل کرتی ہیں، خاص طور پر جذباتی AI میں، اپنے خود مختار گاڑیوں کے نظام کو بہتر بنانے کے لیے، جس کے نتیجے میں مسافروں کے ساتھ زیادہ محفوظ اور زیادہ ہمدردانہ تعامل ہوتا ہے۔
• گاہک کی معاونت کے مراکز آواز اور چہرے کے اشاروں کی ترجمانی کے لیے جذباتی AI کو شامل کرتے ہیں، جو صارفین کے لیے زیادہ ذاتی نوعیت کے اور موثر مسائل حل کرنے کے تجربات کا باعث بنتے ہیں۔
• متاثر کن کمپیوٹنگ میں بہت زیادہ فنڈنگ، بین الاقوامی تعلیمی اور تحقیقی تنظیموں کے درمیان تعاون کو فروغ دیتا ہے، اس طرح انسانی-AI تعامل میں پیشرفت کو تیز کرتا ہے۔
• حکومتوں کو ایسی پالیسیاں بنانے کے لیے بڑھتے ہوئے مطالبات کا سامنا ہے جو چہرے اور حیاتیاتی ڈیٹا کو جمع کرنے، ذخیرہ کرنے اور اس کے اطلاق پر حکومت کرتی ہیں۔
• ناقص یا متعصب جذبات AI کی وجہ سے نسل اور جنس سے متعلق تعصبات کو گہرا کرنے کا خطرہ، عوامی اور نجی شعبوں میں AI کی تربیت اور تعیناتی کے لیے سخت معیارات کی ضرورت ہے۔
• جذباتی AI سے چلنے والے آلات اور خدمات پر صارفین کے انحصار میں اضافہ، جس کے نتیجے میں زیادہ جذباتی طور پر ذہین ٹیکنالوجی روزمرہ کی زندگی میں اٹوٹ ہو جاتی ہے۔
• تعلیمی ادارے ای لرننگ پلیٹ فارمز میں جذباتی AI کو ضم کر سکتے ہیں، سیکھنے کے تجربات کو بڑھانے کے لیے طلباء کے جذباتی ردعمل کی بنیاد پر تدریسی طریقوں کو اپناتے ہیں۔
• صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والے مریض کی ضروریات اور جذبات کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے جذباتی AI کا استعمال کرتے ہیں، تشخیص اور علاج کے نتائج کو بہتر بناتے ہیں۔
• مارکیٹنگ کی حکمت عملی جذبات AI کو استعمال کرنے کے لیے تیار ہوتی ہے، جو کمپنیوں کو اشتہارات اور مصنوعات کو انفرادی جذباتی حالتوں کے لیے زیادہ مؤثر طریقے سے تیار کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
• قانونی نظام ممکنہ طور پر جذباتی AI کو اپناتے ہیں تاکہ ٹرائلز کے دوران گواہ کی ساکھ یا جذباتی حالتوں کا اندازہ لگایا جا سکے، اخلاقی اور درستگی کے خدشات کو بڑھایا جائے۔

غور کرنے کے لیے سوالات۔

• کیا آپ جذباتی AI ایپس کو اپنے جذبات کا اندازہ لگانے کے لیے آپ کے چہرے کے تاثرات اور آواز کے لہجے کو اسکین کرنے کے لیے رضامندی دیں گے؟
• AI کے ممکنہ طور پر جذبات کو غلط پڑھنے کے ممکنہ خطرات کیا ہیں؟