Tekoälychatbottien nopea nousu on herättänyt eettisiä huolenaiheita, jännitystä ja työllisyyshuolia lähes yhtä hyvin. Mutta nousevatko panokset taas?

Jos näillä työkaluilla on akilleen kantapää, se on kyvyttömyys ottaa ihmisten tunteita huomioon vastauksissa. Kuitenkin "emotionaalisen tekoälyn" alan edistymisen myötä on mahdollista, että olemme todistamassa uutta valtavaa harppausta tekoälyteknologiassa.

Emotionaalinen ongelma

Ihmisten tunteiden ymmärtäminen voi olla monimutkaista jopa ihmisille. Vaikka alamme oppia sitä syntymässämme, voimme silti usein ymmärtää väärin toisen tunteita. Koneiden kouluttaminen taitoon, jota ihmiset eivät ole hallinneet, on valtava haaste.

Tunteiden tekoäly, joka tunnetaan myös nimellä affektiivinen tietojenkäsittely, on kuitenkin edistynyt huomattavasti. Jotta emotionaalisen tekoälyn toimintatapa ymmärretään, on tärkeää verrata sitä siihen, miten ihmiset tulkitsevat muiden tunteita. Prosessi voidaan jakaa kolmeen pääalueeseen:

  • Kasvojen ilmeet/käytöstavat: On selvää, että joku säteilee kuin Cheshire-kissa. Mutta entä kyyneleet? Ne voivat olla ilon tai surun kyyneleitä. Sitten on niitä hienouksia ja ohikiitäviä ilmaisuja, joita tuskin huomaamme, mutta jotka antavat sinulle alitajuisia vihjeitä muiden tunteista.
    instagram viewer
  • Kehonkieli: Tässä on jälleen paljon vihjeitä, joita ihmiset käyttävät melkein alitajuisesti tunteiden tilojen määrittämiseen.
  • Äänen taivutus: Äänen sävy ja taivutus voivat olla vahva osoitus tunnetilasta. Esimerkiksi ilon ja vihan eron tunnistaminen piilee usein sanomisen vivahteissa.

Haasteet syntyvät ihmisten tunteiden vivahteissa. Näihin haasteisiin vastaamiseksi tunne-AI käyttää useita tekniikoita.

Kuinka Emotion AI toimii?

Samalla tavalla kuin AI-chatbotit luottavat valtavia tietokantoja, joita kutsutaan suuriksi kielimalleiksi (LLM) tuottaakseen vastauksia, emotionaalinen AI luottaa myös valtavaan tietojoukkoon. Suurin ero on tietojen muoto.

Vaihe 1: Tietojen kerääminen

Emotionaaliset AI "mallit" keräävät tietoa useista lähteistä. Kuten LLM: t, teksti on osa mallia. Mutta emotionaaliset tekoälymallit käyttävät myös muita datamuotoja, kuten:

  • Äänitiedot: Tämä voi olla esimerkiksi tallennettuja asiakaspalvelupuheluita tai videoita.
  • Ilmeet: Nämä tiedot voidaan kerätä useista lähteistä. Yksi yleinen tapa on tallentaa vapaaehtoisten ilmeitä kaapatun puhelinvideon avulla.
  • Fysiologiset tiedot: Mittarit, kuten syke ja kehon lämpötila, voidaan mitata vapaaehtoisten osallistujien tunnetilan määrittämiseksi.

Kerättyä dataa voidaan sitten käyttää ihmisen tunnetilojen määrittämiseen. On syytä huomata, että kaikki emotionaaliset tekoälymallit eivät käytä samantyyppistä dataa. Esimerkiksi puhelinkeskuksella on vähän käyttöä visuaalisille ja fysiologisille tiedoille. Terveydenhuollossa fysiologisten tietojen sisällyttäminen on uskomattoman hyödyllistä.

Vaihe 2: Emotionaalinen tunnustaminen

Se, miten dataa käytetään tunnetilojen ymmärtämiseen, vaihtelee sen tyypistä riippuen:

  • Tekstianalyysi: Kirjoitetun tekstin tulkitsemiseen käytetään tekniikoita, kuten tunteiden analysointia tai luonnollisen kielen käsittelyä. Ne voivat tunnistaa avainsanoja, lauseita tai malleja, jotka osoittavat tunnetiloja.
  • Äänianalyysi: Koneoppimisalgoritmit analysoivat henkilön äänen näkökohtia, kuten äänenkorkeutta, äänenvoimakkuutta, nopeutta ja sävyä, päätelläkseen tunnetiloja.
  • Kasvojen ilmeanalyysi: Tietokonenäkö ja syväoppimistekniikat käytetään analysoimaan ilmeitä. Tämä voi sisältää perusilmaisujen (onnellisuus, suru, viha, yllätys jne.) tai hienovaraisempien "mikroilmaisujen" tunnistamista.
  • Fysiologinen analyysi: Jotkut emotionaaliset tekoälyjärjestelmät voivat analysoida fysiologisia tietoja, kuten sykettä ja lämpötilaa, määrittääkseen tunnetiloja. Tämä vaatii erikoistuneita antureita ja sitä käytetään tyypillisesti tutkimuksessa tai terveydenhuollossa.

Emotionaalisen tekoälyn toiminnan yksityiskohdat vaihtelevat sovelluksen tarkoituksen mukaan. Useimmat emotionaaliset tekoälymallit perustuvat kuitenkin ainakin yhteen luetelluista tekniikoista.

Vaihe 3: Luo vastaus

Viimeinen vaihe on, että tekoälymalli reagoi asianmukaisesti sen määrättyyn tunnetilaan. Se, miten tämä vastaus ilmenee, riippuu tekoälyn tarkoituksesta. Se voi olla puhelinkeskuksen työntekijän varoitus siitä, että seuraava soittaja on järkyttynyt, tai se voi olla sovelluksen sisällön personointi.

Tämän teknologian käyttömahdollisuudet ovat valtavat, ja organisaatiot käyttävät sitä jo nyt eri käyttötarkoituksiin.

Mitä ovat emotionaalisen tekoälyn sovellukset?

Tekoäly on yleisesti ottaen jokseenkin teknologinen monityökalu, eikä emotionaalinen tekoäly eroa toisistaan. Teknologian kehittyessä käyttötapojen leviäminen laajenee huomattavasti, mistä on osoituksena sen jo suorittamien tehtävien monimuotoisuus:

  • Puhelinkeskukset: Emotion AI integroidaan puhelinkeskuksiin auttamaan agentteja tunnistamaan asiakkaiden tunnetilan.
  • Mainonta: Markkinointitoimistot valvovat vapaaehtoisten ryhmiä arvioidakseen heidän emotionaalista reaktiota katsoessaan tiettyä mainosta. Näin he voivat muokata sisältöä vastaamaan paremmin haluttua tunnereaktiota.
  • Terveydenhuolto: Tekoäly auttaa jo hoitamaan mielenterveysongelmia. Tämä lääketieteen ala on sellainen, jossa emotionaalinen tekoäly voisi olla valtavasti hyödyllinen.
  • koulutus: Koulutussovelluksia voidaan kouluttaa mukauttamaan kurssityötä ja yleistä "oppimiskokemusta" opiskelijan tunnetilan mukaan.
  • Autoteollisuus: Tämä on valmisteilla, mutta emotionaalinen tekoäly voi osoittautua korvaamattomaksi ajonapuksi. Nykyinen tutkimus keskittyy kehittämään järjestelmiä, jotka pystyvät havaitsemaan kuljettajan tunnetilan. Se voi sitten vaatia jonkinlaisen korjaavan toimenpiteen, jos kuljettaja on yliväsynyt, stressaantunut, vihainen tai yksinkertaisesti poissa päiväunelmassa.

Tämä kaikki kuulostaa hyvältä ja hyvältä, mutta kuten kaikki tekoäly, se ei ole koskaan niin suoraviivaista. Generatiiviseen tekoälyyn liittyvät eettiset ja yksityisyyteen liittyvät huolenaiheet ovat yhtä päteviä, mutta nyt meillä on inhimillisiä tunteita sekoitettuna.

Emotionaalisen tekoälyn eettiset ja tietosuojaongelmat

Jokaisessa tekoälyn meille tuomassa hyödyssä – ja niitä on monia – näyttää olevan vastaava eettinen tai yksityisyysongelma. Tämä innovatiivinen teknologia toimii teknologisen osaamisen reunalla. Se toimii myös yhteiskunnallisen osaamisen reunalla.

Tunteiden ja teknologian risteyskohta on täynnä monimutkaisia ​​haasteita, joihin on vastattava, jos tekoälyn halutaan olevan siunaus eikä taakka. Jotkut välittömästi ilmenevät huolenaiheet ovat:

  • Tietosuojahuolet: Tekoälyssä jo harmaa alue, herkän tunnetiedon sisällyttäminen on nostanut rimaa.
  • Tarkkuus: AI chatbotit ovat monia asioita, mutta niiden vastaukset ovat usein laajat. Samoilla emotionaalisten tekoälymallien tekemillä virheillä voi olla vakavia seurauksia, jos niitä esiintyy sovelluksissa, kuten terveydenhuollossa.
  • Emotionaalinen manipulointi: Huijarit voivat käyttää emotionaalista tekoälyä leikkiäkseen ihmisten tunteilla ilkeämielisesti.

Nämä huolenaiheet ovat aitoja, ja yhteiset ponnistelut niiden ratkaisemiseksi ovat avain emotionaalisen tekoälyn kaikkien etujen hyödyntämiseen.

En tiedä itkeäkö vai nauraa

Tämä on lupaava tekniikka, jolla on valtavia mahdollisia etuja. Se kuitenkin kuljettaa mukanaan "emotionaalista matkatavaraa". Kääntöpuolena on valtava valikoima mahdollisia sovelluksia, joissa tällä voi olla valtava ero. Kaikkea terveydenhoidosta mukaansatempaavampiin pelikokemuksiin voi hyötyä emotionaalisesta tekoälystä.

Mutta on joitain raskaita asioita käsiteltävänä, jos aiomme käyttää tätä ihmiskunnan hyödyksi eikä estämiseksi.