A mesterséges intelligencia chatbotjainak gyors térnyerése szinte azonos mértékben felvetett etikai aggályokat, izgalmat és foglalkoztatási aggodalmakat. De vajon újra megnő a tét?
Ha van Achilles-sarka ezeknek az eszközöknek, az képtelen az emberi érzelmeket a válaszokban figyelembe venni. Azonban az „érzelmi AI” terén elért előrelépésekkel lehetséges, hogy egy újabb hatalmas előrelépésnek leszünk tanúi az AI-technológia terén.
Érzelmi probléma
Az emberi érzelmek megértése még az emberek számára is bonyolult lehet. Annak ellenére, hogy születésünkkor kezdjük tanulni, mégis gyakran félreolvashatjuk mások érzelmeit. Óriási kihívás a gépeket olyan készségekre betanítani, amelyeket az emberek még nem sajátítottak el.
Az érzelmek mesterséges intelligenciája, más néven érzelmi számítástechnika azonban figyelemreméltó lépéseket tesz. Ahhoz, hogy megértsük, hogyan működik az érzelmi mesterséges intelligencia, fontos összehasonlítani azzal, ahogyan az emberek értelmezik mások érzelmeit. A folyamat három fő területre bontható:
- Arckifejezés/modor: Egyértelmű, hogy valaki úgy ragyog, mint egy cheshire-i macska. De mi a helyzet a könnyekkel? Lehetnek öröm vagy szomorúság könnyei. Aztán ott vannak a finomságok és a múló kifejezések, amelyeket alig veszünk észre, de tudat alatti támpontokat adnak mások érzelmeiről.
- Testbeszéd: Itt is sok olyan nyom van, amelyeket az emberek szinte tudat alatt az érzelmi állapotok meghatározására használnak.
- Hang inflexió: A hang tónusa és hajlítása erősen jelezheti az érzelmi állapotot. Például az öröm és a harag közötti különbség felismerése gyakran a kimondás árnyalataiban rejlik.
Az emberi érzelmek árnyalatai jelentik a kihívásokat. E kihívások kezelésére az érzelmi AI számos technikát használ.
Hogyan működik az Emotion AI?
Hasonlóan ahhoz, ahogyan az AI chatbotok támaszkodnak hatalmas adatbázisok, úgynevezett nagy nyelvi modellek (LLM) a válaszok generálásához az érzelmi mesterséges intelligencia szintén hatalmas adatkészletre támaszkodik. A fő különbség az adatok formája.
1. lépés: Az adatok összegyűjtése
Az érzelmi AI „modellek” számos forrásból gyűjtenek adatokat. Az LLM-ekhez hasonlóan a szöveg is a modell részét képezi. De az érzelmi mesterséges intelligencia modellek más adatformákat is használnak, ezek közé tartozik:
- Hangadatok: Ez többek között az ügyfélszolgálati hívásokból vagy videókból származhat.
- Arckifejezések: Ezek az adatok számos forrásból gyűjthetők. Az egyik gyakori módszer az önkéntesek megnyilvánulásainak rögzítése telefonon rögzített videón keresztül.
- Fiziológiai adatok: Olyan mutatók, mint a pulzusszám és a testhőmérséklet mérhetők az önkéntes résztvevők érzelmi állapotának meghatározására.
Az összegyűjtött adatok ezután felhasználhatók az emberi érzelmi állapotok meghatározására. Érdemes megjegyezni, hogy nem minden érzelmi mesterséges intelligencia modell használja ugyanazt az adattípust. Például egy call centernek kevés haszna van a vizuális és fiziológiai adatoknak. Míg az egészségügyben a fiziológiai adatok felvétele hihetetlenül hasznos.
2. lépés: Érzelmi felismerés
Az, hogy az adatokat hogyan használják fel az érzelmi állapotok megértésére, azok típusától függően változik:
- Szövegelemzés: Az írott szöveg értelmezésére olyan technikákat használnak, mint az érzéselemzés vagy a természetes nyelvi feldolgozás. Ezek azonosíthatják az érzelmi állapotokat jelző kulcsszavakat, kifejezéseket vagy mintákat.
- Hangelemzés: A gépi tanulási algoritmusok elemzik a személy hangjának olyan aspektusait, mint például a hangmagasság, a hangerő, a sebesség és a hangszín, hogy az érzelmi állapotokra következtessenek.
- Arckifejezés elemzés: Számítógépes látás és mély tanulási technikák az arckifejezések elemzésére szolgálnak. Ez magában foglalhatja az alapvető kifejezések (boldogság, szomorúság, harag, meglepetés stb.) vagy finomabb "mikrokifejezések" felismerését.
- Fiziológiai elemzés: Egyes érzelmi mesterséges intelligencia rendszerek képesek fiziológiai adatok, például pulzusszám és hőmérséklet elemzésére az érzelmi állapotok meghatározásához. Ehhez speciális érzékelőkre van szükség, és általában kutatásban vagy egészségügyi ellátásban használják.
Az érzelmi mesterséges intelligencia működésének sajátosságai az alkalmazás céljától függően változnak. A legtöbb érzelmi AI-modell azonban a felsorolt technikák legalább egyikére támaszkodik.
3. lépés: Válasz generálása
Az utolsó lépés az, hogy az AI-modell megfelelően reagáljon meghatározott érzelmi állapotára. Az, hogy ez a válasz hogyan jelenik meg, az AI céljától függ. Ez történhet úgy, hogy figyelmezteti a telefonközpont munkatársait, hogy a következő hívó fél ideges, vagy egy alkalmazás tartalmának személyre szabása.
Ennek a technológiának a felhasználási köre hatalmas lesz, és a szervezetek már most is különféle felhasználási módokat alkalmaznak.
Mik az érzelmi AI alkalmazásai?
Az AI általában véve egy technológiai multi-eszköz, és az érzelmi AI sem különbözik egymástól. A technológia fejlődésével a felhasználási körök számottevően bővülni fognak, amit a már eddig is elvégzett feladatok sokfélesége is tanúsít:
- Call centerek: Az Emotion AI beépül a call centerekbe, hogy segítse az ügynököket az ügyfelek érzelmi állapotának azonosításában.
- Hirdető: A marketingügynökségek felügyelik az önkéntesekből álló csapatokat, hogy felmérjék érzelmi reakcióikat egy adott hirdetés megtekintésekor. Ez lehetővé teszi számukra, hogy a tartalmat a kívánt érzelmi reakcióhoz jobban igazítsák.
- Egészségügy: A mesterséges intelligencia már most is segít a mentális egészségi állapotok kezelésében. Az orvostudomány ezen területe az, ahol az érzelmi mesterséges intelligencia óriási előnyökkel járhat.
- Oktatás: Az oktatóalkalmazások betaníthatók a tanfolyami munka és az általános „tanulási tapasztalat” beállítására a hallgató érzelmi állapotától függően.
- Autóipar: Ez már készülőben van, de az érzelmi AI felbecsülhetetlen értékű vezetési segédeszköznek bizonyulhat. A jelenlegi kutatások olyan rendszerek fejlesztésére összpontosítanak, amelyek képesek érzékelni a vezető érzelmi állapotát. Ezt követően szükség lehet valamilyen helyreigazító intézkedésre, ha a vezető túl fáradt, stresszes, dühös vagy egyszerűen csak álmodozva van távol.
Ez mind jól és jól hangzik, de mint minden mesterséges intelligencia, ez sem ilyen egyszerű. A generatív mesterséges intelligencia etikai és adatvédelmi aggályai ugyanúgy érvényesek, de most emberi érzelmek keverednek a keverékbe.
Az érzelmi mesterséges intelligencia etikai és adatvédelmi aggályai
Minden előnyhöz, amelyet a mesterséges intelligencia jelent számunkra – és sok van –, úgy tűnik, ennek megfelelő etikai vagy adatvédelmi aggályok merülnek fel. Ez az innovatív technológia a technológiai know-how szélén működik. Emellett a társadalmi know-how peremén működik.
Az érzelmek és a technológia metszéspontja tele van összetett kihívásokkal, amelyekkel foglalkozni kell, ha azt akarjuk, hogy a mesterséges intelligencia áldás és ne teher legyen. Az azonnal szembetűnő aggályok közül néhány:
- Adatvédelmi aggályok: A mesterséges intelligencia már szürke területe, az érzékeny érzelmi adatok felvétele megemelte a mércét.
- Pontosság: Az AI chatbotok sok mindent tartalmaznak, de a válaszaik gyakran túlzóak. Az érzelmi mesterséges intelligencia modellek által elkövetett hibák súlyos következményekkel járhatnak, ha olyan alkalmazásokban fordulnak elő, mint például az egészségügy.
- Érzelmi manipuláció: A csalók az érzelmi mesterséges intelligencia segítségével ártó szándékkal rájátszhatnak az emberek érzéseire.
Ezek az aggodalmak valódiak, és a megoldásukra irányuló összehangolt erőfeszítés a kulcs az érzelmi mesterséges intelligencia előnyeinek kiaknázásához.
Nem tudom, hogy nevessünk vagy sírjunk
Ez egy ígéretes technológia hatalmas potenciális előnyökkel. Mindazonáltal némi "érzelmi poggyászt" hordoz magában. A pozitív oldal a potenciális alkalmazások hatalmas skálája, ahol ez óriási változást hozhat. Az egészségügytől a magával ragadóbb játékélményekig minden hasznos lehet az érzelmi AI-ból.
De van néhány súlyos problémát meg kell oldanunk, ha ezt az emberiség hasznára, nem pedig akadályozására akarjuk használni.
