Бързият възход на чатботовете с изкуствен интелект повдигна етични опасения, вълнение и притеснения за заетостта в почти еднаква степен. Но ще се вдигнат ли залозите отново?
Ако има ахилесова пета на тези инструменти, това е невъзможността да се вземат предвид човешките емоции в отговорите. Въпреки това, с напредъка в областта на „емоционалния AI“, е възможно да станем свидетели на още един огромен скок напред в технологията на AI.
Емоционален проблем
Разбирането на човешките емоции може да бъде сложно дори за хората. Въпреки че това е нещо, което започваме да учим при раждането си, все още често можем да разчитаме погрешно чуждите емоции. Да се обучат машини на умение, което хората не са усвоили, е огромно предизвикателство.
Въпреки това, областта на емоционалния AI, известна още като афективно изчисление, прави забележителни крачки. За да разберете как работи емоционалният ИИ, е важно да го сравните с начина, по който хората интерпретират емоциите на другите. Процесът може да бъде разделен на три основни направления:
- Изражение на лицето/маниери: Някой, който грее като чеширска котка, е очевиден. Но какво да кажем за сълзите? Може да са сълзи на радост или тъга. След това има тънкостите и мимолетните изрази, които едва забелязваме, но ви дават подсъзнателни улики за емоциите на другите.
- Език на тялото: Отново, тук има много улики, които хората използват почти подсъзнателно, за да определят емоционалните състояния.
- Гласова инфлексия: Тонът и флексията на гласа могат да бъдат силен индикатор за емоционално състояние. Например, разпознаването на разликата между радост и гняв често се крие в нюансите на това как се казва нещо.
Нюансите на човешките емоции са мястото, където възникват предизвикателствата. За да се справи с тези предизвикателства, изкуственият интелект на емоциите използва набор от техники.
Как работи Emotion AI?
Подобно на това, на което разчитат AI chatbots огромни бази данни, наречени големи езикови модели (LLM) за генериране на отговори, емоционалният AI също разчита на масивен набор от данни. Основната разлика е формата на данните.
Стъпка 1: Събиране на данните
Емоционалните AI „модели“ събират данни от редица източници. Подобно на LLM, текстът съставлява част от модела. Но емоционалните AI модели също използват и други форми на данни, те включват:
- Гласови данни: Това може да е от записани разговори за обслужване на клиенти или видеоклипове, наред с други източници.
- Изражения на лицето: Тези данни могат да бъдат събрани от редица източници. Един често срещан начин е да се записват израженията на доброволците чрез заснет телефонен видеоклип.
- Физиологични данни: Показатели като пулс и телесна температура могат да бъдат измерени, за да се определи емоционалното състояние на участниците доброволци.
След това събраните данни могат да се използват за определяне на емоционалните състояния на хората. Струва си да се отбележи, че не всички емоционални AI модели ще използват един и същи тип данни. Например, един кол център ще има малка полза от визуални и физиологични данни. Докато в здравеопазването включването на физиологични данни е невероятно полезно.
Стъпка 2: Емоционално разпознаване
Начинът, по който данните се използват за разбиране на емоционалните състояния, варира в зависимост от вида им:
- Анализ на текст: Техники като анализ на настроението или обработка на естествен език се използват за тълкуване на писмен текст. Те могат да идентифицират ключови думи, фрази или модели, които показват емоционални състояния.
- Гласов анализ: Алгоритмите за машинно обучение анализират аспекти на гласа на човек, като височина, сила на звука, скорост и тон, за да направят извод за емоционални състояния.
- Анализ на изражението на лицето: Компютърно зрение и техники за дълбоко обучение се използват за анализ на изражението на лицето. Това може да включва разпознаване на основни изрази (щастие, тъга, гняв, изненада и т.н.) или по-фини „микроизражения“.
- Физиологичен анализ: Някои емоционални AI системи могат да анализират физиологични данни като пулс и температура, за да определят емоционалните състояния. Това изисква специализирани сензори и обикновено се използва в научни изследвания или здравеопазване.
Спецификата на това как работи емоционалният AI варира в зависимост от целта на приложението. Повечето емоционални AI модели обаче ще разчитат на поне една от изброените техники.
Стъпка 3: Генериране на отговор
Последната стъпка е AI моделът да реагира по подходящ начин на определеното си емоционално състояние. Как се проявява този отговор зависи от целта на ИИ. Може да е под формата на предупреждение на служител на кол център, че следващият им обаждащ се е разстроен, или може да е персонализиране на съдържанието на приложение.
Пълният спектър от приложения на тази технология ще бъде огромен и организациите вече я използват за различни цели.
Какви са приложенията на емоционалния AI?
AI като цяло е донякъде технологичен мулти-инструмент и емоционалният AI не е по-различен. С развитието на технологията разпространението на употребите ще се разшири значително, както се вижда от разнообразието от задачи, които вече изпълнява:
- Кол центрове: Emotion AI се интегрира в кол центровете, за да помогне на агентите да идентифицират емоционалното състояние на клиентите.
- реклама: Маркетинговите агенции наблюдават екипи от доброволци, за да преценят емоционалната им реакция при гледане на определена реклама. Това им позволява да променят съдържанието, за да се съобразят по-точно с желаната емоционална реакция.
- Здравеопазване: AI вече помага при лечението на психични заболявания. Тази област на медицината е тази, в която емоционалният ИИ може да бъде от огромна полза.
- образование: Образователните приложения могат да бъдат обучени да коригират курсовата работа и цялостното „обучение“ в зависимост от емоционалното състояние на ученика.
- Автомобилна индустрия: Този е в процес на подготовка, но емоционалният AI може да се окаже безценна помощ при шофиране. Настоящите изследвания се фокусират върху разработването на системи, които могат да открият емоционалното състояние на водача. След това може да предприеме някаква форма на коригиращо действие, ако водачът е преуморен, стресиран, ядосан или просто е насън.
Всичко това звучи добре и добре, но както при всички неща с ИИ, никога не е толкова просто. Съображенията за етика и поверителност около генеративния ИИ са също толкова приложими, но сега имаме човешки емоции, хвърлени в микса.
Загриженост за етиката и поверителността на емоционалния AI
За всяка полза, която AI ни носи – а те са много – изглежда има съответна етична загриженост или загриженост за поверителността. Тази иновативна технология работи на ръба на технологичното ноу-хау. Освен това работи на ръба на общественото ноу-хау.
Пресечната точка на емоциите и технологиите е осеяна със сложни предизвикателства, които трябва да бъдат адресирани, ако AI трябва да бъде благо, а не бреме. Някои от притесненията, които веднага стават очевидни, включват:
- Загриженост за поверителността на данните: Вече сива зона в AI, включването на чувствителни емоционални данни вдигна летвата.
- точност: AI chatbots са много неща, но отговорите им често са далеч от целта. Същите грешки, направени от емоционални AI модели, могат да имат сериозни последствия, ако се появят в приложения като здравеопазването.
- Емоционална манипулация: Измамниците могат да използват емоционален AI, за да играят на чувствата на хората със злонамерени намерения.
Тези опасения са истински и съгласуваните усилия за справяне с тях са ключът към отключването на пълните предимства на емоционалния AI.
Не знам дали да се смея или да плача
Това е обещаваща технология с огромни потенциални ползи. Въпреки това, той носи известен "емоционален багаж" в своя поток. Предимството е огромният набор от потенциални приложения, където това може да направи огромна разлика. Всичко от здравеопазването до по-завладяващи игрови изживявания може да се възползва от емоционалния AI.
Но има някои тежки проблеми, с които трябва да се справим, ако искаме да използваме това в полза, а не да пречим на човечеството.