Tehisintellekti vestlusrobotite kiire kasv on tekitanud peaaegu võrdsel määral eetilisi probleeme, põnevust ja muret tööhõivega. Kuid kas panuseid hakatakse taas tõstma?

Kui nendel tööriistadel on Achilleuse kand, on see võimetus inimlikke emotsioone vastustesse kaasata. Kuid "emotsionaalse AI" valdkonna edusammudega on võimalik, et oleme tunnistajaks järjekordsele tohutule arenguhüppele tehisintellekti tehnoloogias.

Emotsionaalne probleem

Inimese emotsioonide mõistmine võib olla keeruline isegi inimeste jaoks. Vaatamata sellele, et me hakkame seda õppima juba sündides, võime siiski sageli teiste emotsioone valesti lugeda. Masinate õpetamine oskustes, mida inimesed pole omandanud, on tohutu väljakutse.

Emotsioonide tehisintellekti valdkond, tuntud ka kui afektiivne andmetöötlus, teeb aga märkimisväärseid edusamme. Emotsionaalse tehisintellekti toimimise mõistmiseks on oluline võrrelda seda sellega, kuidas inimesed tõlgendavad teiste emotsioone. Protsessi võib jagada kolme põhivaldkonda:

  • Näoilmed/maneerid
    instagram viewer
    : On ilmne, et keegi särab nagu Cheshire'i kass. Aga kuidas on pisaratega? Need võivad olla rõõmu- või kurbusepisarad. Siis on peensused ja põgusad väljendid, mida me vaevu märkame, kuid annavad teile alateadlikke vihjeid teiste emotsioonide kohta.
  • Kehakeel: Siin on jällegi palju vihjeid, mida inimesed kasutavad emotsionaalsete seisundite määramiseks peaaegu alateadlikult.
  • Hääle kääne: Hääletoon ja kääne võib olla tugevaks emotsionaalse seisundi näitajaks. Näiteks rõõmu ja viha erinevuse äratundmine peitub sageli nüanssides, kuidas midagi öeldakse.

Inimese emotsioonide nüansid on koht, kus väljakutsed tekivad. Nende väljakutsetega toimetulemiseks kasutab emotsionaalne AI mitmesuguseid tehnikaid.

Kuidas emotsionaalne AI töötab?

Sarnaselt sellele, kuidas AI-vestlusbotid toetuvad tohutud andmebaasid, mida nimetatakse suurteks keelemudeliteks Emotsionaalne tehisintellekt tugineb vastuste genereerimiseks ka tohutule andmekogumile. Peamine erinevus seisneb andmete vormis.

1. samm: andmete kogumine

Emotsionaalsed AI "mudelid" koguvad andmeid erinevatest allikatest. Nagu LLM-id, moodustab tekst osa mudelist. Kuid emotsionaalsed AI mudelid kasutavad ka muid andmevorme, sealhulgas:

  • Kõneandmed: see võib muu hulgas pärineda salvestatud klienditeeninduse kõnedest või videotest.
  • Näoilmed: neid andmeid saab koguda erinevatest allikatest. Üks levinud viis on salvestada vabatahtlike näoilmeid jäädvustatud telefonivideo kaudu.
  • Füsioloogilised andmed: vabatahtlike osalejate emotsionaalse seisundi määramiseks saab mõõta selliseid mõõdikuid nagu südame löögisagedus ja kehatemperatuur.

Kogutud andmeid saab seejärel kasutada inimese emotsionaalsete seisundite määramiseks. Väärib märkimist, et mitte kõik emotsionaalsed AI mudelid ei kasuta sama tüüpi andmeid. Näiteks on kõnekeskusel visuaalsete ja füsioloogiliste andmete jaoks vähe kasu. Tervishoius on füsioloogiliste andmete lisamine aga uskumatult kasulik.

2. samm: emotsionaalne äratundmine

See, kuidas andmeid emotsionaalsete seisundite mõistmiseks kasutatakse, sõltub nende tüübist:

  • Tekstianalüüs: Kirjaliku teksti tõlgendamiseks kasutatakse selliseid võtteid nagu sentimentianalüüs või loomuliku keele töötlemine. Need võivad tuvastada märksõnu, fraase või mustreid, mis näitavad emotsionaalseid seisundeid.
  • Hääleanalüüs: masinõppe algoritmid analüüsivad emotsionaalsete seisundite järeldamiseks inimese hääle aspekte, nagu helikõrgus, helitugevus, kiirus ja toon.
  • Näoilme analüüs: Arvutinägemine ja süvaõppe tehnikad kasutatakse näoilmete analüüsimiseks. See võib hõlmata põhiväljendite (rõõm, kurbus, viha, üllatus jne) või peenemate "mikroväljendite" äratundmist.
  • Füsioloogiline analüüs: Mõned emotsionaalsed AI-süsteemid saavad emotsionaalsete seisundite määramiseks analüüsida füsioloogilisi andmeid, nagu pulss ja temperatuur. Selleks on vaja spetsiaalseid andureid ja seda kasutatakse tavaliselt teadusuuringutes või tervishoius.

Emotsionaalse tehisintellekti toimimise eripärad sõltuvad rakenduse eesmärgist. Enamik emotsionaalseid AI mudeleid tugineb siiski vähemalt ühele loetletud tehnikatest.

3. samm: vastuse loomine

Viimane samm on see, et tehisintellekti mudel reageerib vastavalt oma kindlaksmääratud emotsionaalsele seisundile. Kuidas see reaktsioon avaldub, sõltub tehisintellekti eesmärgist. See võib olla kõnekeskuse töötaja hoiatamine, et tema järgmine helistaja on ärritunud, või rakenduse sisu isikupärastamine.

Selle tehnoloogia kasutusvõimaluste kogu spekter on tohutu ja organisatsioonid kasutavad seda juba mitmel viisil.

Millised on emotsionaalse AI rakendused?

AI on üldiselt mõnevõrra tehnoloogiline multitööriist ja emotsionaalne AI ei erine sellest. Tehnoloogia arenedes laieneb kasutusalade levik märkimisväärselt, mida näitab juba praegu tehtavate ülesannete mitmekesisus:

  • Kõnekeskused: Emotion AI integreeritakse kõnekeskustesse, et aidata agentidel klientide emotsionaalset seisundit tuvastada.
  • Reklaam: turundusagentuurid jälgivad vabatahtlike meeskondi, et hinnata nende emotsionaalset reaktsiooni konkreetse reklaami vaatamisel. See võimaldab neil sisu kohandada, et see vastaks paremini soovitud emotsionaalsele reaktsioonile.
  • Tervishoid: AI aitab juba vaimse tervise häireid ravida. See meditsiinivaldkond on selline, kus emotsionaalne AI võib olla tohutult kasulik.
  • Haridus: Haridusrakendusi saab koolitada kohandama kursusetööd ja üldist "õppimiskogemust" sõltuvalt õpilase emotsionaalsest seisundist.
  • Autotööstus: See on valmimisel, kuid emotsionaalne tehisintellekt võib osutuda hindamatuks abimeheks. Praegused uuringud keskenduvad süsteemide väljatöötamisele, mis suudavad tuvastada juhi emotsionaalset seisundit. Kui juht on üleväsinud, stressis, vihane või lihtsalt unenägudes, võib see võtta mingisuguseid parandusmeetmeid.

See kõik kõlab hästi ja hästi, kuid nagu kõik AI asjad, pole see kunagi nii lihtne. Generatiivset tehisintellekti ümbritsevad eetilised ja privaatsusprobleemid on samaväärsed, kuid nüüd on inimeste emotsioonid segatud.

Emotsionaalse AI eetilised ja privaatsusprobleemid

Iga hüvega, mida tehisintellekt meile pakub – ja neid on palju – näib olevat vastav eetiline või privaatsusprobleem. See uuenduslik tehnoloogia töötab tehnoloogilise oskusteabe äärel. Samuti tegutseb see ühiskondliku oskusteabe serval.

Emotsioonide ja tehnoloogia ristumiskoht on täis keerulisi väljakutseid, millega tuleb tegeleda, kui tehisintellekt peaks olema õnnistuseks, mitte koormaks. Mõned kohe ilmnevad murekohad on järgmised:

  • Andmete privaatsusprobleemid: AI-s juba hall ala, tundlike emotsionaalsete andmete lisamine on latti kõrgemale tõstnud.
  • Täpsus: AI vestlusrobotid on palju asju, kuid nende vastused on sageli laiaulatuslikud. Emotsionaalsete tehisintellekti mudelite tehtud samadel vigadel võivad olla tõsised tagajärjed, kui need esinevad sellistes rakendustes nagu tervishoid.
  • Emotsionaalne manipuleerimine: Petturid võivad kasutada emotsionaalset tehisintellekti, et pahatahtlikult inimeste tunnetel mängida.

Need mured on tõelised ja ühised jõupingutused nende lahendamiseks on emotsionaalse tehisintellekti kõigi eeliste vabastamise võti.

Ei tea, kas naerda või nutta

See on paljutõotav tehnoloogia, millel on tohutud potentsiaalsed eelised. Siiski kannab see oma libisemisvoolus kaasas mõningast "emotsionaalset pagasit". Plussiks on tohutu hulk potentsiaalseid rakendusi, kus see võib tohutult palju muuta. Emotsionaalsest tehisintellektist võib kasu olla kõike alates tervishoiust kuni kaasahaaravamate mängukogemusteni.

Kuid kui tahame kasutada seda inimkonna kasuks, mitte takistamiseks, tuleb lahendada mõned kopsakad probleemid.