Hvad er Emotion AI & Hvorfor Er Det Vigtigt?

Emotion AI, også kendt som affektiv computing, er et bredt udvalg af teknologier, der bruges til at lære og fornemme menneskelige emotioner med hjælp af kunstig intelligens (AI). Ved at udnytte tekst-, video- og lyddata analyserer Emotion AI flere kilder for at fortolke menneskelige signaler. For eksempel:

• Natural language processing og sentimental analyse bruges til tekstdata.
• Voice AI bruges til lydbehandling.
• Ansigtsgestusdetektion og ganganalyse til videoer.

For nylig oplever Emotion AI en større efterspørgsel på grund af dets mange praktiske anvendelser, der kan reducere afstanden mellem mennesker og maskiner. I virkeligheden foreslår en rapport fra MarketsandMarkets Research, at markedet for emotionsskanning forventes at overstige $42 milliarder i 2027, sammenlignet med $23,5 milliarder i 2022.

Lad os udforske, hvordan denne fantastiske underkategori af AI fungerer.

Hvordan Fungerer Emotion AI?

Ligesom enhver anden AI-teknik har Emotion AI brug for data for at forbedre sin ydeevne og forstå brugernes emotioner. Data varierer fra den ene anvendelsessituation til den anden. For eksempel bruges aktivitet på sociale medier, tale og handlinger i videooptagelser, fysiologiske sensorer i enheder osv. til at forstå publikums emotioner.

Herefter finder processen med funktionelt design sted, hvor relevante funktioner, der påvirker emotioner, identificeres. Til ansigtsgestusgenkendelse kan øjenbrynbevægelse, mundform og øjengang bruges til at bestemme, om en person er glad, ked af det eller vred. Ligesom tonehøjde, lydstyrke og tempo i talebaseret emotionsskanning kan slutte, om en person er begejstret, frustreret eller keder sig.

Senere bliver disse funktioner forarbejdet og brugt til at træne en maskinlæringsalgoritme, der kan nøjagtigt forudsige brugernes emotionelle tilstande. Til sidst deployeres modellen i virkelige anvendelser for at forbedre brugeroplevelsen, øge salget og anbefale relevant indhold.

4 Vigtige Anvendelser af Emotion AI

Virksomheder udnytter Emotion AI-modeller til at bestemme brugernes emotioner og bruge kundskabsfulde indsighter til at forbedre alt fra kundeoplevelsen til marketingkampagner. Forskellige brancher udnytter denne AI-teknologi. Såsom:

1. Reklame

Formålet med at udvikle Emotion AI-drevne løsninger i reklamebranchen er at skabe mere personlige og rige oplevelser for kunderne. Ofte hjælper kundernes emotionelle signaler med at udvikle målrettede annoncer og øge engagement og salg.

For eksempel har Affectiva, et Boston-baseret Emotion AI-selskab, fanget brugernes data såsom reaktioner på en bestemt annonce. Senere anvendes AI-modeller til at bestemme, hvad der forårsagede den stærkeste emotionelle respons hos seerne. Til sidst indarbejdes disse indsighter i annoncer for at optimere kampagner og øge salget.

2. Callcenter

Indgående og udgående callcenter har altid med kunder at gøre over telefonen for forskellige tjenester og kampagner. Ved at analysere agenters og kunders emotioner under samtaler evaluerer callcenter agenters præstationer og kunders tilfredshed. Derudover bruger agenter Emotion AI til at forstå kundernes humør og kommunikere effektivt.

En førende sundhedsforsikringsudbyder, Humana, har brugt Emotion AI i deres callcenter i lang tid for at håndtere deres kunder effektivt. Med hjælp af en Emotion AI-udstyret digital coach bliver agenterne i callcenteret promptet i realtid til at justere deres tone og samtale efter kundernes behov.

3. Mentalt Helbred

Ifølge en rapport fra National Institute of Mental Health har mere end en femtedel af de voksne i USA en mental sygdom. Dette betyder, at millioner af mennesker ikke er bevidste om deres emotioner eller ikke er i stand til at håndtere dem. Emotion AI kan hjælpe mennesker med at øge deres selvbevidsthed og lære copingstrategier for at reducere stress.

I dette område har Cogitos platform CompanionMx hjulpet mennesker med at registrere humørforandringer. Applikationen sporer brugernes stemme via deres telefon og udfører analyse for at registrere tegn på angst og humørforandringer. Ligesom findes der specialiserede bærbare enheder, der kan registrere brugernes stress, smerte eller frustration gennem deres hjerteslag, blodtryk osv.

4. Bilindustri

Der er omtrent 1,446 milliarder køretøjer registreret i verden. Bilindustrien i USA alene gjorde en omsætning på 1,53 billioner dollars i 2021. Trods at det er en af de største brancher i verden, søger bilindustrien efter forbedring af vejens sikkerhed og reduktion af ulykker for at være bæredygtig. Ifølge en undersøgelse er der 11,7 dødsfald per 100.000 mennesker i bilulykker i USA. Derfor kan Emotion AI anvendes til at reducere forebyggelige ulykker.

Flere applikationer er tilgængelige for at overvåge chaufførens tilstand ved hjælp af sensorer. De kan registrere tegn på stress, frustration eller træthed. Særligt har Harman Automotive udviklet et Emotion AI-baseret adaptivt køretøjskontrolsystem til at analysere en chaufførs emotionelle tilstand gennem ansigtsgenkendelsesteknologi. Under visse omstændigheder justerer systemet bilens indstillinger for at berolige chaufføren, såsom at give beroligende musik eller ambient lys for at forebygge distraktioner og ulykker.

Hvorfor Er Emotion AI Vigtigt?

Psyologen Daniel Goleman forklarede i sin bog “Emotional Intelligence: Why It Can Matter More Than IQ“, at emotionel intelligens (EQ) er vigtigere end intelligenskvotient (IQ). Ifølge ham kan EQ have en større indvirkning på en persons succes i livet end hans IQ. Dette viser, at kontrollen over emotioner er nødvendig for at træffe sunde og informerede beslutninger. Da mennesker er tilbøjelige til emotionel bias, der kan påvirke deres rationelle tænkning, kan Emotion AI hjælpe med daglige opgaver ved at udøve bevidst dom og træffe de rigtige valg.

Desuden, på grund af den nuværende teknologiske verden, er brugen af teknologi af mennesker øget globalt. Da mennesker bliver mere forbundne og teknologien fortsætter med at udvikle sig, øges afhængigheden af teknologi til at håndtere alle mulige sager. Derfor er kunstig empati vigtig for at gøre interaktioner med mennesker mere personlige og medfølende.

Emotion AI inkorporerer kunstig empati i maskiner for at bygge intelligente produkter, der kan forstå og reagere på menneskelige emotioner effektivt. For eksempel i sundhedssektoren er en applikation udviklet af et forskningsteam på RMIT University. Denne applikation er programmeret til at analysere en persons stemme og registrere, om han lider af Parkinsons sygdom. I spilindustrien bruger udviklere kunstig empati til at skabe livlige karakterer, der reagerer på spillernes emotioner og forbedrer den samlede spiloplevelse.

Selvom fordelene ved Emotion AI er ubestridte, er der flere udfordringer ved at implementere og skale emotionbaserede applikationer.

Etiske Overvejelser & Udfordringer for Emotion AI

Emotion AI er i en tidlig fase lige nu. Mange AI-laboratorier er begyndt at udvikle software, der kan genkende menneskelig tale og emotion for at høste praktiske fordele. Da dens udvikling og vækst øges, er flere risici blevet opdaget. Ifølge Accenture er de data, der er nødvendige for at træne sådanne AI-modeller, mere følsomme end anden information. De primære risici i forbindelse med dataene er følgende:

• Intimitet

  En Emotion AI-model kræver meget dybtgående data om personlige følelser og private adfærd for at træne. Dette betyder, at personens intime tilstand er velkendt for modellen. Det er muligt, at blot baseret på mikro-udtryk kan en Emotion AI-model forudsige emotioner flere sekunder, før personen selv kan registrere dem. Derfor repræsenterer dette en alvorlig privatlivsproblematik.

• Udefinérbarhed

  Dataene, der er nødvendige for Emotion AI, er ikke simple i forhold til andre AI-applikationer. Data, der repræsenterer sindstilstanden, er anderledes og komplekse. Derfor bliver opkomsten af Emotion AI-drevne applikationer mere svær. Som resultat kræver de høje investeringer i forskning og ressourcer for at opnå frugtbare resultater.

• Uklarhed

  Da komplekse data er nødvendige for Emotion AI, er der en mulighed for misfortolkninger og fejlbehæftede klassificeringer af modellerne. At fortolke emotioner er noget, som mennesker selv kæmper med, så at overdrage dette til AI kan være risikabelt. Derfor kan modellens resultater være langt fra den virkelige virkelighed.

• Escalation

  I dag har moderne dataingeniøringspipeliner og decentraliserede arkitekturer strømlinet modellernes træningsproces betydeligt. Dog i tilfældet af Emotion AI kan fejl hurtigt formeres og blive svære at korrigere. Disse potentielle fælder kan sprede sig hurtigt gennem systemet og tvinge urigtigheder, hvilket kan påvirke mennesker negativt.

Hvis du er interesseret i at lære mere om nogle spændende fremgang i teknologi og hvordan de forvandler brancher, kan du besøge Unite.ai.