Che cos’è l’Emotion AI e perché è importante?

L’Emotion AI, anche nota come calcolo affettivo, è una vasta gamma di tecnologie utilizzate per apprendere e rilevare le emozioni umane con l’aiuto dell’intelligenza artificiale (AI). Sfruttando dati testuali, video e audio, l’Emotion AI analizza diverse fonti per interpretare i segnali umani. Ad esempio:

• L’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi sentimentale vengono utilizzate per i dati testuali.
• La Voice AI viene utilizzata per l’elaborazione dell’audio.
• La rilevazione del movimento facciale e l’analisi della camminata per i video.

Recentemente, l’Emotion AI sta vivendo una maggiore richiesta a causa delle sue numerose applicazioni pratiche che possono ridurre il divario tra esseri umani e macchine. In effetti, un rapporto di MarketsandMarkets Research suggerisce che il mercato della rilevazione delle emozioni supererà $42 miliardi entro il 2027, rispetto ai 23,5 miliardi di dollari del 2022.

Esploriamo come funziona questa affascinante sottocategoria dell’AI.

Come funziona l’Emotion AI?

Come qualsiasi altra tecnica di intelligenza artificiale, l’Emotion AI necessita di dati per migliorare le prestazioni e comprendere le emozioni degli utenti. I dati variano da un caso d’uso all’altro. Ad esempio, l’attività sui social media, i discorsi e le azioni nei video, i sensori fisiologici nei dispositivi, ecc., vengono utilizzati per comprendere le emozioni del pubblico.

Dopo di che, si verifica il processo di ingegneria delle caratteristiche, dove vengono identificate le caratteristiche rilevanti che impattano sulle emozioni. Per il riconoscimento delle emozioni facciali, il movimento delle sopracciglia, la forma della bocca e lo sguardo degli occhi possono essere utilizzati per determinare se una persona è felice, triste o arrabbiata. Allo stesso modo, il tono, il volume e il ritmo nel riconoscimento delle emozioni basato sulla voce possono dedurre se una persona è eccitata, frustrata o annoiata.

Successivamente, queste caratteristiche vengono pre-elaborate e utilizzate per addestrare un algoritmo di apprendimento automatico che possa prevedere con precisione gli stati emotivi degli utenti. Infine, il modello viene distribuito in applicazioni del mondo reale per migliorare l’esperienza dell’utente, aumentare le vendite e raccomandare contenuti appropriati.

4 Applicazioni importanti dell’Emotion AI

Le aziende sfruttano i modelli di Emotion AI per determinare le emozioni degli utenti e utilizzare informazioni approfondite per migliorare tutto, dalla esperienza del cliente alle campagne di marketing. Vari settori utilizzano questa tecnologia di intelligenza artificiale. Ad esempio:

1. Pubblicità

L’obiettivo di creare soluzioni basate sull’Emotion AI nel settore della pubblicità è quello di creare esperienze più personalizzate e ricche per i clienti. Spesso, i segnali emotivi dei clienti aiutano nello sviluppo di annunci mirati e nell’aumento dell’engagement e delle vendite.

Ad esempio, Affectiva, un’azienda di Emotion AI con sede a Boston, cattura i dati degli utenti come le reazioni a un particolare annuncio pubblicitario. Successivamente, i modelli di intelligenza artificiale vengono utilizzati per determinare cosa ha causato la risposta emotiva più forte da parte degli spettatori. Infine, queste informazioni vengono incorporate negli annunci per ottimizzare le campagne e aumentare le vendite.

2. Call Center

I call center in entrata e in uscita trattano sempre con i clienti per telefono per vari servizi e campagne. Analizzando le emozioni degli agenti e dei clienti durante le chiamate, i call center valutano le prestazioni degli agenti e la soddisfazione dei clienti. Inoltre, gli agenti utilizzano l’Emotion AI per comprendere l’umore dei clienti e comunicare in modo efficace.

Un importante fornitore di assicurazioni sanitarie, Humana, ha utilizzato l’Emotion AI nei suoi call center da tempo per trattare i suoi clienti in modo efficiente. Con l’aiuto di un coach digitale potenziato dall’Emotion AI, gli agenti nel call center vengono promossi in tempo reale per regolare il tono e la conversazione in base ai clienti.

3. Salute mentale

Secondo un rapporto del National Institute of Mental Health, più di un adulto su cinque negli Stati Uniti vive con una malattia mentale. Ciò significa che milioni di persone non sono consapevoli delle loro emozioni o non sono in grado di gestirle. L’Emotion AI può aiutare le persone aumentando la loro consapevolezza e aiutandole a imparare strategie di coping per ridurre lo stress.

In questo settore, la piattaforma di Cogito CompanionMx aiuta le persone a rilevare i cambiamenti di umore. L’applicazione traccia la voce dell’utente tramite il suo telefono e esegue un’analisi per rilevare segni di ansia e cambiamenti di umore. Allo stesso modo, ci sono dispositivi indossabili specializzati disponibili per riconoscere lo stress, il dolore o la frustrazione degli utenti attraverso il loro battito cardiaco, pressione sanguigna, ecc.

4. Automotive

Ci sono circa 1,446 miliardi di veicoli registrati nel mondo. L’industria automobilistica negli Stati Uniti da sola ha generato un fatturato di 1,53 trilioni di dollari nel 2021. Nonostante sia uno dei settori più grandi del mondo, l’industria automobilistica cerca di migliorare la sicurezza stradale e ridurre gli incidenti per prevalere. Secondo un sondaggio, ci sono 11,7 decessi per 100.000 persone negli incidenti stradali negli Stati Uniti. Pertanto, per una crescita sostenibile del settore, l’Emotion AI può essere utilizzata per ridurre gli incidenti evitabili.

Ci sono diverse applicazioni disponibili per monitorare lo stato del conducente utilizzando sensori. Possono rilevare segni di stress, frustrazione o fatica. In particolare, Harman Automotive ha sviluppato un sistema di controllo veicolo adattivo potenziato dall’Emotion AI per analizzare lo stato emotivo del conducente attraverso la tecnologia di riconoscimento facciale. In determinate circostanze, il sistema regola le impostazioni della macchina per confortare il conducente, come fornire musica rilassante o illuminazione ambientale per prevenire distrazioni e incidenti.

Perché l’Emotion AI è importante?

Lo psicologo Daniel Goleman ha spiegato nel suo libro “Intelligenza emotiva: perché è più importante del QI” che l’intelligenza emotiva (EQ) è più importante dell’intelligenza quotient (IQ). Secondo lui, l’EQ può avere un’influenza maggiore sul successo di una persona nella vita rispetto al suo QI. Ciò mostra che il controllo delle emozioni è necessario per prendere decisioni informate. Poiché gli esseri umani sono soggetti a pregiudizi emotivi che possono influenzare il loro pensiero razionale, l’Emotion AI può aiutare nelle attività quotidiane esercitando un giudizio consapevole e prendendo la decisione giusta.

Inoltre, dato l’attuale stato del mondo tecnologico, l’uso della tecnologia da parte delle persone sta aumentando a livello globale. Man mano che le persone diventano più interconnesse e la tecnologia continua ad avanzare, la dipendenza dalla tecnologia per gestire tutte le questioni aumenta. Pertanto, per rendere le interazioni con le persone più personalizzate ed empatiche, l’empatia artificiale è fondamentale.

L’Emotion AI incorpora l’empatia artificiale nelle macchine per costruire prodotti intelligenti che possano comprendere e rispondere alle emozioni umane in modo efficace. Ad esempio, nel settore sanitario, utilizzando l’empatia artificiale, un’applicazione è stata sviluppata da un team di ricerca presso l’Università RMIT. Questa applicazione è programmata per analizzare la voce di una persona e rilevare se soffre di malattia di Parkinson. Nel settore dei videogiochi, gli sviluppatori stanno utilizzando l’empatia artificiale per creare personaggi realistici che rispondono alle emozioni del giocatore e migliorano l’esperienza di gioco complessiva.

Sebbene i vantaggi dell’Emotion AI siano ineguagliabili, ci sono diverse sfide nell’implementazione e nella scalabilità delle applicazioni basate sulle emozioni.

Considerazioni etiche e sfide dell’Emotion AI

L’Emotion AI è attualmente in una fase nascente. Numerosi laboratori di intelligenza artificiale stanno iniziando a sviluppare software in grado di riconoscere il linguaggio e le emozioni umane per trarne benefici pratici. Man mano che il suo sviluppo e la sua crescita aumentano, sono state scoperte diverse rischi. Secondo Accenture, i dati necessari per addestrare tali modelli di intelligenza artificiale sono più sensibili di altre informazioni. I principali rischi connessi a questi dati sono i seguenti:

• Intimità

  Un modello di Emotion AI richiede dati profondi relativi a sentimenti e comportamenti personali per l’addestramento. Ciò significa che lo stato intimo di una persona è ben noto al modello. È possibile che, solo sulla base di micro-espressioni, un modello di Emotion AI possa prevedere emozioni diverse secondi prima che la persona stessa possa rilevarle. Pertanto, ciò presenta una seria preoccupazione per la privacy.

• Intangibilità

  I dati necessari per l’Emotion AI non sono semplici come quelli di altre applicazioni di intelligenza artificiale. I dati che rappresentano lo stato d’animo sono complessi e diversi. Pertanto, l’emergere di applicazioni potenziate dall’Emotion AI diventa più difficile. Ciò richiede investimenti significativi in ricerca e risorse per ottenere risultati fruttuosi.

• Ambiguità

  Poiché i dati complessi sono necessari per l’Emotion AI, c’è la possibilità di errori di interpretazione e classificazione errata da parte dei modelli. L’interpretazione delle emozioni è qualcosa con cui gli esseri umani stessi lottano, quindi delegare ciò all’intelligenza artificiale potrebbe essere rischioso. Pertanto, i risultati del modello potrebbero essere lontani dalla realtà.

• Escalation

  Oggi, le moderne pipeline di ingegneria dei dati e le architetture decentralizzate hanno semplificato notevolmente il processo di addestramento del modello. Tuttavia, nel caso dell’Emotion AI, gli errori possono proliferare rapidamente e diventare difficili da correggere. Queste potenziali insidie possono diffondersi rapidamente in tutto il sistema e imporre inesattezze, colpendo così le persone in modo avverso.

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