Hva er Emotion AI og hvorfor er det viktig?

Emotion AI, også kjent som affektive datamaskiner, er en rekke teknologier som brukes til å lære og føle menneskelige emosjoner med hjelp av kunstig intelligens (AI). Ved å utnytte tekst, video og lyddata, analyserer Emotion AI flere kilder for å tolke menneskelige signaler. For eksempel:

• Naturlig språkbehandling og sentimental analyse brukes for tekstdata.
• Voice AI brukes for å prosessere lyd.
• Ansiktsbevegelsesdeteksjon og gangeanalyse for videoer.

Nylig har Emotion AI opplevd en større etterspørsel på grunn av sine mange praktiske anvendelser som kan redusere gapet mellom mennesker og maskiner. I virkeligheten antyder en rapport fra MarketsandMarkets Research at markedstørrelsen for emosjonsdeteksjon vil overstige $42 milliarder i 2027, sammenlignet med $23,5 milliarder i 2022.

La oss utforske hvordan denne fantastiske underkategorien av AI fungerer.

Hvordan fungerer Emotion AI?

Som enhver annen AI-teknikk, trenger Emotion AI data for å forbedre ytelsen og forstå brukernes emosjoner. Dataene varierer fra en anvendelse til en annen. For eksempel, aktivitet på sosiale medier, tale og handlinger i videorekorderinger, fysiologiske sensorer i enheter osv. brukes til å forstå emosjonene til publikum.

Deretter finner prosessen med funksjonsingeniøri sted, hvor relevante funksjoner som påvirker emosjoner, identifiseres. For ansiktsuttrykksigenkjenning, kan øyebrynbevegelse, munnsform og øyegaze brukes til å bestemme om en person er glad, sint eller lei. Liksom tone, volum og tempo i talebasert emosjonsdeteksjon kan avgjøre om en person er spent, frustrert eller kjedelig.

Senere blir disse funksjonene forbehandlet og brukt til å trene en maskinlæringsalgoritme som kan nøyaktig forutsi de emosjonelle tilstandene til brukerne. Til slutt deployeres modellen i virkelige anvendelser for å forbedre brukeropplevelsen, øke salget og anbefale passende innhold.

4 viktige anvendelser av Emotion AI

Selskaper utnytter Emotion AI-modeller til å bestemme brukeremosjoner og bruke kunnskapsrike innsikter til å forbedre alt fra brukeropplevelse til markedsføringskampanjer. Forskellige industrier bruker denne AI-teknologien. Slik som:

1. Reklame

Målet med å utvikle Emotion AI-drevne løsninger i reklameindustrien er å skape mer personlige og rike opplevelser for kunder. Ofte hjelper de emosjonelle signalene til kundene med å utvikle målrettede annonser og øke engasjement og salg.

For eksempel, Affectiva, et Boston-basert Emotion AI-selskap, fanger brukerdata som reaksjoner på en bestemt annonse. Deretter brukes AI-modeller til å bestemme hva som forårsaker den sterkeste emosjonelle responsen fra seerne. Til slutt inkorporeres disse innsiktene i annonser for å optimalisere kampanjer og øke salget.

2. Kontaktssentere

Innkommende og utgående kontaktssentere har alltid å gjøre med kunder over telefoner for forskjellige tjenester og kampanjer. Ved å analysere emosjonene til agenter og kunder under samtaler, vurderer kontaktssentrene agentenes ytelse og kundenes tilfredshet. I tillegg bruker agenter Emotion AI til å forstå kundens humør og kommunisere effektivt.

Et ledende helseforsikringsselskap, Humana, har brukt Emotion AI i sine kontaktssentere en stund nå for å håndtere kundene effektivt. Med hjelp av en Emotion AI-aktivert digital coach, blir agentene i kontaktssenteret promptet i sanntid til å justere tone og samtale i henhold til kundene.

3. Mental helse

Ifølge en rapport fra National Institute of Mental Health, har mer enn en av fem voksne i USA en mental sykdom. Dette betyr at millioner av mennesker ikke er selvbevisste om sine emosjoner eller ikke er i stand til å håndtere dem. Emotion AI kan hjelpe mennesker med å øke selvbevisstheten og lære å håndtere stress.

I dette området har Cogitos plattform CompanionMx hjulpet mennesker med å detektere humørforandringer. Applikasjonen sporer brukerens stemme via telefonen og utfører analyse for å detektere tegn på angst og humørforandringer. Liksom det finnes spesialiserte bærbare enheter tilgjengelige for å gjenkjenne stress, smerte eller frustrasjon hos brukerne gjennom hjerteslag, blodtrykk osv.

4. Bilindustrien

Det finnes omtrent 1,446 milliarder kjøretøy registrert i verden. Bilindustrien i USA alene gjorde $1,53 billioner i omsetning i 2021. Til tross for å være en av de største industrier i verden, ønsker bilindustrien å forbedre veisikkerheten og redusere ulykkene for å overleve. Ifølge en undersøkelse, er det 11,7 dødsfall per 100 000 mennesker i bilulykker i USA. Derfor kan Emotion AI brukes til å redusere forebyggelige ulykker.

Flere applikasjoner er tilgjengelige for å overvåke sjåførens tilstand med sensorer. De kan detektere tegn på stress, frustrasjon eller trøtthet. Spesielt har Harman Automotive utviklet et Emotion AI-aktivert adaptivt kjøretøysystem for å analysere sjåførens emosjonelle tilstand gjennom ansiktsigenkjenningsteknologi. Under bestemte omstendigheter, justerer systemet bilens innstillinger for å komfortable sjåføren, som å tilby beroligende musikk eller ambient lys for å forebygge distraksjoner og ulykker.

Hvorfor er Emotion AI viktig?

Psykolog Daniel Goleman forklarte i sin bok “Emotional Intelligence: Why It Can Matter More Than IQ” at Emosjonell Intelligens (EQ) betyr mer enn Intelligenskvotient (IQ). Ifølge ham, kan EQ ha en større innvirkning på en persons suksess i livet enn hans IQ. Dette viser at kontroll over emosjoner er nødvendig for å ta rasjonelle beslutninger. Da mennesker er utsatt for emosjonelle fordommer som kan påvirke deres rasjonelle tenkning, kan Emotion AI hjelpe med daglige gjøremål ved å utøve bevisst dom og ta riktige beslutninger.

I tillegg, gitt den nåværende teknologiske verden, øker bruken av teknologi blant mennesker globalt. Da mennesker blir mer sammenkoblet og teknologien fortsetter å utvikle seg, øker avhengigheten av teknologi for å håndtere alle slags saker. Derfor er kunstig empati essensiell for å gjøre interaksjoner med mennesker mer personlige og empatiske.

Emotion AI inkorporerer kunstig empati i maskiner for å bygge smarte produkter som kan forstå og svare på menneskelige emosjoner effektivt. For eksempel, i helsevesenet, har en forskningsgruppe ved RMIT University utviklet en applikasjon som er programmert til å analysere en persons stemme og detektere om han lider av Parkinsons sykdom. I spillindustrien bruker utviklere kunstig empati til å skape levende karakterer som svarer på spillernes emosjoner og forbedrer den totale spilloplevelsen.

Selv om fordelene med Emotion AI er ubestridte, finnes det flere utfordringer ved å implementere og skalerer emosjonsbaserte applikasjoner.

Etiske overveielser og utfordringer med Emotion AI

Emotion AI er i en embryonisk fase for øyeblikket. Tallrike AI-laboratorier begynner å utvikle programvare som kan gjenkjenne menneskelig tale og emosjon for å høste praktiske fordeler. Da utviklingen og veksten øker, er flere risikoer blitt oppdaget. Ifølge Accenture, er dataene som trengs for å trene slike AI-modeller mer sensitive enn andre informasjon. De primære risikoene med dataene er som følger:

• Intimitet

  En Emotion AI-modell trenger svært dyptgående data relatert til personlige følelser og private atferd for å trene. Dette betyr at personens intime tilstand er godt kjent for modellen. Det er mulig at bare basert på mikro-uttrykk, kan en Emotion AI-modell forutsi emosjoner flere sekunder før en person selv kan detektere dem. Derfor presenterer dette en alvorlig personvernsproblem.

• Ugrepet

  Dataene som trengs for Emotion AI, er ikke enkle i forhold til andre AI-applikasjoner. Data som representerer sinnstilstanden, er annerledes og kompleks. Derfor blir det vanskeligere å utvikle Emotion AI-drevne applikasjoner. Som resultat, krever de høye investeringer i forskning og ressurser for å få fruktbare resultater.

• Uklarhet

  Da komplekse data trengs for Emotion AI, er det en sjanse for misforståelser og feilaktige klassifiseringer av modellene. Å tolke emosjoner er noe mennesker selv sliter med, så å delegere dette til AI kan være risikabelt. Derfor kan modellresultatene være langt ifra den faktiske virkeligheten.

• Escalering

  I dag, har moderne dataingeniørpipeliner og desentraliserte arkitekturer strømlinjeformet modelltreningprosessen betydelig. Likevel, i tilfelle av Emotion AI, kan feil raskt spre seg og bli vanskelige å korrigere. Disse potensielle fallgrupper kan spre seg gjennom systemet raskt og tvinge feil, og påvirke mennesker negativt.

Hvis du er interessert i å lære mer om noen spennende fremgang i teknologi og hvordan de transformerer industrier, kan du besøke Unite.ai.