Vad är Emotion AI och varför är det viktigt?

Emotion AI, även känd som affektiv datorkommunikation, är ett brett spektrum av teknologier som används för att lära och känna av mänskliga känslor med hjälp av artificiell intelligens (AI). Genom att utnyttja text-, video- och ljuddata analyserar Emotion AI flera källor för att tolka mänskliga signaler. Till exempel:

• Naturlig språkbehandling och sentimental analys används för textdata.
• Röst-AI används för att bearbeta ljud.
• Ansiktsrörelseupptäckt och gånganalys för videor.

Nyligen upplever Emotion AI en ökad efterfrågan på grund av dess många praktiska tillämpningar som kan minska klyftan mellan människor och maskiner. I själva verket förutspår en rapport från MarketsandMarkets Research att emotionssökmarknaden kommer att överstiga $42 miljarder år 2027, jämfört med 23,5 miljarder dollar 2022.

Låt oss undersöka hur denna underbara underkategori av AI fungerar.

Hur fungerar Emotion AI?

Liksom alla andra AI-tekniker behöver Emotion AI data för att förbättra prestanda och förstå användarnas känslor. Data varierar från ett användningsfall till ett annat. Till exempel används aktivitet på sociala medier, tal och handlingar i videinspelningar, fysiologiska sensorer i enheter etc. för att förstå publikens känslor.

Efteråt sker processen med funktionell utveckling där relevanta funktioner som påverkar känslor identifieras. För ansiktskänslor kan ögonbrynsrörelse, munform, ögonblick och ögonrörelse användas för att bestämma om en person är glad, ledsen eller arg. Likaså kan tonhöjd, volym och tempo i talbaserad känslodetektering avgöra om en person är upphetsad, frustrerad eller uttråkad.

Senare förbehandlas dessa funktioner och används för att träna en maskinlärningsalgoritm som kan förutsäga användarnas känslor med stor noggrannhet. Slutligen distribueras modellen i verkliga tillämpningar för att förbättra användarupplevelsen, öka försäljningen och rekommendera lämpligt innehåll.

4 viktiga tillämpningar av Emotion AI

Företag utnyttjar Emotion AI-modeller för att bestämma användarnas känslor och använda insikter för att förbättra allt från kundupplevelse till marknadsföringskampanjer. Olika branscher använder denna AI-teknologi. Såsom:

1. Reklam

Målet med att utveckla Emotion AI-drivna lösningar inom reklambranschen är att skapa mer personliga och rika upplevelser för kunder. Ofta hjälper kundernas känslomässiga signaler till att utveckla riktade annonser och öka engagemanget och försäljningen.

Till exempel har Affectiva, ett Emotion AI-företag i Boston, samlat in användardata som reaktioner på en viss annons. Senare används AI-modeller för att bestämma vad som orsakade den starkaste känslomässiga reaktionen från tittarna. Slutligen införlivas dessa insikter i annonser för att optimera kampanjer och öka försäljningen.

2. Kundtjänstcenter

Inkommande och utgående kundtjänstcenter hanterar alltid kunder över samtal för olika tjänster och kampanjer. Genom att analysera agenter och kunders känslor under samtal utvärderar kundtjänstcenter agenter och kunders tillfredsställelse. Dessutom använder agenter Emotion AI för att förstå kundernas humör och kommunicera effektivt.

En ledande hälsoförsäkringsleverantör, Humana, har använt Emotion AI i sina kundtjänstcenter under en längre tid för att hantera kunder effektivt. Med hjälp av en Emotion AI-utrustad digital coach får agenter i kundtjänstcenter realtidsinformation för att anpassa sin ton och konversation enligt kunderna.

3. Mental hälsa

Enligt en rapport från National Institute of Mental Health lever mer än en av fem vuxna i USA med en mental sjukdom. Detta innebär att miljontals människor inte är medvetna om sina känslor eller inte kan hantera dem. Emotion AI kan hjälpa människor genom att öka deras självmedvetenhet och lära dem hantera stress.

I detta område har Cogitos plattform CompanionMx hjälpt människor att upptäcka humörändringar. Applikationen spårar användarens röst via sin telefon och utför analys för att upptäcka tecken på ångest och humörändringar. Likaså finns det specialiserade bärbara enheter tillgängliga för att känna igen stress, smärta eller frustration hos användare genom deras hjärtslag, blodtryck etc.

4. Fordon

Det finns ungefär 1,446 miljarder fordon registrerade i världen. Fordonsindustrin i USA alone genererade 1,53 biljoner dollar i omsättning 2021. Trots att det är en av de största industrierna i världen, strävar fordonsindustrin efter att förbättra vägsäkerheten och minska olyckor för att överleva. Enligt en undersökning finns det 11,7 dödsfall per 100 000 människor i fordon i USA. Därför kan Emotion AI användas för att minska olyckor som kan förhindras.

Flera applikationer finns tillgängliga för att övervaka förarens tillstånd med hjälp av sensorer. De kan upptäcka tecken på stress, frustration eller trötthet. Särskilt har Harman Automotive utvecklat ett Emotion AI-baserat adaptivt fordonssystem för att analysera förarens känslomässiga tillstånd med hjälp av ansiktsigenkänningsteknik. Under vissa omständigheter justerar systemet fordonets inställningar för att trösta föraren, såsom att tillhandahålla lugnande musik eller belysning för att förhindra avledning och olyckor.

Varför är Emotion AI viktigt?

Psykologen Daniel Goleman förklarade i sin bok “Emotionell intelligens: Varför den kan vara viktigare än IQ” att emotionell intelligens (EQ) är viktigare än intelligenskvot (IQ). Enligt honom kan EQ ha en större inverkan på en persons framgång i livet än deras IQ. Detta visar att kontroll över känslor är nödvändig för att fatta sunda och informerade beslut. Eftersom människor är benägna att känslomässig bias som kan påverka deras rationella tänkande, kan Emotion AI hjälpa till i vardagliga sysslor genom att utöva medveten bedömning och fatta rätt beslut.

Dessutom, med tanke på den nuvarande tekniska världen, ökar användningen av teknologi av människor globalt. När människor blir mer sammanlänkade och tekniken fortsätter att utvecklas, ökar beroendet av teknologi för att hantera alla möjliga frågor. Därför är artificiell empati viktig för att göra interaktioner med människor mer personliga och empatiska.

Emotion AI införlivar artificiell empati i maskiner för att skapa smarta produkter som kan förstå och svara på mänskliga känslor effektivt. Till exempel, inom hälso- och sjukvården, har en forskargrupp vid RMIT University utvecklat en applikation som är programmerad att analysera en persons röst och upptäcka om de lider av Parkinsons sjukdom. Inom spelindustrin använder utvecklare artificiell empati för att skapa levande karaktärer som svarar på spelarens känslor och förbättrar den övergripande spelupplevelsen.

Även om fördelarna med Emotion AI är obesegrade, finns det flera utmaningar när det gäller att implementera och skala emotionbaserade applikationer.

Etiska överväganden och utmaningar med Emotion AI

Emotion AI är i ett tidigt skede just nu. Många AI-laboratorier börjar utveckla programvara som kan känna igen mänskligt tal och känslor för att skörda praktiska fördelar. När dess utveckling och tillväxt ökar, har flera risker upptäckts. Enligt Accenture är de data som behövs för att träna sådana AI-modeller känsligare än annan information. De primära riskerna med data är följande:

• Intimitet

  En Emotion AI-modell kräver djupgående data relaterad till personliga känslor och privata beteenden för träning. Detta innebär att personens intima tillstånd är väl känt för modellen. Det är möjligt att en Emotion AI-modell kan förutsäga känslor flera sekunder innan en person själv kan upptäcka dem. Därför presenterar detta en allvarlig integritetsfråga.

• Immateriell

  Data som behövs för Emotion AI är inte enkel jämfört med andra AI-tillämpningar. Data som representerar sinnestillstånd är komplex och annorlunda. Därför blir det svårt att utveckla Emotion AI-baserade applikationer. Som ett resultat kräver de stora investeringar i forskning och resurser för att ge goda resultat.

• Tvetydighet

  Eftersom komplex data behövs för Emotion AI, finns det en risk för missförstånd och felaktiga klassificeringar av modeller. Att tolka känslor är något som människor själva kämpar med, så att delegera detta till AI kan vara riskabelt. Därför kan modellresultaten vara långt ifrån den verkliga verkligheten.

• Upptrappning

  Idag har moderna dataingenjörsrörledningar och decentraliserade arkitekturer förbättrat modellträningsprocessen avsevärt. Men i fallet med Emotion AI kan fel snabbt spridas och bli svåra att korrigera. Dessa potentiella fallgropar kan spridas genom hela systemet snabbt och tvinga inkonsekvenser, vilket kan påverka människor negativt.

Om du är intresserad av att lära dig mer om spännande framsteg inom teknik och hur de förändrar branscher, besök Unite.ai.