Emotion AI Là Gì & Tại Sao Nó Quan Trọng?

Emotion AI, còn được gọi là tính toán tình cảm, là một loạt các công nghệ được sử dụng để học hỏi và cảm nhận cảm xúc của con người với sự giúp đỡ của trí tuệ nhân tạo (AI). Phát huy trên dữ liệu văn bản, video và âm thanh, Emotion AI phân tích nhiều nguồn để giải thích tín hiệu của con người. Ví dụ:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích cảm xúc được sử dụng cho dữ liệu văn bản.
• Trí tuệ âm thanh được sử dụng để xử lý âm thanh.
• Phát hiện chuyển động khuôn mặt và phân tích điệu bộ cho video.

Gần đây, Emotion AI đang trải qua một nhu cầu lớn hơn do các ứng dụng thực tế đa dạng của nó có thể giảm khoảng cách giữa con người và máy móc. Trên thực tế, một báo cáo của MarketsandMarkets Research cho thấy rằng kích thước thị trường phát hiện cảm xúc dự kiến sẽ vượt quá $42 tỷ vào năm 2027, so với 23,5 tỷ đô la vào năm 2022.

Hãy cùng khám phá cách phân loại này của AI hoạt động.

Như Thế Nào Emotion AI Hoạt Động?

Giống như bất kỳ kỹ thuật AI nào khác, Emotion AI cần dữ liệu để cải thiện hiệu suất và hiểu cảm xúc của người dùng. Dữ liệu này thay đổi từ ứng dụng này sang ứng dụng khác. Ví dụ, hoạt động trên mạng xã hội, lời nói và hành động trong bản ghi video, cảm biến sinh lý trong thiết bị, v.v., được sử dụng để hiểu cảm xúc của khán giả.

Sau đó, quá trình kỹ thuật tính năng diễn ra, nơi các tính năng liên quan đến cảm xúc được xác định. Đối với nhận dạng cảm xúc khuôn mặt, chuyển động của lông mày, hình dạng miệng và ánh mắt có thể được sử dụng để xác định xem một người có hạnh phúc, buồn hoặc giận dữ hay không. Tương tự, âm thanh, âm lượng và nhịp điệu trong phát hiện cảm xúc dựa trên giọng nói có thể suy luận xem một người có hào hứng, bực tức hay chán nản hay không.

Sau đó, các tính năng này được tiền xử lý và sử dụng để đào tạo một mô hình học máy có thể dự đoán chính xác trạng thái cảm xúc của người dùng. Cuối cùng, mô hình được triển khai trong các ứng dụng thực tế để cải thiện trải nghiệm người dùng, tăng doanh thu và đề xuất nội dung phù hợp.

4 Ứng Dụng Quan Trọng Của Emotion AI

Các công ty tận dụng các mô hình Emotion AI để xác định cảm xúc của người dùng và sử dụng thông tin chuyên môn để cải thiện mọi thứ từ trải nghiệm khách hàng đến các chiến dịch tiếp thị. Nhiều ngành công nghiệp sử dụng công nghệ AI này. Ví dụ:

1. Quảng Cáo

Mục tiêu của việc tạo ra các giải pháp Emotion AI trong ngành quảng cáo là tạo ra trải nghiệm phong phú và cá nhân hóa hơn cho khách hàng. Thường xuyên, các tín hiệu cảm xúc của khách hàng giúp phát triển quảng cáo nhắm mục tiêu và tăng cường tương tác và doanh thu.

Ví dụ, Affectiva, một công ty Emotion AI có trụ sở tại Boston, thu thập dữ liệu của người dùng như phản ứng với một quảng cáo cụ thể. Sau đó, các mô hình AI được sử dụng để xác định nguyên nhân gây ra phản ứng cảm xúc mạnh nhất từ người xem. Cuối cùng, những thông tin này được tích hợp vào quảng cáo để tối ưu hóa các chiến dịch và tăng doanh thu.

2. Trung Tâm Gọi

Trung tâm gọi đến và gọi ra luôn xử lý khách hàng qua điện thoại cho các dịch vụ và chiến dịch khác nhau. Bằng cách phân tích cảm xúc của các đại lý và khách hàng trong quá trình gọi, trung tâm gọi đánh giá hiệu suất của các đại lý và sự hài lòng của khách hàng. Hơn nữa, các đại lý sử dụng Emotion AI để hiểu tâm trạng của khách hàng và giao tiếp hiệu quả.

Một nhà cung cấp bảo hiểm sức khỏe hàng đầu, Humana đã sử dụng Emotion AI trong trung tâm gọi của họ trong một thời gian để xử lý khách hàng của họ một cách hiệu quả. Với sự giúp đỡ của một huấn luyện viên kỹ thuật số được trang bị Emotion AI, các đại lý trong trung tâm gọi được nhắc nhở trong thời gian thực để điều chỉnh âm thanh và cuộc trò chuyện theo khách hàng.

3. Sức Khỏe Tâm Thần

Theo một báo cáo của Viện Sức khỏe Tâm thần Quốc gia, hơn một trong năm người trưởng thành ở Mỹ sống với một bệnh tâm thần. Điều này có nghĩa là hàng triệu người không tự nhận thức được cảm xúc của mình hoặc không thể xử lý chúng. Emotion AI có thể giúp mọi người bằng cách tăng cường nhận thức về bản thân và giúp họ học các chiến lược đối phó để giảm căng thẳng.

Trong không gian này, nền tảng CompanionMx của Cogito đã giúp mọi người phát hiện ra sự thay đổi tâm trạng. Ứng dụng theo dõi giọng nói của người dùng qua điện thoại và thực hiện phân tích để phát hiện dấu hiệu lo lắng và thay đổi tâm trạng. Tương tự, có các thiết bị đeo chuyên dụng có sẵn để nhận ra căng thẳng, đau đớn hoặc bực tức của người dùng thông qua nhịp tim, huyết áp, v.v.

4. Ngành Ô Tô

Có khoảng 1,446 tỷ phương tiện đăng ký trên thế giới. Ngành công nghiệp ô tô ở Mỹ alone đã tạo ra 1,53 nghìn tỷ đô la doanh thu vào năm 2021. Mặc dù là một trong những ngành công nghiệp lớn nhất thế giới, ngành công nghiệp ô tô vẫn khát khao cải thiện an toàn giao thông và giảm tai nạn để phát triển. Theo một khảo sát, có 11,7 ca tử vong trên 100.000 người trong các vụ tai nạn giao thông ở Mỹ. Do đó, để phát triển bền vững, Emotion AI có thể được sử dụng để giảm thiểu các tai nạn có thể phòng ngừa.

Một số ứng dụng có sẵn để theo dõi trạng thái của người lái xe bằng cảm biến. Chúng có thể phát hiện dấu hiệu căng thẳng, bực tức hoặc mệt mỏi. Cụ thể, Harman Automotive đã phát triển một hệ thống điều khiển xe thích ứng được trang bị Emotion AI để phân tích trạng thái cảm xúc của người lái xe thông qua công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Trong某些 trường hợp, hệ thống điều chỉnh cài đặt xe để làm cho người lái xe cảm thấy thoải mái hơn, chẳng hạn như cung cấp nhạc êm ái hoặc ánh sáng xung quanh để ngăn chặn sự phân tâm và tai nạn.

Tại Sao Emotion AI Quan Trọng?

Nhà tâm lý học Daniel Goleman đã giải thích trong cuốn sách “Trí Tuệ Cảm Xúc: Tại Sao Nó Quan Trọng Hơn Chỉ Số IQ” rằng Trí Tuệ Cảm Xúc (EQ) quan trọng hơn Chỉ Số IQ (IQ). Theo ông, EQ có thể có ảnh hưởng lớn hơn đến thành công của một người trong cuộc sống so với IQ của họ. Điều này cho thấy rằng kiểm soát cảm xúc là cần thiết để đưa ra quyết định sáng suốt và thông minh. Vì con người dễ bị thiên vị cảm xúc ảnh hưởng đến tư duy hợp lý, Emotion AI có thể hỗ trợ các công việc hàng ngày bằng cách thực hiện phán quyết có ý thức và đưa ra quyết định đúng đắn.

Hơn nữa, given the current realm of the technological world, the use of technology by people is increasing globally. As people become more interconnected and technology continues to advance, the reliance on technology to deal with all sorts of matters increases. Do đó, để làm cho các tương tác với con người trở nên cá nhân hóa và đồng cảm hơn, sự đồng cảm nhân tạo là rất quan trọng.

Emotion AI kết hợp sự đồng cảm nhân tạo vào máy móc để xây dựng các sản phẩm thông minh có thể hiểu và phản hồi cảm xúc của con người một cách hiệu quả. Ví dụ, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, một ứng dụng được phát triển bởi một nhóm nghiên cứu tại Đại học RMIT. Ứng dụng này được lập trình để phân tích giọng nói của một người và phát hiện xem họ có đang mắc bệnh Parkinson hay không. Trong các ngành công nghiệp trò chơi, các nhà phát triển đang sử dụng sự đồng cảm nhân tạo để tạo ra các nhân vật giống như thật phản hồi cảm xúc của người chơi và nâng cao trải nghiệm chơi trò chơi tổng thể.

Mặc dù những lợi thế của Emotion AI là không thể so sánh, nhưng vẫn còn nhiều thách thức trong việc triển khai và mở rộng các ứng dụng dựa trên cảm xúc.

Các Xem Xét Đạo Đức & Thách Thức Của Emotion AI

Emotion AI đang trong giai đoạn sơ khai hiện tại. Nhiều phòng thí nghiệm AI đang bắt đầu phát triển phần mềm có thể nhận ra giọng nói và cảm xúc của con người để thu được lợi ích thực tế. Khi sự phát triển và tăng trưởng của nó tăng lên, nhiều rủi ro đã được phát hiện. Theo Accenture, dữ liệu cần thiết cho việc đào tạo các mô hình AI này nhạy cảm hơn so với thông tin khác. Các rủi ro chính với dữ liệu là như sau:

• Sự Riêng Tư

  Một mô hình Emotion AI yêu cầu dữ liệu sâu sắc liên quan đến cảm xúc và hành vi riêng tư để đào tạo. Điều này có nghĩa là trạng thái riêng tư của một người được mô hình biết rõ. Có thể chỉ dựa trên các biểu cảm nhỏ, một mô hình Emotion AI có thể dự đoán cảm xúc vài giây trước khi một người có thể tự phát hiện ra. Do đó, điều này tạo ra một mối quan ngại nghiêm trọng về quyền riêng tư.

• Sự Vô Hình

  Dữ liệu cần thiết cho Emotion AI không đơn giản so với các ứng dụng AI khác. Dữ liệu đại diện cho trạng thái tâm trí là phức tạp và khác biệt. Do đó, sự xuất hiện của các ứng dụng được trang bị Emotion AI trở nên khó khăn hơn. Kết quả là, chúng yêu cầu đầu tư lớn vào nghiên cứu và tài nguyên để có được kết quả khả quan.

• Sự Không Chính Xác

  Vì dữ liệu phức tạp là cần thiết cho Emotion AI, có khả năng hiểu lầm và phân loại sai bởi các mô hình. Việc giải thích cảm xúc là điều mà con người tự mình cũng gặp khó khăn, nên việc ủy thác cho AI có thể rủi ro. Do đó, kết quả của mô hình có thể khác xa so với thực tế.

• Sự Tăng Trưởng

  Ngày nay, các đường ống kỹ thuật dữ liệu hiện đại và kiến trúc phân tán đã làm cho quá trình đào tạo mô hình trở nên đáng kể. Tuy nhiên, trong trường hợp của Emotion AI, các lỗi có thể tăng trưởng nhanh chóng và trở nên khó sửa chữa. Những điểm yếu tiềm ẩn này có thể lan rộng khắp hệ thống nhanh chóng và áp đặt sự không chính xác, từ đó ảnh hưởng đến con người một cách bất lợi.

Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về một số tiến bộ thú vị trong công nghệ và cách chúng đang biến đổi các ngành công nghiệp, hãy xem Unite.ai.