Az emberek és a gépek közötti kapcsolat megkönnyítésére használják az Érzelem Mesterséges Intelligencia (AI) rendszereket, melyek képesek az érzelmek felismerésére és értelmezésére, ezáltal új utakat nyithatnak meg számunkra. Készen állsz arra, hogy bepillantást nyerj az Érzelem AI világába, működési módjába?
Manapság egyre többször hallunk a Mesterséges Intelligenciáról (AI), azonban kevés szó esik ennek az érzelmekkel kapcsolatos területéről, az Érzelem AI-ról. Az Érzelem AI a Mesterséges Intelligencia azon területe, melybe az emberi érzelmek tanulásával, értelmezésével kapcsolatos technológiák tartoznak. Fő célja a gépek és az emberek közötti szakadék csökkentése, hogy használata jobb felhasználói élményt nyújtson az embereknek.
Alkalmazása azonban etikai kérdéseket is felvet.
Hogyan működik az Érzelem AI?
Az Érzelem AI több különböző helyről gyűjti be az információkat az emberi érzelmek értelmezéséhez. Idetartozik az arcelemzés, a testtartás, a gesztusok, továbbá a közösségi médiából származó szöveges, videó- és hangadatok, illetve az eszközhasználat és az internetes interakciók elemzése. Digitális bemenetei lehetnek továbbá a biometrikus adatok is, például ujjlenyomatok és íriszminták. Ezen felül egyes algoritmusok fiziológiai bioszenzorokat is használnak, mint a szívritmus, a légzés vagy a szemkövetés.
Az újabb, modernebb rendszerek gépi tanulási algoritmuson alapulnak, mely során a számítógépek úgy tanulnak az adatokból, hogy erre nem programozzák külön őket. Az Érzelmi AI esetében ugyanakkor elsősorban felügyelt tanulásról van szó, melynél az érzelmi állapotokat felcímkézik, majd ezt használják a kiképzéshez.
Erre példa az ECM néven ismert, kínai fejlesztők által létrehozott chatbot, mely képes megkülönböztetni és kifejezni az érzelmeket. A chatbot ezt hosszú tanulási folyamat után sajátította el, melyhez a Weibo közösségi oldalon található 23 ezer poszt érzelmi csoportosítása adta az alapot. A kategorizálás után a fejlesztők több millió posztot soroltak be az egyes csoportokba, így tanult meg a chatbot különböző érzelmi módokon – például az undorodó, mérges vagy boldog érzelmi hangnemben – kommunikálni.
Az Érzelem AI alapú rendszerek arcfelismeréskor elsődlegesen érzelmeket próbálnak azonosítani
az alapvető érzelmek elméletére támaszkodva, mely szerint az alapérzelmek – harag, undor, félelem, boldogság, szomorúság és meglepetés – univerzálisak és kultúrától függetlenül megjelennek.
Azonban mivel még nem elég fejlett a technika, több körülmény is akadályozza a rendszer pontosságát; többek között a megvilágítás, a fejmozgások, illetve az egyéb kiegészítők, mint a szemüvegek és kalapok.
Az Érzelem AI alkalmazási területei
Az Érzelem AI kereskedelmi használata igen jelentős, a technológia fejlődésével pedig egyre több szektorban jelenik meg. Többek között segít a vállalatoknak felmérni a vásárlóik elégedettségét, az oktatásban személyre szabott tanulási élményt nyújt, míg az egészségügyben új megközelítéseket kínál a mentális állapotok megértéséhez. Internetes hirdetések terén az Érzelem AI-t használják például a felhasználók böngészési szokásainak és interakcióinak elemzésére, így a reklámok jobban ililleszkedhetnek a felhasználók érzelmi állapotához és preferenciájához.
Ugyanakkor Facebook adatait már fel tudják használni a szülés utáni depresszió kialakulásának előrejelzésére, illetve a mentális egészségi állapot figyelése terén is segítséget jelenthet. Gondolhatunk például a depresszió jeleinek Instagram-képek alapján történő azonosítására vagy az öngyilkosság megelőzése a természetes nyelvfeldolgozás segítségével.
Érzelem AI etikai kérdései
Az Érzelem AI rendszerek rengeteg adatot használnak fel működésükhöz, melynek jelentős személyes, közösségi és társadalmi következményei vannak. E hatásokkal sokan foglalkoznak. Közülük kiemelendő Andrew McStay és Pamela Pavliscak munkássága, akik nagy hangsúlyt fektetettek ezen technológiák társadalmi hatásaira, és olyan etikai irányelveket dolgoztak ki, melyek segítenek megfelelően kezelni ezen rendszereket.
A GDPR, vagyis az általános adatvédelmi rendelet szabályozza az AI rendszerek kezelését, ideértve a személyes adatok felhasználásával kapcsolatos rendelkezéseket is. A biometrikus adatokat nehéz megváltoztatni vagy hamisítani, mivel közvetlen kapcsolatban vannak az emberi testtel, ezáltal különösen fontos egy egységes rendszert kidolgozni az adatgyűjtésre és feldolgozásra.
A szerző az MCC-Mindset Pszichológia Iskola hallgatója.
Gremsl, T., & Hödl, E. (2022). Emotional AI: Legal and ethical challenges 1. Information Polity, 27(2), 163-174.
Monteith, S., Glenn, T., Geddes, J., Whybrow, P. C., & Bauer, M. (2022). Commercial use of emotion artificial intelligence (AI): implications for psychiatry. Current Psychiatry Reports, 24(3), 203-211.
Scarff, R. (2021). Emotional Artificial Intelligence, Emotional Surveillance, and the Right to Freedom of Thought (No. 5371). EasyChair.
Stark, L., & Hoey, J. (2021, March). The ethics of emotion in artificial intelligence systems. In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 782-793).
Szűcs, Z., & Jinil, Y. (2018). A chatbotok jelensége, taxonómiája, felhasználási területei, erősségei és kihívásai. Információs Társadalom: Társadalomtudományi Folyóirat, 18(2), 41-55.
