A rápida ascensão dos chatbots de IA levantou preocupações éticas, entusiasmo e preocupações com o emprego em medidas quase iguais. Mas as apostas estão prestes a aumentar novamente?

Se existe um calcanhar de Aquiles nessas ferramentas, é a incapacidade de levar em conta as emoções humanas nas respostas. No entanto, com os avanços no campo da "IA emocional", é possível que estejamos prestes a testemunhar outro grande avanço na tecnologia de IA.

Um problema emocional

Compreender as emoções humanas pode ser complicado, mesmo para humanos. Apesar de ser algo que começamos a aprender no nascimento, ainda podemos frequentemente interpretar mal as emoções de outra pessoa. Treinar máquinas em uma habilidade que os humanos ainda não dominam é um enorme desafio.

No entanto, o campo da emoção AI, também conhecido como computação afetiva, está fazendo progressos notáveis. Para entender como a IA emocional funciona, é importante compará-la com a forma como os humanos interpretam as emoções dos outros. O processo pode ser dividido em três áreas principais:

instagram viewer
  • Expressões faciais/maneirismos: Alguém radiante como um gato Cheshire é óbvio. Mas e as lágrimas? Podem ser lágrimas de alegria ou de tristeza. Depois, há as sutilezas e expressões fugazes que mal notamos, mas que fornecem pistas subconscientes sobre as emoções dos outros.
  • Linguagem corporal: Novamente, há muitas pistas aqui que os humanos usam quase subliminarmente para determinar estados emocionais.
  • Inflexão de voz: O tom e a inflexão de uma voz podem ser um forte indicador de um estado emocional. Por exemplo, reconhecer a diferença entre alegria e raiva geralmente está nas nuances de como algo é dito.

As nuances das emoções humanas são onde surgem os desafios. Para enfrentar esses desafios, a IA emocional usa uma variedade de técnicas.

Como funciona a Emotion AI?

Semelhante a como os chatbots de IA dependem bancos de dados enormes chamados modelos de linguagem grandes (LLMs) para gerar respostas, a IA emocional também depende de um enorme conjunto de dados. A principal diferença é a forma dos dados.

Passo 1: Coletando os Dados

Os "modelos" de IA emocional coletam dados de uma variedade de fontes. Assim como os LLMs, o texto faz parte do modelo. Mas os modelos emocionais de IA também usam outras formas de dados, incluindo:

  • dados de voz: isso pode ser de chamadas de atendimento ao cliente ou vídeos gravados, entre outras fontes.
  • expressões faciais: esses dados podem ser coletados de várias fontes. Uma maneira comum é gravar as expressões dos voluntários por meio de um vídeo de telefone capturado.
  • Dados fisiológicos: Métricas como frequência cardíaca e temperatura corporal podem ser medidas para determinar o estado emocional dos participantes voluntários.

Os dados coletados podem então ser usados ​​para determinar os estados emocionais humanos. Vale a pena notar que nem todos os modelos de IA emocional usarão o mesmo tipo de dados. Por exemplo, um call center terá pouca utilidade para dados visuais e fisiológicos. Já na área da saúde, a inclusão de dados fisiológicos é incrivelmente útil.

Passo 2: Reconhecimento Emocional

A forma como os dados são usados ​​para entender os estados emocionais varia dependendo do seu tipo:

  • análise de texto: técnicas como análise de sentimento ou processamento de linguagem natural são usadas para interpretar o texto escrito. Eles podem identificar palavras-chave, frases ou padrões que indicam estados emocionais.
  • análise de voz: algoritmos de aprendizado de máquina analisam aspectos da voz de uma pessoa, como tom, volume, velocidade e tom, para inferir estados emocionais.
  • Análise de expressão facial: Técnicas de visão computacional e aprendizado profundo são usados ​​para analisar expressões faciais. Isso pode envolver o reconhecimento de expressões básicas (alegria, tristeza, raiva, surpresa etc.) ou "microexpressões" mais sutis.
  • Análise fisiológica: alguns sistemas emocionais de IA podem analisar dados fisiológicos, como frequência cardíaca e temperatura, para determinar estados emocionais. Isso requer sensores especializados e é normalmente usado em pesquisa ou saúde.

As especificidades de como a IA emocional funciona variam dependendo da finalidade do aplicativo. No entanto, a maioria dos modelos de IA emocional dependerá de pelo menos uma das técnicas listadas.

Passo 3: Gerando uma Resposta

A etapa final é o modelo de IA responder adequadamente ao seu determinado estado emocional. Como essa resposta se manifesta depende do propósito da IA. Pode ser na forma de alertar um operador de call center de que o próximo chamador está chateado ou pode estar personalizando o conteúdo de um aplicativo.

O espectro completo de usos para essa tecnologia será enorme e as organizações já estão aplicando-a em vários usos.

Quais são as aplicações da IA ​​emocional?

A IA, em geral, é uma espécie de multiferramenta tecnológica, e a IA emocional não é diferente. À medida que a tecnologia se desenvolve, a disseminação de usos aumentará consideravelmente, como testemunha a variedade de tarefas que já executa:

  • Centros de chamada: A Emotion AI está sendo integrada aos call centers para auxiliar os agentes na identificação do estado emocional dos clientes.
  • Anúncio: as agências de marketing monitoram equipes de voluntários para avaliar sua resposta emocional ao visualizar um determinado anúncio. Isso permite que eles ajustem o conteúdo para se alinhar com a resposta emocional desejada mais de perto.
  • Assistência médica: A IA já está ajudando a tratar problemas de saúde mental. Este campo da medicina é aquele em que a IA emocional pode ser de grande benefício.
  • Educação: os aplicativos educacionais podem ser treinados para ajustar o trabalho do curso e a "experiência de aprendizado" geral, dependendo da condição emocional do aluno.
  • Indústria automobilística: este está em andamento, mas a IA emocional pode ser uma ajuda de direção inestimável. A pesquisa atual se concentra no desenvolvimento de sistemas que podem detectar o estado emocional do motorista. Pode então tomar alguma forma de ação corretiva se o motorista estiver muito cansado, estressado, com raiva ou simplesmente em um devaneio.

Tudo isso soa muito bem, mas, como acontece com todas as coisas de IA, nunca é tão simples. As preocupações éticas e de privacidade em torno da IA ​​generativa também são aplicáveis, mas agora temos emoções humanas na mistura.

Preocupações éticas e de privacidade da IA ​​emocional

Para cada benefício que a IA nos traz – e há muitos – parece haver uma preocupação ética ou de privacidade correspondente. Esta tecnologia inovadora está operando no limite do know-how tecnológico. Também está operando no limite do know-how social.

A interseção de emoção e tecnologia está repleta de desafios complexos que precisam ser enfrentados se a IA for uma benção e não um fardo. Algumas das preocupações que são imediatamente aparentes incluem:

  • Preocupações com privacidade de dados: já uma área cinzenta na IA, a inclusão de dados emocionais sensíveis elevou a fasquia.
  • Precisão: os chatbots de IA são muitas coisas, mas suas respostas geralmente estão longe do alvo. Os mesmos erros cometidos por modelos emocionais de IA podem ter sérias consequências se ocorrerem em aplicações como assistência médica.
  • manipulação emocional: os golpistas podem usar IA emocional para manipular os sentimentos das pessoas com intenções maliciosas.

Essas preocupações são genuínas e um esforço concentrado para resolvê-las é a chave para liberar todos os benefícios da IA ​​emocional.

Não Sei Se Ri Ou Choro

Esta é uma tecnologia promissora com enormes benefícios potenciais. No entanto, ele carrega alguma "bagagem emocional" em seu turbilhão. A vantagem é a enorme variedade de aplicações potenciais onde isso pode fazer uma enorme diferença. Tudo, desde assistência médica a experiências de jogo mais imersivas, pode se beneficiar da IA ​​emocional.

Mas há algumas questões pesadas a serem tratadas se quisermos usar isso para beneficiar e não prejudicar a humanidade.