AI與情緒:情感運算如何塑造我們的未來|資訊篇|前導|【怪獸】你與科技的距離 EP5.1

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你有沒有想過,科技的發展其實和心理學也是有關係的?

情感運算(Affective computing),這個 1995 年由 MIT 的教授羅莎琳.皮卡德(Rosalind Picard)提出的詞語,結合了科技與情緒的情感運算,將進一步改變我們的生活。

Rosalind Picard

Rosalind Picard

透過 AI 的力量,情感運算能夠理解、模擬,甚至影響人類的情緒。它將科技與心理學結合,使得機器不再只是冷冰冰的數據處理機,而是能夠理解人類情緒的智能機器

什麼是情感運算?

Affective Computing Trend map

Affective Computing Trend map

情感運算是一種新興的科技領域,它利用 AI 來識別、理解與處理,甚至模擬人類的情緒。

藉由臉部識別、語音分析、生理訊號分析等技術,情感運算能夠收集並分析我們的情緒數據,這些數據可以透露出人的情緒狀態,經過運算和分析後獲得情緒相關的資訊。AI 可以透過這些資訊辨識人類的情感,並根據情感狀態調整行為(語氣、回應方式)。

情感運算的技術原理

情緒辨識的處理架構,包括資料收集、資料標記、資料輸入、機器學習、辨識輸出等階段。

過去的技術大多使用自然語言處理(Natural Language Processing,NLP),僅透過像是聲音轉文字這類自動語音辨識的技術,產生明確結果;而做完自動語音辨識、NLP 分析,增加情緒分析者稱作「多模態情緒辨識」,透過整合語音(如說話的音高、語調)、文字、臉部表情等資訊,輔以深度神經網絡分析,進行情緒的判讀。

情感運算的應用領域

在實際應用上,情感運算可以被應用於各個領域。

在消費者行為分析中,它可以幫助企業更準確地了解消費者的喜好和情緒狀態;在醫療照護中,它可以用來偵測患者的情緒變化,以提供更有效的照護;在教育領域,它可以讓教師更好地理解學生的情緒,從而提供更個性化的教學;在娛樂領域,它可以提供更豐富、更吸引人的互動體驗。

情感運算的商業潛力

根據 MarketsandMarkets 的報告,全球情感運算市場在 2020 年的市值為 286 億美元,預計在 2025 年將達到 1400 億美元,預估的年複合成長率(CAGR)為 37.4%。

隨著工業 4.0 的出現,無障礙運算(accessible computing)、改進的人機介面和網路技術預期將提升情感運算系統的性能。智慧家庭自動化中日益普及的手勢啟動的物聯網設備、車載資訊系統(Telematics)的整合,以及對語音驅動的導航系統等需求都讓促使情感運算有所進展。

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然而,高生產成本是情感運算市場成長的主要阻礙。可穿戴運算和手勢識別需要大量的開發成本。但隨著政府在全球範圍內增加對 AI 和 ML 技術的投資,還有 疫情時代在企業端導入的技術解決方案,都讓情感運算系統有望規模化。

情感運算與隱私道德問題

不過,就如同多數科技會追蹤使用者資料用以後續優化,隨著越來越多的情緒數據被收集和分析,這些數據的收集和使用是否有足夠的透明度?用戶是否知道他們的情緒數據正在被收集,並且被用於何種目的?

此外,AI 可能存在情感偏進而影響 AI 系統的決策,這些蒐集的資料潛藏隱私問題、誤用模型所造成的決策風險,以及預測偏誤帶來的潛在不平等議題也是需要關注的問題。

情感運算的未來與挑戰

隨著 AI、機器學習和深度學習的不斷演進,情感運算將在人機交互、數據分析、智能服務等領域日趨強大。

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同時,如何確保情緒數據的隱私與安全、如何避免情緒操控,以及如何在 AI 的發展和人類情緒的複雜性之間找到平衡?

情緒辨識技術的開發若要突破,最終還是要仰賴對於「人」的理解,並將技術落實到日常生活,解決「人」的問題


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