AI cảm xúc là gì và nó có thực sự hiểu được cảm xúc của chúng ta không?

Sự gia tăng nhanh chóng của các chatbot AI đã làm dấy lên những lo ngại về đạo đức, sự phấn khích và lo lắng về việc làm gần như ngang nhau. Nhưng các cổ phần sắp được tăng lên một lần nữa?

Nếu có một điểm yếu đối với những công cụ này, thì đó là việc không thể đưa cảm xúc của con người vào câu trả lời. Tuy nhiên, với những tiến bộ trong lĩnh vực “AI cảm xúc”, có thể chúng ta sắp chứng kiến ​​một bước tiến vượt bậc khác trong công nghệ AI.

Một vấn đề về cảm xúc

Hiểu cảm xúc của con người có thể phức tạp, ngay cả đối với con người. Mặc dù đó là thứ chúng ta bắt đầu học từ khi mới sinh, nhưng chúng ta vẫn có thể thường hiểu sai cảm xúc của người khác. Để huấn luyện máy móc một kỹ năng mà con người chưa thành thạo là một thách thức to lớn.

Tuy nhiên, lĩnh vực AI cảm xúc, hay còn gọi là điện toán tình cảm, đang có những bước tiến đáng kể. Để hiểu cách AI cảm xúc hoạt động, việc so sánh nó với cách con người diễn giải cảm xúc của người khác là rất quan trọng. Quá trình này có thể được chia thành ba lĩnh vực chính:

• Nét mặt/tác phong: Ai đó rạng rỡ như một con mèo Cheshire là điều hiển nhiên. Nhưng còn nước mắt thì sao? Chúng có thể là những giọt nước mắt của niềm vui hoặc nỗi buồn. Sau đó, có những biểu hiện tinh tế và thoáng qua mà chúng ta hầu như không nhận thấy nhưng lại cho bạn manh mối tiềm thức về cảm xúc của người khác.
• Ngôn ngữ cơ thể: Một lần nữa, có rất nhiều manh mối ở đây mà con người sử dụng hầu như trong tiềm thức để xác định trạng thái cảm xúc.
• uốn giọng: Âm điệu và độ uốn của giọng nói có thể là dấu hiệu mạnh mẽ của trạng thái cảm xúc. Ví dụ, nhận ra sự khác biệt giữa niềm vui và sự tức giận thường nằm ở sắc thái của cách nói điều gì đó.

Các sắc thái cảm xúc của con người chính là nơi nảy sinh các thách thức. Để giải quyết những thách thức này, AI cảm xúc sử dụng một loạt các kỹ thuật.

Trí tuệ nhân tạo cảm xúc hoạt động như thế nào?

Tương tự như cách các chatbot AI dựa vào cơ sở dữ liệu khổng lồ được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo phản hồi, AI cảm xúc cũng dựa vào một tập dữ liệu khổng lồ. Sự khác biệt chính là hình thức của dữ liệu.

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Các “mô hình” AI cảm xúc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Giống như LLM, văn bản tạo thành một phần của mô hình. Nhưng các mô hình AI cảm xúc cũng sử dụng các dạng dữ liệu khác, bao gồm:

• dữ liệu giọng nói: Đây có thể là từ các cuộc gọi hoặc video dịch vụ khách hàng được ghi lại, trong số các nguồn khác.
• nét mặt: Dữ liệu này có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Một cách phổ biến là ghi lại biểu cảm của tình nguyện viên thông qua video điện thoại đã quay.
• dữ liệu sinh lý: Các chỉ số như nhịp tim và nhiệt độ cơ thể có thể được đo để xác định trạng thái cảm xúc của những người tham gia tình nguyện.

Dữ liệu thu thập được sau đó có thể được sử dụng để xác định trạng thái cảm xúc của con người. Điều đáng chú ý là không phải tất cả các mô hình AI cảm xúc sẽ sử dụng cùng một loại dữ liệu. Ví dụ, một trung tâm cuộc gọi sẽ ít sử dụng dữ liệu hình ảnh và sinh lý. Trong khi trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, việc đưa vào dữ liệu sinh lý học là vô cùng hữu ích.

Bước 2: Nhận diện cảm xúc

Cách dữ liệu được sử dụng để hiểu các trạng thái cảm xúc khác nhau tùy thuộc vào loại của nó:

• phân tích văn bản: Các kỹ thuật như phân tích tình cảm hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để diễn giải văn bản viết. Chúng có thể xác định các từ khóa, cụm từ hoặc mẫu biểu thị trạng thái cảm xúc.
• phân tích giọng nói: Các thuật toán máy học phân tích các khía cạnh trong giọng nói của một người, chẳng hạn như cao độ, âm lượng, tốc độ và âm sắc, để suy ra các trạng thái cảm xúc.
• phân tích nét mặt: Các kỹ thuật thị giác máy tính và học sâu được sử dụng để phân tích nét mặt. Điều này có thể liên quan đến việc nhận biết các biểu hiện cơ bản (vui, buồn, tức giận, ngạc nhiên, v.v.) hoặc các “biểu hiện vi mô” tinh tế hơn.
• phân tích sinh lý: Một số hệ thống AI cảm xúc có thể phân tích dữ liệu sinh lý như nhịp tim và nhiệt độ để xác định trạng thái cảm xúc. Điều này đòi hỏi các cảm biến chuyên dụng và thường được sử dụng trong nghiên cứu hoặc chăm sóc sức khỏe.

Các chi tiết cụ thể về cách hoạt động của AI cảm xúc khác nhau tùy thuộc vào mục đích của ứng dụng. Tuy nhiên, hầu hết các mô hình AI cảm xúc sẽ dựa vào ít nhất một trong các kỹ thuật được liệt kê.

Bước 3: Tạo phản hồi

Bước cuối cùng là để mô hình AI phản ứng phù hợp với trạng thái cảm xúc đã xác định của nó. Phản ứng này thể hiện như thế nào tùy thuộc vào mục đích của AI. Nó có thể ở dạng cảnh báo nhân viên tổng đài rằng người gọi tiếp theo của họ đang khó chịu hoặc có thể là cá nhân hóa nội dung của một ứng dụng.

Phạm vi sử dụng đầy đủ của công nghệ này sẽ rất lớn và các tổ chức đã đưa nó vào nhiều mục đích sử dụng khác nhau.

Các ứng dụng của AI cảm xúc là gì?

Nói chung, AI phần nào là một công cụ đa công nghệ và AI cảm xúc cũng không khác. Khi công nghệ phát triển, phạm vi sử dụng sẽ mở rộng đáng kể, bằng chứng là nó đã thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau:

• trung tâm cuộc gọi: Trí tuệ nhân tạo cảm xúc đang được tích hợp vào các tổng đài để hỗ trợ tổng đài viên xác định trạng thái cảm xúc của khách hàng.
• Quảng cáo: Các cơ quan tiếp thị giám sát các nhóm tình nguyện viên để đánh giá phản ứng cảm xúc của họ khi xem một quảng cáo cụ thể. Điều này cho phép họ điều chỉnh nội dung để phù hợp hơn với phản ứng cảm xúc mong muốn.
• Chăm sóc sức khỏe: AI đã giúp điều trị các tình trạng sức khỏe tâm thần. Lĩnh vực y học này là lĩnh vực mà AI cảm xúc có thể mang lại lợi ích to lớn.
• Giáo dục: Các ứng dụng giáo dục có thể được đào tạo để điều chỉnh công việc của khóa học và “trải nghiệm học tập” tổng thể tùy thuộc vào tình trạng cảm xúc của học sinh.
• ngành công nghiệp ô tô: Cái này đang trong quá trình hoàn thiện, nhưng AI cảm xúc có thể chứng minh là một công cụ hỗ trợ lái xe vô giá. Nghiên cứu hiện tại tập trung vào việc phát triển các hệ thống có thể phát hiện trạng thái cảm xúc của người lái xe. Sau đó, nó có thể thực hiện một số hình thức hành động khắc phục hậu quả nếu người lái xe quá mệt mỏi, căng thẳng, tức giận hoặc đơn giản là mơ mộng.

Tất cả điều này nghe có vẻ hay và tốt, nhưng cũng như mọi thứ về AI, nó không bao giờ đơn giản như vậy. Các mối quan tâm về đạo đức và quyền riêng tư xung quanh AI tổng quát cũng có thể áp dụng được, nhưng giờ đây chúng ta có những cảm xúc của con người bị trộn lẫn.

Mối quan tâm về đạo đức và quyền riêng tư của AI cảm xúc

Đối với mọi lợi ích mà AI mang lại cho chúng ta—và có rất nhiều lợi ích—dường như có mối quan tâm về quyền riêng tư hoặc đạo đức tương ứng. Công nghệ tiên tiến này đang hoạt động ở rìa của bí quyết công nghệ. Nó cũng đang hoạt động ở rìa của bí quyết xã hội.

Sự giao thoa giữa cảm xúc và công nghệ chứa đầy những thách thức phức tạp cần được giải quyết nếu AI muốn trở thành một lợi ích chứ không phải là gánh nặng. Một số mối quan tâm rõ ràng ngay lập tức bao gồm:

• Mối quan tâm về quyền riêng tư dữ liệu: Đã là một vùng màu xám trong AI, việc bao gồm dữ liệu cảm xúc nhạy cảm đã nâng tầm.
• Sự chính xác: Chatbot AI có rất nhiều thứ, nhưng câu trả lời của chúng thường rất khó hiểu. Các lỗi tương tự do các mô hình AI cảm xúc gây ra có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng nếu chúng xảy ra trong các ứng dụng như chăm sóc sức khỏe.
• Thao túng cảm xúc: Những kẻ lừa đảo có thể sử dụng AI cảm xúc để lợi dụng cảm xúc của mọi người với mục đích xấu.

Những lo ngại này là có thật và nỗ lực phối hợp để giải quyết chúng là chìa khóa để khai thác toàn bộ lợi ích của AI cảm xúc.

Không Biết Nên Cười Hay Khóc

Đây là một công nghệ đầy hứa hẹn với những lợi ích tiềm năng to lớn. Tuy nhiên, nó mang theo một số “hành lý tình cảm” trong dòng chảy của nó. Ưu điểm là có rất nhiều ứng dụng tiềm năng mà điều này có thể tạo ra sự khác biệt lớn. Mọi thứ từ chăm sóc sức khỏe đến trải nghiệm chơi trò chơi hấp dẫn hơn đều có thể được hưởng lợi từ AI cảm xúc.

Nhưng có một số vấn đề nghiêm trọng cần được giải quyết nếu chúng ta sử dụng điều này để mang lại lợi ích và không cản trở nhân loại.