Науковці навчають алгоритми розуміти людські емоції через тексти, які ми пишемо, а також через інтонації та вираз обличчя, коли ми говоримо. І це не лише лабораторні експерименти: такі технології вже активно використовує багато компаній на Заході, а можливо, і в нас.
Наприклад, алгоритми можуть досить ефективно аналізувати відгуки покупців на товари. І сьогодні вони не просто визначають, позитивний відгук чи ні, а намагаються зрозуміти ставлення покупців до різних аспектів товару. Скажімо, автоматичний аналіз відгуку, наданого виключно у формі неструктурованого тексту, може виявити, що покупець задоволений ціною товару, був приємно вражений його якістю, але залишився дуже розчарований роботою служби доставки. Звичайно, такі алгоритми все ще помиляються, утім, їхні результати вже досить точні для того, щоб компанія могла сформувати загальні висновки про ставлення покупців до тих чи інших аспектів її продукції.
Також деякі компанії в США використовують алгоритми штучного інтелекту для розпізнавання емоцій клієнтів за інтонаціями їхніх голосів, коли вони телефонують у контакт-центр. Якщо розмову замість людини починає робот, ці технології дають змогу вчасно зрозуміти, що клієнт роздратований, бо робот не розуміє його проблеми, тому бажано якомога швидше з’єднати його з реальним оператором контакт-центру.
Читайте також: Автономна зброя. Нове слово у війні
Мабуть, найцікавішими є способи розпізнавання емоцій за виразом обличчя. Робота цих алгоритмів базується на досить відомій теорії Пола Екмана, який стверджує, що такі базові емоції, як гнів, огида, страх, щастя, журба та здивування, можна ідентифікувати за мімікою обличчя. Водночас реакція обличчя на ці емоції не залежить від статі, раси, віку чи культурного середовища людини.
Алгоритми досить точно можуть розпізнавати різні рухи на обличчі людини й, поєднуючи цю інформацію з теорією Екмана, нібито визначають емоції, які виражає людське обличчя в той чи інший момент. Такі технології активно використовуються в рекламному бізнесі. Наприклад, компанія готує кілька варіантів різдвяних промо-роликів, потім надсилає їх для перегляду фокус-групі, кожен із членів якої дав згоду на те, щоб його обличчя знімали, коли він дивитиметься відео. Стежачи таким чином за глядачами, у компанії визначають, які емоції викликають у людей ті чи інші ролики або навіть конкретні їхні фрагменти. Відповідно рекламна агенція має можливість створити рекламний ролик, на який глядачі реагуватимуть саме так, як потрібно замовнику.
На жаль, застосування технологій розпізнавання людських емоцій за виразом обличчя не обмежується рекламною індустрією, а стосується й інших, життєво важливих для людей сфер. Чому на жаль? Тому що насправді ці технології мають досить хитке наукове підґрунтя. Вираження людських емоцій не таке вже й універсальне, часто рухи тих самих м’язів на обличчі можуть свідчити про кардинально різні емоції. Коли їх намагається розпізнати людина, а не машина, вона крім виразу обличчя бере до уваги багато інших аспектів, зокрема рухи тіла, психологічний стан особи, специфіку її міміки, ну й, безперечно, контекст конкретної ситуації. Отже, людина більше схильна правильно оцінити емоційний стан іншої, навіть якщо алгоритми здатні точніше розпізнати мікрорухи на обличчі.
Читайте також: Чи замінить штучний інтелект психотерапевтів?
Тому науковий інститут AI Now у своєму річному звіті закликає повністю заборонити використання технологій розпізнавання емоцій у тих сферах, де дані, отримані від алгоритмів, можуть суттєво вплинути на життя людей. Наприклад, деякі компанії використовують відповідні технології під час відбору кандидатів на ті чи інші вакансії, щоб визначити найбільш стресостійких і усмішливих серед них.
Технології розпізнавання емоцій також використовують правоохоронні органи, зокрема Інтерпол та ФБР, для ідентифікації ймовірних терористів через відео- та фотозображення. Показовим є приклад компанії Sound Intelligence, яка встановила спеціальні мікрофони в школах, тюрмах, банках та лікарнях, щоб завчасно ідентифікувати ознаки стресу й агресії та запобігати насильству. Але їхній детектор виявився не дуже надійним і часто сприймав різкі й гучні звуки на кшталт кашлю як ознаку агресії. До того ж результати досліджень показують, що технології розпізнавання емоцій схильні посилювати расові та гендерні упередження. Так, в одному з експериментів темношкірі гравці NBA визначалися як агресивніші й менш радісні, навіть якщо вони всміхалися так само часто, як і білі.
Тож сьогодні технології розпізнавання емоцій можуть бути корисними в рекламній індустрії чи сфері обслуговування, але їхнє застосування для ухвалення важливих рішень частіше шкодить, ніж допомагає.