Emotion AI: Comment reconnaître les émotions avec l’IA
Émotion Il s’agit d’une branche de l’intelligence artificielle conçue pour reconnaître, interpréter et répondre aux émotions humaines. Cela se produit par l’analyse de données telles que les expressions faciales, les tons de voix, les mouvements corporels, les textes écrits et autres signaux comportementaux.
Emotion IA peut être utilisée pour personnaliser les interactions, à la fois humaines et automatisées, améliorant l’efficacité d’outils tels que les chatbots et les assistants virtuels.
Cette technologie trouve une application dans différents domaines, allant du secteur de la santé et du bien-être, pour soutenir les plans thérapeutiques et de réadaptation, au secteur automobile pour encourager la détection des signes de stress et de fatigue.
Émotion ai, défis éthiques
Malgré ces applicabilité potentielle et large, l’émotion aux défis éthiques place l’émotion.
L’une des limites principales est représentée parprécision: La détection des émotions peut être imprécise ou mal comprendre les états émotionnels complexes, conduisant à des erreurs d’interprétation. L’analyse des données sensibles telles que les expressions faciales et les tons vocaux soulève également des questions sur la protection et le traitement de la vie privée et des informations personnelles.
Un autre aspect critique concerne Le risque d’utilisation de technologie inappropriée ou manipulatricepar exemple pour influencer les décisions ou les comportements sans le consentement conscient de l’utilisateur. En outre, l’émotion IA pourrait refléter les préjugés inhérents aux données de formation, conduisant à une discrimination involontaire.
Ces limites mettent en évidence la nécessité d’un développement responsable et des réglementations claires qui garantissent la transparence, l’équité et le respect des droits individuels, équilibrant l’innovation avec les principes éthiques fondamentaux.
Émotion ai, les limites
Article 3 (39) de Réglementation européenne sur l’intelligence artificielle (UE AI Act) définit un « Système de reconnaissance des émotions « En tant que système d’intelligence artificielle visant à identifier ou à déduire les émotions ou les intentions de personnes naturelles sur la base de leurs données biométriques. Cette technologie doit donc respecter les critères de transparence et de protection de la vie privée, en mettant l’accent sur la prévention du biais et le respect des droits des individus.
En général, La législation européenne interdit la reconnaissance des émotionssauf dans des contextes extrêmement spécifiques tels que la recherche scientifique ou les soins de santé. Même dans ces cas, cependant, l’utilisation n’est autorisée qu’à condition que des exigences très graves soient respectées, y compris une solide validation scientifique et la garantie de protection des droits des personnes impliquées. Il s’agit d’empêcher les technologies qui ne sont pas encore très précises ou que des malentendus peuvent causer des dommages ou une discrimination.
La définition des termes associés aux données biométriques
Un aspect crucial concerne la définition des termes associés données biométriquescomme ceux utilisés pour détecter les émotions à travers des signaux physiologiques (par exemple, battement cardiaque, expressions faciales). Il est essentiel de s’assurer que ces systèmes n’échappent pas aux obligations prévues par la législation, en particulier dans les domaines où des données sensibles sont utilisées à des fins qui ne sont pas strictement réglementées.
Pour minimiser les risques liés à l’AIMotion AI, la législation européenne suggère certaines mesures fondamentales. Parmi ceux-ci, l’implication directe des groupes concernés dans la conception et le développement des technologies, pour garantir des solutions utiles et conformes; l’exécution de tests scientifiques rigoureux pour vérifier la fiabilité des systèmes avant leur adoption; L’interdiction de la coercition, S’assurer que ces outils ne sont utilisés que sur une base volontaire, en évitant la pression sur les personnes vulnérables.
En résumé, L«Agit d’équilibrer l’innovation et la responsabilité, limitant l’utilisation de la reconnaissance des émotions dans des contextes spécifiques et le soumettant à contrôler les abus et la discrimination.
Les techniques pour comprendre les besoins de l’interlocuteur
La capacité de détecter les émotions des gens n’est pas une prérogative de l’IA.
Déjà en 1872 Charles Darwin Il a introduit l’idée que les expressions faciales des émotions sont universelles et déterminées biologiquement. Son travail « L’expression des émotions chez l’homme et les animaux » jette les fondements de l’analyse systématique du langage non verbal.
Au début du XXe siècle, la psychologie se concentre sur l’observation directe du comportement humain, y compris l’analyse du langage corporel, les expressions faciales et le ton de la voix. À la même époque, Sigmund Freud Et la psychanalyse introduisent l’utilisation d’entretiens cliniques pour explorer les émotions et les processus inconscients.
Dans les années 60, les premiers tests de personnalité standardisés se propagent, comme le Indicateur de type Myers-Briggs (MBTI) et le Inventaire de la personnalité multiphasique du Minnesota (MMPI)utilisé pour détecter les traits de personnalité et les états émotionnels.
En 1970 Paul Ekman et Wallace V. Friesen développer le Système de codage d’action facialeune méthode scientifique pour cataloguer et interpréter les micro-épressions faciales universelles associées aux émotions de base (joie, tristesse, colère, peur, surprise, dégoût).
En 1980, des technologies telles que leSuivi des yeuxqui étudie les mouvements oculaires pour comprendre l’attention et les réactions émotionnelles. En parallèle, les techniques de biofeedback se développent pour mesurer les paramètres physiologiques tels que le rythme cardiaque, la transpiration et la tension musculaire.
L’avènement du Imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et du PET (Tomographie par émission de positrons) Il permet dans les années 90 d’observer l’activité cérébrale associée aux émotions, révolutionnant la compréhension des processus émotionnels.
Avec l’avènement de l’intelligence artificielle, les technologies émergent capables d’analyser la langue écrite et parlée. Des outils comme le Traitement du langage naturel (PNL) Ils détectent les signaux émotionnels par les mots et le ton, distinguant les mots de fonction et les mots de contenu.
Comprendre les émotions avec l’IA: Analyse psychométrique vs émotion AI
L’analyse psychométrique avancée utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter les émotions et les traits de personnalité des comportements numériques et des conversations en ligne.
Comme indiqué dans l’image, l’émotion IA et l’analyse psychométrique sont deux approches distinctes de l’analyse et de la compréhension des personnes, qui diffèrent par les objectifs, les méthodes et les applications.
Émotion pour détecter, analyser et interpréter les émotions humaines, souvent à travers des signaux non verbaux tels que les expressions faciales, le ton de la voix, les gestes ou les paramètres physiologiques (fréquence cardiaque, dilatation des élèves), dans le but de comprendre les états émotionnels des utilisateurs pour améliorer l’interaction man-macrine.
L’analyse psychométrique analyse les caractéristiques psychologiques d’une personne, telles que les principaux traits de la personnalité, des préférences et des valeurs, basés sur des modèles psychologiques (tels que les Big Five / Ocean, Schwarz Value, Life Satisgation, IQ).
Contrairement aux options de profilage basées sur le contenu et à l’analyse des sentiments, qui se limite à fournir une photographie du moment, Le profilage psychométrique restaure les données stables.
En résumé, alors que l’émotion IA se concentre principalement sur l’analyse des émotions à travers des signaux tels que les expressions faciales, le ton de la voix et la physiologie, l’analyse psychométrique vise à comprendre les caractéristiques stables de la personnalité et des préférences individuelles.
L’intégration de l’analyse psychométrique dans la recherche sur la psychologie de la communication ouvre de nouvelles perspectives pour comprendre et influencer le comportement humain, offrant des outils pour promouvoir des changements positifs dans des domaines cruciaux tels que la santé, le bien-être et la durabilité environnementale. Bien que la psychologie propose des modèles théoriques consolidés sur le changement de comportement, l’IA vous permet d’appliquer ces grands modèles à échelle.
Les nouvelles technologies permettent de personnaliser les interactions, d’adapter des stratégies et des messages aux traits de personnalité et aux émotions individuelles, avec des applications allant du marketing à l’expérience client, de l’organisation d’entreprise au soutien thérapeutique.
Utilisation éthique de la technologie: émotion à votre analyse psychométrique
Bien qu’il soit important de prendre en compte les risques d’une mauvaise utilisation de la technologie, il est important de souligner cette analyse psychométrique, si elle est utilisée avec le consentement éclairé de l’utilisateur, ça ne tombe pas Parmi les technologies de risque identifiées par l’acte de l’Union européenne. En effet, contrairement à l’IA Aemotion, il est basé sur des données souvent déjà consciemment fournies par l’utilisateur (comme le texte des conversations) et n’implique pas de décisions automatisées qui ont un impact légal ou significatif sur la vie des gens.
Cependant, il est toujours bon d’utiliser une approche éthique et transparente, par exemple en informant les utilisateurs lorsque les données psychométriques sont analysées, obtenez leur consentement explicite et s’assurez que les applications sont conçues pour bien améliorer, en évitant les manipulations.
Conclusions
En général, chaque innovation entraîne un potentiel extraordinaire, mais aussi le risque d’une mauvaise utilisation, ce qui peut répondre aux préoccupations liées à la manipulation, à la discrimination ou à la violation de la vie privée.
Il est donc essentiel de mettre les principes éthiques et l’utilisation responsable de chaque nouvel outil qui peut avoir un impact sur les personnes du centre.
Le consensus explicite des utilisateurs, la transparence dans l’utilisation des données et une approche de conception qui met le bien-être des gens au centre sont des conditions essentielles pour éviter les abus et s’assurer que ces innovations contribuent à un progrès positif.
