Melodia curentă

Titlu

Artist


Inteligența artificială citește greșit emoția umană

Scris de pe aprilie 30, 2021

Nu există dovezi clare că expresiile faciale dezvăluie sentimentele unei persoane, însă marile companii de tehnologie vor să creadă acest lucru. La un avanpost îndepărtat din munții din Papua Noua Guinee, un tânăr psiholog american pe nume Paul Ekman a sosit cu o colecție de carduri flash și o nouă teorie. Era în 1967 și Ekman auzise că oamenii din Okapa erau atât de izolați de lumea largă încât vor fi subiecții săi ideal pentru un test. La fel ca cercetătorii occidentali dinaintea lui, Ekman venise în Papua Noua Guinee pentru a extrage date din comunitatea indigenă. El aduna dovezi pentru a întări o ipoteză controversată: că toți oamenii prezintă un număr mic de emoții universale, sau efecte, care sunt înnăscute și sunt aceleași în întreaga lume. De mai bine de jumătate de secol, această afirmație a rămas controversată, contestată între psihologi, antropologi și tehnologi. Cu toate acestea, a devenit o sămânță pentru o piață în creștere care va avea o valoare estimată la 56 miliarde de dolari până în 2024. Aceasta este povestea modului în care recunoașterea afectelor a devenit parte a industriei inteligenței artificiale și a problemelor pe care le prezintă.

Când Ekman a ajuns în Okapa, a făcut experimente pentru a evalua modul în care Fore (populația din Papua Noua Guinee – nr.) recunoaște emoțiile. Deoarece Fore avea un contact minim cu occidentalii și mass-media, Ekman a teoretizat că recunoașterea și afișarea expresiilor de bază ar dovedi că astfel de expresii erau universale. Metoda lui era simplă. Le arăta cărți flash cu expresii faciale și vedea dacă descriu emoția așa cum a făcut-o el. În cuvintele lui Ekman, „Tot ce făceam era să arăt imagini amuzante”. Dar Ekman nu a avut nicio pregătire în istoria, limba, cultura sau politica Fore. Încercările sale de a-și desfășura experimentele cu carduri flash folosind traducători au eșuat; conducătorul Fore și supușii săi au fost epuizați de acest proces. Ekman a părăsit Papua Noua Guinee, frustrat de prima sa încercare de cercetare interculturală privind expresia emoțională. Dar acesta ar fi doar începutul.

Astăzi instrumentele de recunoaștere a afectelor pot fi găsite în sistemele de securitate națională și în aeroporturi, în educație și angajarea de start-up-uri, în software-ul care intenționează să detecteze bolile psihiatrice și programele de poliție care pretind că prezic violența. Afirmația potrivit căreia starea interioară a unei persoane poate fi evaluată cu precizie prin analiza feței acelei persoane se bazează pe dovezi șubrede. O revizuire sistematică din 2019 a literaturii științifice despre deducerea emoțiilor din mișcările faciale, condusă de psihologul și neurologul Lisa Feldman Barrett, a constatat că nu există dovezi fiabile că puteți prevedea cu precizie starea emoțională a cuiva în acest mod. „Nu este posibil să deducem cu încredere fericirea dintr-un zâmbet, furia sau tristețea dintr-o încruntare, așa cum o mare parte din tehnologia actuală încearcă să facă atunci când aplică ceea ce se crede din greșeală că sunt fapte științifice”, concluzionează studiul. Deci, de ce ideea că există un mic set de emoții universale, ușor interpretate de pe chipul unei persoane, a devenit atât de acceptată în domeniul AI? Ideea recunoașterii automate a emoțiilor este la fel de convingătoare pe cât de profitabilă.

Companiile de tehnologie au captat volume imense de imagini la nivel de suprafață ale expresiilor umane – inclusiv miliarde de selfie-uri Instagram, portrete Pinterest, videoclipuri TikTok și fotografii Flickr. La fel ca recunoașterea facială, recunoașterea emoțiilor a devenit parte a infrastructurii de bază a multor platforme, de la cele mai mari companii de tehnologie până la start-up-uri mici. În timp ce recunoașterea facială încearcă să identifice o anumită persoană, recunoașterea afectivă are ca scop detectarea și clasificarea emoțiilor prin analiza oricărei fețe. Aceste sisteme influențează deja modul în care se comportă oamenii și modul în care funcționează instituțiile sociale, în ciuda lipsei unor dovezi științifice substanțiale că acestea funcționează. Sistemele automate de detectare a emoțiilor sunt acum utilizate pe scară largă, în special la angajare. Compania de angajare AI HireVue, care poate include Goldman Sachs, Intel și Unilever printre clienții săi, folosește învățarea automată pentru a deduce adecvarea oamenilor pentru un loc de muncă. În 2014, compania și-a lansat sistemul AI pentru a extrage microexpresiile, tonul vocii și alte variabile din interviurile video de angajare, pe care le-a folosit pentru a compara solicitanții de locuri de muncă cu cei mai performți dintre angajați. După critici considerabile din partea savanților și a grupurilor pentru drepturile civile, a renunțat la analiza facială în 2021, dar a păstrat tonul vocal ca criteriu de evaluare. În ianuarie 2016, Apple a achiziționat start-up-ul Emotient, care pretindea că a produs un software capabil să detecteze emoțiile din imaginile fețelor. Poate că cea mai mare dintre aceste start-up-uri este Affectiva, o companie cu sediul în Boston care a apărut din munca academică efectuată la MIT.

Affectiva a codat o varietate de aplicații legate de emoții, folosind în primul rând tehnici de învățare profundă. Aceste abordări includ detectarea șoferilor distrași și „riscanți” pe drumuri și măsurarea răspunsurilor emoționale ale consumatorilor la publicitate. Compania a construit ceea ce numește cea mai mare bază de date de emoții din lume, alcătuită din peste 10 milioane de expresii ale oamenilor din 87 de țări. Colecția sa monumentală de videoclipuri a fost etichetată manual de lucrătorii din sediul în principal din Cairo a companiei. În afara sectorului de pornire, giganții AI, cum ar fi Amazon, Microsoft și IBM, au toate sistemele proiectate pentru detectarea emoțiilor. Microsoft oferă detectarea emoțiilor percepute în API-ul său Face, identificând „furia, disprețul, dezgustul, frica, fericirea, neutrul, tristețea și surpriza”, în timp ce instrumentul Amazon Recognition proclamă în mod similar că poate identifica ceea ce caracterizează drept „toate cele șapte emoții” și „Măsurați modul în care aceste lucruri se schimbă în timp, cum ar fi construirea unei cronologii a emoțiilor unui actor”.

Sistemele de recunoaștere a emoțiilor împărtășesc un set similar de planuri și presupuneri mai mult sau mai puțin fondate: că există un număr mic de categorii emoționale distincte și universale, că dezvăluim involuntar aceste emoții pe fețele noastre și că acestea pot fi detectate de mașini. Aceste articole de credință sunt atât de acceptate în unele domenii încât poate părea ciudat chiar să le observăm, darămite să le punem la îndoială. Dar dacă ne uităm la modul în care emoțiile au ajuns să fie catalogate, ordonate și etichetate frumos – vedem că întrebările rămân în așteptare la fiecare colț.

Sursa: theatlantic.com

 


Opiniile cititorului

Lasă un comentariu

Your email address will not be published. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *