Hvad er følelsesmæssig AI, og hvordan bruges det i dag?
Kort sagt
Følelsesmæssig AI er en undergruppe af kunstig intelligens, der genkender menneskelige følelser ved hjælp af biometriske teknologier.
Det bliver mere og mere populært i forskellige brancher, såsom finans, sundhedspleje og sikkerhed.
Virksomheder bruger AI-algoritmer til at skabe målrettede annoncer, call-centre, psykologisk assistance og bilsystemer.
Emotionel AI (nogle gange omtalt som affective computing) er en undergruppe af kunstig intelligens, der genkender menneskelige følelser. Til denne opgave, biometriske teknologier — ansigtsgenkendelse og naturlig sprogbehandling. Ifølge de seneste prognoser, kan dette segment af kunstig intelligens vokse fra $37.8 milliarder i 2021 til $620 milliarder i 2030.
| Læs mere: 10+ bedste AI Crypto-projekter i 2023 |
Biometriske teknologier bliver stadig mere populære i forskellige brancher, herunder finans, sundhedspleje og sikkerhed. Med fremkomsten af AI-drevet biometri kan virksomheder forbedre deres sikkerhedsforanstaltninger og forbedre kundeoplevelsen ved at tilbyde personlige tjenester.
Reklame. Ved hjælp af følelsesmæssige AI-algoritmer skaber virksomheder målrettede annoncer, der øger kundernes engagement. En af de vigtigste virksomheder på dette marked er Affectiva. Startup'et udvikler software, der analyserer de mindste ændringer i en persons adfærd og følelsesmæssige tilstand.
Callcentre. Her bruges AI til at analysere operatørens arbejde og kundetilfredshed. For eksempel, Cogito har udviklet en service, der analyserer kundens stemme og samtaleemnerne og beder operatøren om, hvordan man opfører sig bedre.
Psykologisk bistand. Nogle mener, at AI mere præcist kan bestemme en patients følelsesmæssige og mentale tilstand end en professionel læge. For eksempel har Twill udviklet Intelligent Healing platform, som analyserer en persons tilstand og kan udvikle et personligt terapiforløb til vedkommende.
Automotive. Allerede i dag findes der systemer, der analyserer chaufførens tilstand under turen og tilpasser sig den. Harmans system kan ved første tegn på stress spille beroligende musik eller ændre lysindstillinger for at berolige føreren.
Ulemper ved at bruge følelsesmæssig AI
Hovedproblemet med disse algoritmer er, hvor adaptive de er. En model af dårlig kvalitet genkender muligvis ikke en persons følelsesmæssige tilstand eller ansigtsudtryk. For eksempel, der er tilfælde når algoritmer uden nogen åbenbar grund genkender en ældre person, der kører som træt. Algoritmefejl kan være særligt kritiske, når det kommer til medicinske applikationer. I medicinske applikationer kan algoritmefejl føre til fejldiagnosticering eller forkerte behandlingsanbefalinger, hvilket kan have alvorlige konsekvenser for patienterne. Derfor er det afgørende at teste og validere algoritmer grundigt, før de implementeres i sådanne kritiske indstillinger.
Læs mere om AI:
Ansvarsfraskrivelse
I tråd med den Trust Project retningslinjer, bemærk venligst, at oplysningerne på denne side ikke er beregnet til at være og ikke skal fortolkes som juridiske, skattemæssige, investeringsmæssige, finansielle eller nogen anden form for rådgivning. Det er vigtigt kun at investere, hvad du har råd til at tabe, og at søge uafhængig finansiel rådgivning, hvis du er i tvivl. For yderligere information foreslår vi at henvise til vilkårene og betingelserne samt hjælpe- og supportsiderne fra udstederen eller annoncøren. MetaversePost er forpligtet til nøjagtig, objektiv rapportering, men markedsforholdene kan ændres uden varsel.
Om forfatteren
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
Flere artikler
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
