三種方式讓人工智慧變感性

3 Ways AI Is Getting More Emotional
蘇菲.柯雷伯 Sophie Kleber
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隨著我們花更多時間在裝置上,從那些裝置發出的資料也更多,可以進行分析。

2018年1月,顧能公司(Gartner)研究副總裁安妮特.茲默曼(Annette Zimmermann)宣稱:「到2022年,你的個人裝置會比家人更了解你的情緒狀態。」僅僅兩個月後,俄亥俄大學(University of Ohio)一項具有里程碑意義的研究,聲稱他們的演算法現在比人更能察覺情緒 。

人工智慧系統和裝置,很快就將能夠辨識、解讀、處理和模擬人類的情緒。臉部分析、語音形態分析和深度學習結合起來,已能解碼人類的情緒,用於市場研究和政治民調的目的。隨著Affectiva、BeyondVerbal和Sensay等公司提供隨插即用的情緒分析軟體,情感運算(affective computing)的市場規模,估計到2022年將成長為410億美元,因為亞馬遜(Amazon)、Google、臉書(Facebook)和蘋果等公司正爭相解碼使用者的情緒。

情緒資料的投入將促成轉變,從資料驅動、著重智商的互動,轉移到深度情緒智慧(俗稱EQ)引導的深度體驗,這使得品牌有機會在更深入、更個人化的層次,與顧客建立連結。但是,檢視理解人們的情緒,是必須謹慎處理的事。情緒是高度個人化的,使用者會擔心隱私遭到侵犯和操縱。在公司投入這個領域之前,領導人應該考慮以下的問題:

1. 你提供什麼?你的價值主張是否自然就適合情緒融入?你能否提出可信的證據來合理說明,納入情緒因素之後,可以改善使用者的體驗?

2. 顧客和你的品牌互動時,他們的情緒意圖是什麼?這項互動的性質是什麼?

3. 使用者是否明確表示允許你分析他們的情緒?使用者能否控制自己的資料,以及能否在任何特定時間,收回他們的許可?

4. 你的系統是否夠聰明,能夠正確地理解並回應使用者的情緒?

5. 萬一系統故障,任何特定情況下會有什麼危險,包括對使用者造成的危險,以及/或是對品牌的危險?

知道這些擔憂之後,企業領導人應該去了解情緒人工智慧當前的應用狀況。這些應用大致分為三類:

系統使用情緒分析來調整反應

在這類應用中,人工智慧服務注意到情緒,並將它們納入決策過程。但是,那些服務的產出完全不帶情緒。

交談式的「互動式語音應答」系統 (interactive voice response, IVR)和聊天機器人可望在考慮到情緒因素之後,更快、更準確地引導顧客到正確的服務流程。例如,當系統偵測到使用者生氣了,就會把他們引導至另一項升級流程,或引導給工作人員來服務。

AutoEmotive、Affectiva的Automotive和福特(Ford)競相準備將情緒汽車軟體上市,以偵測人類的情緒,像是憤怒或失去注意力,然後接管或停止車輛行進,以防止事故或魯莽的駕駛行為。

安全部門也涉足情緒人工智慧,以偵測承受高壓或憤怒的人。例如,英國政府在社群媒體上監看人民對某些議題的情緒。

在這一類應用中,情緒在機器的決策過程中發揮作用。然而,機器的反應仍像機器,基本上就像一部巨大的電話總機,把人們導往正確的方向。

系統為學習目的,提供針對性的情緒分析

2009年,飛利浦(Philips)和一家荷蘭銀行合作,發展「回歸理性」(rationalizer)手環的觀念,藉著衡量佩戴者的脈搏,來監測交易員的壓力程度,以阻止他們做出不理性的決定。讓交易員知道自己的情緒狀態升高,他們就會在做出衝動決定之前三思。

Brain Power的智慧型眼鏡,可幫助自閉症患者更加理解情緒和社會暗示。這款Google眼鏡式裝置的佩戴者,可以看到並聽到有關當前狀況的特別回饋意見;例如,指導情緒的面部表情、何時看著對方,甚至針對使用者自身的情緒狀態提供意見。

這些針對性的情緒分析系統,能注意到並解讀情緒。如此得到的見解,會傳達給使用者,用於學習的目的。在個人的層次,這些針對性應用的運作會像是心智的穿戴式追蹤器,協助促進專注當下(mindfulness,或稱靜觀)、自我意識,最終能改進自己,同時維持由使用者掌控的人機關係。

針對性的情緒學習系統也在群體的環境中進行測試,例如,分析學生對老師的情緒,或是員工對經理人的情緒。擴大應用到群體的場合,會讓人有活在喬治.歐威爾(George Orwell)小說中人人受到嚴密監控的感覺:人們對隱私、創意和個體性的關切,使得這些實驗只能在道德接受的邊緣進行。更重要的是,必須要對當權者展開適當的心理訓練,以解釋情緒結果,並做適當調整。

系統模仿和最終取代人際互動

2014年智慧型揚聲器進入美國人的起居室時,我們開始習慣聽到電腦自稱為「我」。你可以說這是人為的錯誤或演化的捷徑,但是當機器開口說話,人們與它們建立關係。

現在有產品和服務運用交談式使用者介面(UI)和「電腦是社會行為人」的概念,試著緩和人們對心理健康的關切。這些應用的目標,是使用行為治療的技術,教導使用者度過危機。虛擬的治療師Ellie協助治療患有創傷後壓力症候群(PTSD)的士兵。心理治療機器人Karim幫助敘利亞難民克服創傷。數位助理甚至負起協助緩解老年人孤獨感的任務。

微軟(Microsoft)的XiaoIce、Google助理(Google Assistant),或是亞馬遜的Alexa等非正式應用,使用社會和情緒暗示,用於不是那麼利他的目的:它們的目標,是成為新的人工智慧「永遠的最好朋友」(BFF),以獲得使用者的忠誠度。未來學家理查.范霍伊東克(Richard van Hooijdonk)打趣道:「如果行銷人員能讓你哭,就能讓你買。」

針對令人上癮技術的討論,已開始研究語音助理背後的意圖。如果個人助理和廣告主掛勾,對使用者意味著什麼?舉例來說,在一份外洩的臉書備忘錄中,這家社群媒體公司向廣告主吹噓它可以偵測、接著瞄準青少年「覺得沒有價值」和「覺得不安全」等情緒。

阿伯丁大學(University of Aberdeen)的朱迪思.馬斯特霍夫(Judith Masthoff)說:「我希望人們有自己的守護天使,能夠一直在情感上支持他們。」但為了達成這種理想情況,需要進行一系列(各方都同意)的實驗,引導設計者和品牌邁向適當的親密程度,而經過一連串失敗之後,就能確定維持信任、隱私和情緒界限的規則。

找到適當平衡的最大障礙,也許不是打造出更有效的情緒人工智慧形式,而是尋找情緒上有智慧的人類來打造它們。

(羅耀宗譯)



蘇菲.柯雷伯 Sophie Kleber

數位行銷公司Huge的執行創意總監,負責創造未來前瞻式使用者體驗,以協助企業轉型,並塑造我們使用技術的方式。從螢幕式的介面,到語音使用者介面,再到感知運算(sentient computing),她的工作改造了全球最大的一些公司,像是宜家家居(Ikea)、安德瑪(Under Armour)、高盛(Goldman Sachs)和華納兄弟(Warner Brothers)等。在思考設計的未來方面她居於領導地位,曾代TED撰文,並定期在西南偏南大會(SXSW)發表演說。


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