El rápido aumento de los chatbots de IA ha generado preocupaciones éticas, entusiasmo y preocupaciones laborales en casi la misma medida. Pero, ¿están a punto de volver a subir las apuestas?

Si hay un talón de Aquiles en estas herramientas, es la incapacidad de tener en cuenta las emociones humanas en las respuestas. Sin embargo, con los avances en el campo de la "IA emocional", es posible que estemos a punto de presenciar otro gran avance en la tecnología de IA.

Un problema emocional

Comprender las emociones humanas puede ser complicado, incluso para los humanos. A pesar de ser algo que comenzamos a aprender al nacer, con frecuencia todavía podemos malinterpretar las emociones de los demás. Entrenar máquinas en una habilidad que los humanos no han dominado es un desafío enorme.

Sin embargo, el campo de la IA emocional, también conocida como computación afectiva, está logrando avances notables. Para comprender cómo funciona la IA emocional, es importante compararla con la forma en que los humanos interpretan las emociones de los demás. El proceso se puede dividir en tres áreas principales:

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  • Expresiones faciales/manierismos: Alguien sonriendo como un gato de Cheshire es obvio. Pero, ¿y las lágrimas? Pueden ser lágrimas de alegría o de tristeza. Luego están las sutilezas y las expresiones fugaces que apenas notamos pero que te dan pistas subconscientes sobre las emociones de los demás.
  • Lenguaje corporal: Nuevamente, hay muchas pistas aquí que los humanos usan casi subliminalmente para determinar los estados emocionales.
  • Inflexión de voz: El tono y la inflexión de una voz pueden ser un fuerte indicador de un estado emocional. Por ejemplo, reconocer la diferencia entre alegría e ira a menudo radica en los matices de cómo se dice algo.

Los matices de las emociones humanas es donde surgen los desafíos. Para hacer frente a estos desafíos, la inteligencia artificial emocional utiliza una variedad de técnicas.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial emocional?

Similar a cómo se basan los chatbots de IA enormes bases de datos llamadas grandes modelos de lenguaje (LLM) para generar respuestas, la IA emocional también se basa en un conjunto de datos masivo. La principal diferencia es la forma de los datos.

Paso 1: Recopilación de datos

Los "modelos" de IA emocional recopilan datos de una variedad de fuentes. Al igual que los LLM, el texto forma parte del modelo. Pero los modelos de inteligencia artificial emocional también usan otras formas de datos, que incluyen:

  • datos de voz: esto podría ser de llamadas o videos grabados de servicio al cliente, entre otras fuentes.
  • Expresiones faciales: Estos datos se pueden recopilar de una variedad de fuentes. Una forma común es registrar las expresiones de los voluntarios a través de un video telefónico capturado.
  • Datos fisiológicos: Se pueden medir métricas como la frecuencia cardíaca y la temperatura corporal para determinar el estado emocional de los participantes voluntarios.

Los datos recopilados se pueden usar para determinar los estados emocionales humanos. Vale la pena señalar que no todos los modelos de inteligencia artificial emocional utilizarán el mismo tipo de datos. Por ejemplo, un centro de llamadas tendrá poco uso para los datos visuales y fisiológicos. Mientras que en el cuidado de la salud, la inclusión de datos fisiológicos es increíblemente útil.

Paso 2: Reconocimiento Emocional

La forma en que se utilizan los datos para comprender los estados emocionales varía según su tipo:

  • Análisis de texto: Se utilizan técnicas como el análisis de sentimientos o el procesamiento del lenguaje natural para interpretar el texto escrito. Estos pueden identificar palabras clave, frases o patrones que indican estados emocionales.
  • Análisis de voz: Los algoritmos de aprendizaje automático analizan aspectos de la voz de una persona, como el tono, el volumen, la velocidad y el tono, para inferir estados emocionales.
  • Análisis de la expresión facial: Técnicas de visión artificial y aprendizaje profundo se utilizan para analizar las expresiones faciales. Esto puede implicar el reconocimiento de expresiones básicas (felicidad, tristeza, ira, sorpresa, etc.) o "microexpresiones" más sutiles.
  • Análisis fisiológico: Algunos sistemas de IA emocional pueden analizar datos fisiológicos como la frecuencia cardíaca y la temperatura para determinar estados emocionales. Esto requiere sensores especializados y generalmente se usa en investigación o atención médica.

Los detalles de cómo funciona la IA emocional varían según el propósito de la aplicación. Sin embargo, la mayoría de los modelos de IA emocional se basarán en al menos una de las técnicas enumeradas.

Paso 3: generar una respuesta

El paso final es que el modelo de IA responda adecuadamente a su estado emocional determinado. Cómo se manifiesta esta respuesta depende del propósito de la IA. Podría ser en forma de advertencia a un operador del centro de llamadas que su próxima llamada está molesta, o podría estar personalizando el contenido de una aplicación.

El espectro completo de usos de esta tecnología será masivo, y las organizaciones ya la están utilizando para varios usos.

¿Cuáles son las aplicaciones de la IA emocional?

La IA, en general, es algo así como una multiherramienta tecnológica, y la IA emocional no es diferente. A medida que se desarrolle la tecnología, la variedad de usos se ampliará considerablemente, como lo demuestra la variedad de tareas que ya está realizando:

  • centros de llamadas: Emotion AI se está integrando en los centros de llamadas para ayudar a los agentes a identificar el estado emocional de los clientes.
  • Publicidad: Las agencias de marketing monitorean equipos de voluntarios para evaluar su respuesta emocional al ver un anuncio en particular. Esto les permite modificar el contenido para alinearlo más de cerca con la respuesta emocional deseada.
  • Cuidado de la salud: La IA ya está ayudando a tratar afecciones de salud mental. Este campo de la medicina es uno en el que la IA emocional podría ser de gran beneficio.
  • Educación: Las aplicaciones educativas se pueden entrenar para ajustar el trabajo del curso y la "experiencia de aprendizaje" en general según la condición emocional del estudiante.
  • Industria automotriz: Este está en proceso, pero la IA emocional podría resultar una ayuda invaluable para la conducción. La investigación actual se centra en el desarrollo de sistemas que puedan detectar el estado emocional del conductor. Luego, puede tomar algún tipo de acción correctiva si el conductor está demasiado cansado, estresado, enojado o simplemente perdido en un sueño.

Todo esto suena muy bien, pero como con todo lo relacionado con la IA, nunca es tan sencillo. Las preocupaciones éticas y de privacidad que rodean a la IA generativa son igualmente aplicables, pero ahora tenemos emociones humanas en la mezcla.

Preocupaciones éticas y de privacidad de la IA emocional

Por cada beneficio que nos brinda la IA, y hay muchos, parece haber una preocupación ética o de privacidad correspondiente. Esta tecnología innovadora está operando al borde del conocimiento tecnológico. También está operando al borde de los conocimientos técnicos de la sociedad.

La intersección de la emoción y la tecnología está plagada de desafíos complejos que deben abordarse para que la IA sea una bendición y no una carga. Algunas de las preocupaciones que son inmediatamente evidentes incluyen:

  • Problemas de privacidad de datos: Ya un área gris en AI, la inclusión de datos emocionales sensibles ha subido el listón.
  • Exactitud: Los chatbots de IA son muchas cosas, pero sus respuestas suelen estar muy lejos de la realidad. Los mismos errores cometidos por los modelos de inteligencia artificial emocional pueden tener graves consecuencias si ocurren en aplicaciones como la atención médica.
  • manipulación emocional: Los estafadores podrían usar la IA emocional para jugar con los sentimientos de las personas con intenciones maliciosas.

Estas preocupaciones son genuinas, y un esfuerzo concertado para abordarlas es la clave para desbloquear todos los beneficios de la IA emocional.

No se si reir o llorar

Esta es una tecnología prometedora con enormes beneficios potenciales. Sin embargo, lleva algo de "equipaje emocional" en su estela. La ventaja es la gran variedad de aplicaciones potenciales en las que esto podría marcar una gran diferencia. Todo, desde la atención médica hasta experiencias de juego más inmersivas, puede beneficiarse de la IA emocional.

Pero hay algunas cuestiones importantes que deben abordarse si queremos usar esto para beneficiar y no obstaculizar a la humanidad.