Der rasante Aufstieg von KI-Chatbots hat nahezu gleichermaßen ethische Bedenken, Aufregung und Beschäftigungssorgen hervorgerufen. Aber wird der Einsatz bald noch einmal erhöht?

Wenn diese Tools eine Achillesferse haben, dann ist es die Unfähigkeit, menschliche Emotionen in Antworten einzubeziehen. Angesichts der Fortschritte auf dem Gebiet der „emotionalen KI“ ist es jedoch möglich, dass wir bald einen weiteren großen Fortschritt in der KI-Technologie erleben werden.

Ein emotionales Problem

Das Verstehen menschlicher Emotionen kann selbst für Menschen kompliziert sein. Auch wenn es etwas ist, das wir von Geburt an lernen, können wir die Gefühle anderer immer noch häufig falsch interpretieren. Maschinen eine Fähigkeit beizubringen, die Menschen nicht beherrschen, ist eine enorme Herausforderung.

Allerdings macht der Bereich der Emotions-KI, auch Affective Computing genannt, bemerkenswerte Fortschritte. Um zu verstehen, wie emotionale KI funktioniert, ist es wichtig, sie mit der Art und Weise zu vergleichen, wie Menschen die Emotionen anderer interpretieren. Der Prozess kann in drei Hauptbereiche unterteilt werden:

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  • Mimik/Manierismen: Jemand, der wie eine Grinsekatze strahlt, ist offensichtlich. Aber was ist mit Tränen? Es können Tränen der Freude oder der Trauer sein. Dann gibt es die Feinheiten und flüchtigen Ausdrücke, die wir kaum wahrnehmen, die Ihnen aber unbewusste Hinweise auf die Gefühle anderer geben.
  • Körpersprache: Auch hier gibt es viele Hinweise, die der Mensch fast unterschwellig nutzt, um emotionale Zustände zu bestimmen.
  • Stimmfall: Der Ton und der Tonfall einer Stimme können ein starker Indikator für einen emotionalen Zustand sein. Der Unterschied zwischen Freude und Wut liegt zum Beispiel oft in den Nuancen, wie etwas gesagt wird.

Die Herausforderungen liegen in den Nuancen menschlicher Emotionen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, nutzt Emotion AI eine Reihe von Techniken.

Wie funktioniert Emotions-KI?

Ähnlich wie KI-Chatbots darauf angewiesen sind Riesige Datenbanken, sogenannte große Sprachmodelle (LLMs) Um Antworten zu generieren, ist emotionale KI auch auf einen riesigen Datensatz angewiesen. Der Hauptunterschied besteht in der Form der Daten.

Schritt 1: Sammeln der Daten

Emotionale KI-„Modelle“ sammeln Daten aus verschiedenen Quellen. Wie bei LLMs ist Text ein Teil des Modells. Aber emotionale KI-Modelle nutzen auch andere Formen von Daten, dazu gehören:

  • Sprachdaten: Dies kann unter anderem aus aufgezeichneten Kundendienstanrufen oder Videos stammen.
  • Gesichtsausdrücke: Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen. Eine gängige Methode besteht darin, die Äußerungen der Freiwilligen durch aufgenommene Telefonvideos aufzuzeichnen.
  • Physiologische Daten: Messwerte wie Herzfrequenz und Körpertemperatur können gemessen werden, um den emotionalen Zustand freiwilliger Teilnehmer zu bestimmen.

Die gesammelten Daten können dann verwendet werden, um menschliche emotionale Zustände zu bestimmen. Es ist erwähnenswert, dass nicht alle emotionalen KI-Modelle denselben Datentyp verwenden. Beispielsweise werden visuelle und physiologische Daten in einem Callcenter kaum genutzt. Im Gesundheitswesen hingegen ist die Einbeziehung physiologischer Daten äußerst nützlich.

Schritt 2: Emotionale Anerkennung

Die Art und Weise, wie Daten zum Verständnis emotionaler Zustände verwendet werden, variiert je nach Art:

  • Textanalyse: Zur Interpretation geschriebener Texte werden Techniken wie die Stimmungsanalyse oder die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet. Diese können Schlüsselwörter, Phrasen oder Muster identifizieren, die auf emotionale Zustände hinweisen.
  • Stimmanalyse: Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren Aspekte der Stimme einer Person, wie Tonhöhe, Lautstärke, Geschwindigkeit und Ton, um daraus emotionale Zustände abzuleiten.
  • Analyse des Gesichtsausdrucks: Computer Vision und Deep-Learning-Techniken dienen der Gesichtsausdrucksanalyse. Dies kann das Erkennen grundlegender Ausdrücke (Glück, Traurigkeit, Wut, Überraschung usw.) oder subtilerer „Mikroausdrücke“ umfassen.
  • Physiologische Analyse: Einige emotionale KI-Systeme können physiologische Daten wie Herzfrequenz und Temperatur analysieren, um emotionale Zustände zu bestimmen. Dies erfordert spezielle Sensoren und wird typischerweise in der Forschung oder im Gesundheitswesen eingesetzt.

Die Einzelheiten der Funktionsweise emotionaler KI variieren je nach Zweck der Anwendung. Die meisten emotionalen KI-Modelle basieren jedoch auf mindestens einer der aufgeführten Techniken.

Schritt 3: Generieren einer Antwort

Der letzte Schritt besteht darin, dass das KI-Modell angemessen auf den ermittelten emotionalen Zustand reagiert. Wie sich diese Reaktion äußert, hängt vom Zweck der KI ab. Dies könnte in Form einer Warnung an einen Callcenter-Mitarbeiter erfolgen, dass der nächste Anrufer verärgert ist, oder in Form einer Personalisierung des Inhalts einer App.

Das gesamte Einsatzspektrum dieser Technologie wird enorm sein, und Unternehmen nutzen sie bereits für verschiedene Zwecke.

Was sind die Anwendungen emotionaler KI?

KI ist im Allgemeinen so etwas wie ein technologisches Multitool, und emotionale KI ist nicht anders. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird sich das Einsatzspektrum erheblich erweitern, was sich auch an der Vielfalt der Aufgaben zeigt, die sie bereits erfüllt:

  • Call-Center: Emotion AI wird in Callcenter integriert, um Agenten bei der Identifizierung des emotionalen Zustands von Kunden zu unterstützen.
  • Werbung: Marketingagenturen überwachen Freiwilligenteams, um deren emotionale Reaktion beim Betrachten einer bestimmten Anzeige einzuschätzen. Dies ermöglicht es ihnen, Inhalte so zu optimieren, dass sie besser auf die gewünschte emotionale Reaktion abgestimmt sind.
  • Gesundheitspflege: KI hilft bereits bei der Behandlung psychischer Erkrankungen. In diesem Bereich der Medizin könnte emotionale KI von großem Nutzen sein.
  • Ausbildung: Bildungs-Apps können trainiert werden, um die Kursarbeit und das gesamte „Lernerlebnis“ an den emotionalen Zustand des Schülers anzupassen.
  • Automobilindustrie: Dieses ist in Vorbereitung, aber emotionale KI könnte sich als unschätzbare Hilfe beim Fahren erweisen. Aktuelle Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von Systemen, die den emotionalen Zustand des Fahrers erkennen können. Es kann dann Abhilfe schaffen, wenn der Fahrer übermüdet, gestresst, wütend oder einfach nur in Tagträumen versunken ist.

Das klingt alles schön und gut, aber wie bei allem, was mit KI zu tun hat, ist es nie so einfach. Die ethischen und datenschutzrechtlichen Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI sind ebenso zutreffend, aber jetzt kommen noch menschliche Emotionen hinzu.

Ethische und Datenschutzbedenken der emotionalen KI

Für jeden Nutzen, den uns KI bringt – und davon gibt es viele – scheint es entsprechende ethische oder datenschutzrechtliche Bedenken zu geben. Diese innovative Technologie bewegt sich auf dem neuesten Stand des technologischen Know-hows. Es agiert auch am Rande des gesellschaftlichen Know-hows.

Die Schnittstelle zwischen Emotionen und Technologie ist mit komplexen Herausforderungen übersät, die angegangen werden müssen, wenn KI ein Segen und keine Belastung sein soll. Zu den Bedenken, die sofort ins Auge fallen, gehören:

  • Datenschutzbedenken: Die Einbeziehung sensibler emotionaler Daten ist bereits eine Grauzone in der KI und hat die Messlatte höher gelegt.
  • Genauigkeit: KI-Chatbots sind viele Dinge, aber ihre Antworten gehen oft daneben. Dieselben Fehler, die emotionale KI-Modelle machen, können schwerwiegende Folgen haben, wenn sie in Anwendungen wie dem Gesundheitswesen auftreten.
  • Emotionale Manipulation: Betrüger könnten emotionale KI nutzen, um mit böswilliger Absicht die Gefühle von Menschen auszunutzen.

Diese Bedenken sind berechtigt, und eine konzertierte Anstrengung, sie anzugehen, ist der Schlüssel, um die Vorteile emotionaler KI voll auszuschöpfen.

Ich weiß nicht, ob ich lachen oder weinen soll

Dies ist eine vielversprechende Technologie mit enormen potenziellen Vorteilen. Allerdings schleppt es einiges „emotionales Gepäck“ mit sich. Der Vorteil liegt in der riesigen Bandbreite potenzieller Anwendungen, bei denen dies einen großen Unterschied machen könnte. Vom Gesundheitswesen bis hin zu immersiveren Spielerlebnissen kann alles von emotionaler KI profitieren.

Aber es gibt einige schwerwiegende Probleme, mit denen wir uns befassen müssen, wenn wir dies zum Nutzen und nicht zum Nachteil der Menschheit nutzen wollen.