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[감성AI] 감성AI가 세상을 더 나은 곳으로 만드는 방법. 스탠포드대학 연구원들은 다른 사람의 감정을 읽고 착용자에게 알리기 위해 Google의 증강현실 안경을 수정했다. 안경은 눈맞춤, 얼굴 표정, 몸짓을 통해 누군가의 기분을 감지 한 다음 착용자에게 어떤 감정을 감지하는지 알려준다.

박영숙세계미래보고서저자 | 기사입력 2021/06/02 [06:52]

[감성AI] 감성AI가 세상을 더 나은 곳으로 만드는 방법. 스탠포드대학 연구원들은 다른 사람의 감정을 읽고 착용자에게 알리기 위해 Google의 증강현실 안경을 수정했다. 안경은 눈맞춤, 얼굴 표정, 몸짓을 통해 누군가의 기분을 감지 한 다음 착용자에게 어떤 감정을 감지하는지 알려준다.

박영숙세계미래보고서저자 | 입력 : 2021/06/02 [06:52]

 

 

제나 델 포트 

우리 대부분은 신체언어와 같은 미묘함을 통해 다른 사람의 감정을 읽을 수 있다는 것을 당연하게 여기지만, 이것은 다른 많은 사람들에게 진정한 투쟁이다. 감정 AI를 입력해보자.

스탠포드대학 연구원들은 다른 사람의 감정을 읽고 착용자에게 알리기 위해 Google의 증강현실 안경을 수정했다. 안경은 눈맞춤, 얼굴 표정, 몸짓을 통해 누군가의 기분을 감지 한 다음 착용자에게 어떤 감정을 감지하는지 알려준다.

Averly의 CEO겸 공동창립자 Zabeth Venter는 “감정AI는 개인을 활용한다. “감정AI의 일종 인 얼굴인식에 대해 생각해 보면, 당신의 미소가 멍청한 웃음인지 진정한 미소인지에 따라 내가 말하는 것을 좋아하는 것을 선택할 수 있다.”

이러한 뉘앙스는 더 깊어진다. 또 다른 예는 투표이다. 가장 좋아하는 색상은 무엇인가? 보라색 일 수도 있다. 하지만 열정적으로 그렇게 말하나?  방금 뭐라고 말 했나? 질문도 이해 하였나?

우리는 사용가능한 설문조사, 판매 데이터 및 정보를 통해 인간을 이해하려는 다른 많은 방법에서 이러한 수준의 컨텍스트를 얻을 수 없다. 하지만 감정AI를 통해 놀라운 뉘앙스를 파악할 수 있다.

AI 편향의 문제

AI는 어려움에 처해 있다. 편리하지만 잠재적으로 편향되어 있다. 악명높은 예는 몇 년 전 Google의 사진 AI가 어두운 피부색을 가진 사람들을 고릴라로 잘못 태그한 방법이다. 왜 이런 일이 발생했나? 고맙게도 Google에서 일하는 인종차별적 편견은 없다. 대신 AI를 훈련시키는 데 사용된 데이터에는 적절한 구분을 할 수있는 다양성이 부족하여 AI 편향이라는 현상이 발생했다.

“데이터 편향이 발생하는 방식은 데이터가 얼마나 좋은지와 데이터에 대한 이해도에서 비롯된다. 기계학습회사로서 인터넷에서 광범위하게 공개 데이터를 찾는 것은 매우 쉽다.  일을하는 저렴한 방법이지만 정확한 표현을 얻지 못한다. 윤리적 AI는 그 뉘앙스를 찾는 것이다. 하나의 인구통계학적 그룹만을 다루기 위해 머신러닝모델을 구축했고 이제는 그 모델로 다른 모든 사람들을 평가한다면 그건 어리석은 일이다. "

Emotion AI는 이 문제에 이중으로 취약하다. 감정은 더 추상적이며 문화적 뉘앙스조차도 누군가의 관점을 이해하는 데 필수적이다.

AI는 관계가 중요하기 때문에 중요하다

관계는 많은 거래에서 성공하는 데 중요하다. 그러나 그것은 우리가 종종 립서비스를 지불하는 개념이다. 회사는 관계와 고객중심성에 대해 이야기 할 수 있지만 다른 편리한 위치로 빠르게 돌아간다. 그런 다음 전염병이 발생하여 관계를 다시 강조했다. 그리고 AI는 이러한 연결을 더 잘 이해하는 통로이다.

“좋은 관계가 없다면 어떻게 구축하나? 사람들이 다른 사람에게 중요한 것이 무엇인지 이해하게하려면 어떻게해야하나? 이것이 바로 AI로 할 수있는 일이다.”

AI를 사용하여 다른 사람, 특히 고객과의 진정한 컨텍스트 및 관계를 만드는 것은 아프리카 개발의 핵심이다. 많은 아프리카인들은 주로 휴대전화를 통해 정보와 서비스에 연결한다.  AI는 지역의 차이를 존중하는 미묘한 데이터가있는 경우 이러한 청중과 소통할 수있는 훌륭한 방법이다.

이것은 대륙에 환상적인 기회를 제공한다. 대부분의 AI와 그 편향은 선진국에서 비롯된다. 데이터 편향이 존재한다고 말하는 것은 정당하다. 왜냐하면 해당 장소는 기술이 도달하는 장소의 지역적 맥락을 이해하지 못하기 때문이다. 그러나 이러한 현지화된 환경에서 훈련된 AI는 매우 강력하고 진보적이다.

Emotion AI는 윤리적 AI가 되어야하는 것의 최첨단에 있다. 거기에 도달하려면 두 가지가 필요하다. 관련 로컬 데이터와 데이터를 사용하는 사람들 간의 다양성이다.

"데이터를 분석하는 사람과 같은 것조차도 큰 차이를 만든다."라고 Venter는 말한다. “여러 사람이 데이터를 보고있는 경우에는 중요하지 않은 것이 있다고 생각할 수 있다. 여성전용이라면 완전히 다른 시각을 가질 수 있다. 균형잡힌 견해를 가지고 그러한 의미에서 데이터를 분석하여 공정하고 유용한 AI를 만드는 것이다."

인공지능은 우리가 발명한 가장 놀라운 기술이 될 수 있다. 현지인을 위해 현지인이 만든 현지 맥락에서 연마되고 훈련되고 사용된다면 세상을 더 좋게 바꿀 것이다. ITnewsAfrica.com을 통해

 

 
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