L’Emotion AI è un ramo dell’intelligenza artificiale progettato per riconoscere, interpretare e rispondere alle emozioni umane. Questo avviene attraverso l’analisi di dati come espressioni facciali, toni di voce, movimenti corporei, testi scritti e altri segnali comportamentali.
L’Emotion AI può essere impiegata per personalizzare le interazioni, sia umane che automatizzate, migliorando l’efficacia di strumenti come chatbot e assistenti virtuali.
Questa tecnologia trova applicazione in diversi ambiti, spaziando dal settore della salute e del benessere, a supporto di piani terapeutici e di riabilitazione, al settore automotive per favorire la rilevazione di segni di stress e stanchezza.
Indice degli argomenti:
Emotion AI, le sfide etiche
Nonostante queste potenzialità e l’ampia applicabilità, l’Emotion AI pone diverse sfide etiche.
Uno dei principali limiti è rappresentato dall’accuratezza: il rilevamento delle emozioni può risultare impreciso o fraintendere stati emotivi complessi, portando a errori di interpretazione. L’analisi di dati sensibili come espressioni facciali e toni vocali solleva, inoltre, interrogativi sulla protezione e il trattamento della privacy e delle informazioni personali.
Un altro aspetto critico riguarda il rischio di utilizzo improprio o manipolativo della tecnologia, ad esempio per influenzare decisioni o comportamenti senza il consenso consapevole dell’utente. Inoltre, l’Emotion AI potrebbe riflettere pregiudizi insiti nei dati di addestramento, portando a discriminazioni involontarie.
Questi limiti evidenziano la necessità di uno sviluppo responsabile e di normative chiare che garantiscano trasparenza, equità e rispetto dei diritti individuali, bilanciando l’innovazione con i principi etici fondamentali.
Emotion AI, i limiti
L’articolo 3(39) del Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale (EU AI Act) definisce un “Emotion Recognition System” come un sistema di intelligenza artificiale finalizzato a identificare o inferire emozioni o intenzioni di persone fisiche sulla base dei loro dati biometrici. Questa tecnologia deve, pertanto, rispettare criteri di trasparenza e tutela della privacy, con un focus sulla prevenzione del bias e sul rispetto dei diritti degli individui.
In generale, la normativa europea vieta il riconoscimento delle emozioni, salvo in contesti estremamente specifici come la ricerca scientifica o l’assistenza sanitaria. Anche in questi casi, tuttavia, l’uso è consentito solo a patto che vengano rispettati requisiti molto severi, tra cui una solida validazione scientifica e la garanzia di tutela dei diritti degli individui coinvolti. Questo per evitare che tecnologie ancora poco precise o facilmente fraintendibili possano causare danni o discriminazioni.
La definizione dei termini associati ai dati biometrici
Un aspetto cruciale riguarda la definizione dei termini associati ai dati biometrici, come quelli utilizzati per rilevare emozioni tramite segnali fisiologici (es. battito cardiaco, espressioni facciali). È fondamentale garantire che questi sistemi non eludano gli obblighi previsti dalla normativa, soprattutto in ambiti dove i dati sensibili sono utilizzati per finalità non strettamente regolamentate.
Per ridurre al minimo i rischi legati all’Emotion AI, la normativa europea suggerisce alcune misure fondamentali. Tra queste, il coinvolgimento diretto dei gruppi interessati nella progettazione e sviluppo delle tecnologie, per garantire soluzioni utili e conformi; l’esecuzione di rigorosi test scientifici per verificare l’affidabilità dei sistemi prima della loro adozione; il divieto di coercizione, assicurando che tali strumenti vengano utilizzati solo su base volontaria, evitando pressioni su persone vulnerabili.
In sintesi, l’AI Act punta a bilanciare innovazione e responsabilità, limitando l’uso del riconoscimento delle emozioni a contesti specifici e sottoponendolo a controllo per prevenire abusi e discriminazioni.
Le tecniche per comprendere le necessità dell’interlocutore
La capacità di rilevare le emozioni delle persone non è una prerogativa dell’AI.
Già nel 1872 Charles Darwin introduceva l’idea che le espressioni facciali delle emozioni siano universali e biologicamente determinate. La sua opera “L’espressione delle emozioni nell’uomo e negli animali” getta le basi per l’analisi sistematica del linguaggio non verbale.
All’inizio del XX secolo la psicologia si focalizza sull’osservazione diretta del comportamento umano, includendo l’analisi del linguaggio del corpo, delle espressioni facciali e del tono della voce. Nella stessa epoca, Sigmund Freud e la psicoanalisi introducono l’uso delle interviste cliniche per esplorare le emozioni e i processi inconsci.
Negli anni 60 si diffondono i primi test di personalità standardizzati, come il Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) e il Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI), utilizzati per rilevare tratti della personalità e stati emotivi.
Nel 1970 Paul Ekman e Wallace V. Friesen sviluppano il Facial Action Coding System, un metodo scientifico per catalogare e interpretare le microespressioni facciali universali associate alle emozioni di base (gioia, tristezza, rabbia, paura, sorpresa, disgusto).
Nel 1980 vengono introdotte tecnologie come l’eye-tracking, che studia i movimenti oculari per comprendere l’attenzione e le reazioni emotive. Parallelamente, si sviluppano tecniche di biofeedback per misurare parametri fisiologici come battito cardiaco, sudorazione e tensione muscolare.
L’avvento della risonanza magnetica funzionale (fMRI) e della PET (Tomografia a Emissione di Positroni) permette negli anni ‘90 di osservare l’attività cerebrale associata alle emozioni, rivoluzionando la comprensione dei processi emotivi.
Con l’avvento dell’intelligenza artificiale, emergono tecnologie in grado di analizzare il linguaggio scritto e parlato. Strumenti come il Natural Language Processing (NLP) rilevano segnali emotivi attraverso le parole e il tono, distinguendo tra function words e content words.
Comprendere le emozioni con l’AI: analisi psicometrica vs Emotion AI
L’analisi psicometrica avanzata utilizza algoritmi di machine learning per rilevare emozioni e tratti della personalità dai comportamenti digitali e conversazioni online.
Come evidenziato nell’immagine, l’Emotion AI e l’analisi psicometrica sono due approcci distinti all’analisi e comprensione delle persone, che differiscono per obiettivi, metodi e applicazioni.
L’Emotion AI rileva, analizza e interpreta le emozioni umane, spesso tramite segnali non verbali come espressioni facciali, tono di voce, gesti, o parametri fisiologici (battito cardiaco, dilatazione pupillare), con l’obiettivo di comprendere gli stati emotivi degli utenti per migliorare l’interazione uomo-macchina.
L’analisi psicometrica analizza le caratteristiche psicologiche di una persona, come i principali tratti della personalità, preferenze e valori, basandosi su modelli psicologici (come il Big Five/Ocean, Schwarz value, Life satisfaction, IQ).
A differenza delle opzioni di profilazione basate sui contenuti, e della sentiment analysis, che si limita a fornire una fotografia del momento, la profilazione psicometrica restituisce dati stabili.
In sintesi, mentre l’Emotion AI si focalizza principalmente sull’analisi delle emozioni attraverso segnali come espressioni facciali, tono di voce e fisiologia, l’analisi psicometrica mira alla comprensione delle caratteristiche stabili della personalità e delle preferenze individuali.
L’integrazione dell’analisi psicometrica nelle ricerche della psicologia della comunicazione sta aprendo nuove prospettive per comprendere e influenzare il comportamento umano, offrendo strumenti per promuovere cambiamenti positivi in ambiti cruciali come la salute, il benessere e la sostenibilità ambientale. Mentre la psicologia mette a disposizione modelli teorici consolidati sul cambiamento comportamentale, l’AI consente di applicare questi modelli su larga scala.
Le nuove tecnologie rendono possibile personalizzare le interazioni, adattando strategie e messaggi ai tratti di personalità e alle emozioni individuali, con applicazioni che spaziano dal marketing alla customer experience, dall’organizzazione aziendale al supporto terapeutico.
Uso etico della tecnologia: Emotion AI vs. analisi psicometrica
Sebbene sia importante tenere conto dei rischi di un uso improprio della tecnologia, è importante sottolineare che l’analisi psicometrica, se utilizzata con il consenso informato dell’utente, non rientra tra le tecnologie a rischio individuate dall’AI Act dell’Unione Europea. Questo perché, a differenza dell’Emotion AI si basa su dati spesso già forniti consapevolmente dall’utente (come il testo delle conversazioni) e non implica decisioni automatizzate che abbiano un impatto legale o significativo sulla vita delle persone.
Tuttavia, è sempre bene utilizzare un approccio etico e trasparente, ad esempio informando gli utenti quando vengono analizzati dati psicometrici, ottenere il loro consenso esplicito e assicurarsi che le applicazioni siano progettate per migliorare il benessere, evitando manipolazioni.
Conclusioni
In generale, ogni innovazione porta con sé un potenziale straordinario, ma anche il rischio di un uso improprio, che può alimentare preoccupazioni legate a manipolazione, discriminazione o violazione della privacy.
È fondamentale dunque mettere al centro i principi etici e l’uso responsabile di ogni nuovo strumento che possa impattare sulle persone.
Il consenso esplicito degli utenti, la trasparenza nell’utilizzo dei dati e un approccio progettuale che metta al centro il benessere delle persone sono condizioni imprescindibili per evitare abusi e garantire che queste innovazioni contribuiscano a un progresso positivo.
