Articol scris de Corina Gheorgheza
În 1967, în regiunile muntoase izolate din Papua Noua Guinee, un tânăr psiholog american pe nume Paul Ekman a ajuns cu speranța de a demonstra o teorie revoluționară. Cu un set de cartonașe ilustrate în mână, el și-a propus să arate că toți oamenii, indiferent de cultură sau experiență, manifestă și recunosc aceleași emoții fundamentale prin intermediul expresiilor faciale. Subiecții săi, populația Fore din Okapa, avuseseră puțin contact cu lumea exterioară, ceea ce, în viziunea sa, îi făcea candidații perfecți pentru un experiment obiectiv.
Metodologia era simplă: le arăta oamenilor Fore imagini cu diferite expresii faciale și le cerea să le asocieze cu emoții specifice. Însă Ekman s-a confruntat imediat cu o serie de provocări. Barierele lingvistice îngreunau traducerea, nuanțele culturale complicau interpretarea, iar subiecții săi deveneau tot mai obosiți. Frustrat, a părăsit Papua Noua Guinee cu rezultate neconcludente. Totuși, acesta a fost doar începutul călătoriei sale pentru a impune ideea emoțiilor universale—o idee care avea să modeleze ulterior o întreagă industrie.
Munca lui Ekman s-a bazat pe o ipoteză veche, dar controversată: faptul că oamenii din toate societățile împărtășesc un set de expresii emoționale biologic înrădăcinate. În următoarele decenii, această teorie a fost intens dezbătută de psihologi, antropologi și neuroștiințe. În ciuda lipsei de consens, a devenit fundamentul unei industrii în plină expansiune, estimată la 56 de miliarde de dolari până în 2024, care integrează inteligența artificială (AI) cu recunoașterea emoțiilor.
Astăzi, recunoașterea emoțiilor bazată pe AI a pătruns în numeroase aspecte ale vieții cotidiene. Este utilizată în securitatea națională și în aeroporturi, în educație, în software pentru recrutare, în evaluări psihiatrice și chiar în programe utilizate de agențiile de aplicare a legii. Premisa de bază a acestor sisteme este că starea emoțională a unei persoane poate fi dedusă cu precizie pe baza expresiilor faciale. Însă, acest lucru rămâne științific nesigur. O analiză sistematică din 2019, condusă de psihologul Lisa Feldman Barrett, a concluzionat că nu există dovezi fiabile care să susțină ideea că expresiile faciale pot dezvălui constant emoțiile interne. „Nu este posibil să inferăm cu încredere fericirea dintr-un zâmbet, furia dintr-o încruntare sau tristețea dintr-o grimasă,” au scris Barrett și colegii săi.
Cu toate acestea, companiile de tehnologie au profitat de recunoașterea emoțiilor folosind-o ca aplicație AI profitabilă și scalabilă. Platforme precum Instagram, Pinterest, TikTok și Flickr acumulează cantități uriașe de imagini faciale, furnizând un set vast de date pentru antrenarea modelelor AI. Spre deosebire de recunoașterea facială, care identifică indivizi, recunoașterea afectivă își propune să clasifice emoțiile oricărei fețe, indiferent de identitate. Această abordare a început deja să influențeze comportamentul social și luarea deciziilor la nivel instituțional, în ciuda instabilității sale științifice.
Ascensiunea recunoașterii emoțiilor cu AI în angajare și supraveghere
Una dintre cele mai proeminente aplicații ale recunoașterii afective a fost în procesul de angajare. Companii precum HireVue, care a colaborat cu clienți precum Goldman Sachs, Intel și Unilever, au integrat inițial analiza expresiilor faciale în evaluările lor AI pentru recrutare. Software-ul a fost proiectat pentru a analiza microexpresiile, tonul vocii și alte indicii vizuale pentru a prezice compatibilitatea unui candidat comparativ cu cei mai performanți angajați ai unei companii. După critici semnificative din partea grupurilor pentru drepturile civile și a cercetătorilor, HireVue a renunțat la analiza facială în 2021, dar continuă să evalueze tonul vocii.
Marile corporații au intrat și ele pe piața detectării emoțiilor. Apple a achiziționat în 2016 Emotient, un startup care susținea că software-ul său putea detecta emoții din imagini faciale. Între timp, Affectiva, o companie din Boston derivată din MIT, a construit o bază de date cu 10 milioane de expresii din 87 de țări. Tehnologia sa este utilizată pentru detectarea șoferilor distrași și pentru evaluarea reacțiilor consumatorilor la reclame. Giganți ai tehnologiei precum Amazon, Microsoft și IBM au dezvoltat, de asemenea, instrumente de detectare a emoțiilor, cu Microsoft Face API și Amazon Rekognition susținând că pot identifica emoții precum furia, fericirea și tristețea cu precizie algoritmică.
O fundamentare defectuoasă: rădăcinile științifice ale recunoașterii emoțiilor cu AI
Conceptul conform căruia emoțiile pot fi clasificate universal și detectate prin expresii faciale își are rădăcinile în psihologia secolului XX. Ekman a fost profund influențat de psihologul Silvan Tomkins, care susținea că emoțiile sunt înnăscute și exprimate pe față. Această idee a rezonat cu cercetătorii AI timpurii, deoarece sugera că emoțiile ar putea fi clasificate și automatizate la scară largă.
Totuși, chiar și Tomkins a recunoscut că expresiile emoționale sunt modelate de contexte culturale și sociale. Diferitele societăți au „dialecte” distincte ale limbajului facial, ceea ce complică utilizarea AI pentru detectarea emoțiilor. Ekman a încercat să elimine aceste variabile prin experimente care forțau subiecții să asocieze expresiile cu categorii predefinite, dar această metodologie era fundamental defectuoasă. Participanții erau influențați să asocieze anumite expresii cu emoții specifice, ducând la un fenomen de confirmare a ipotezelor, mai degrabă decât la constatări obiective.
În ciuda acestor probleme, munca lui Ekman a primit finanțare substanțială, inclusiv granturi de la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), care vindea aplicații militare și de securitate. Metodologia lui Ekman a devenit baza pentru Facial Action Coding System (FACS), un instrument folosit pentru clasificarea mișcărilor musculare faciale. Deși laborios și consumator de timp, FACS a pus bazele recunoașterii moderne a emoțiilor bazate pe AI.
Un apel la prudență
Recunoașterea emoțiilor cu AI s-a construit pe o bază științifică șubredă, dar a devenit profund integrată în tehnologia modernă. Problema fundamentală este reducerea complexității emoțiilor umane la un set restrâns de categorii ușor de interpretat de mașini. Dacă aceste sisteme continuă să fie dezvoltate fără a le aborda deficiențele științifice și etice, ele riscă să perpetueze o viziune distorsionată asupra emoțiilor umane—una care servește intereselor corporative, mai degrabă decât înțelegerii autentice.
Comments