Trí tuệ nhân tạo cảm xúc: Làn sóng mới hay bong bóng công nghệ tiếp theo?

Trí tuệ nhân tạo cảm xúc: Làn sóng mới hay bong bóng công nghệ tiếp theo?

Mục lục

1. Sự trỗi dậy của Trí tuệ nhân tạo cảm xúc (Emotion AI)
2. Cơ hội & Ứng dụng của Emotion AI trong doanh nghiệp
3. Những startup tiên phong trong lĩnh vực Emotion AI
4. Bất cập và thách thức của Emotion AI
5. Kết luận: Tương lai nào cho Emotion AI?

1. Sự trỗi dậy của Trí tuệ nhân tạo cảm xúc (Emotion AI)

Emotion AI (Trí tuệ nhân tạo cảm xúc) đang nổi lên như một xu hướng công nghệ tiềm năng trong lĩnh vực phần mềm doanh nghiệp. Theo báo cáo mới nhất của PitchBook về Nghiên cứu Công nghệ Mới nổi của Doanh nghiệp SaaS, công nghệ này được dự đoán sẽ phát triển mạnh mẽ.

2. Cơ hội & Ứng dụng của Emotion AI trong doanh nghiệp

Lý do cho sự phát triển của Emotion AI xuất phát từ nhu cầu ngày càng tăng về việc ứng dụng trợ lý AI, chatbot AI vào các hoạt động kinh doanh như bán hàng, dịch vụ khách hàng,... Để AI có thể thực hiện tốt các nhiệm vụ này, chúng cần phải hiểu được cảm xúc của con người, phân biệt được sự khác biệt giữa một câu hỏi Ý anh/chị là gì? với sắc thái tức giận và một câu hỏi tương tự với sắc thái bối rối.

Emotion AI được xem như phiên bản nâng cấp của phân tích cảm xúc (sentiment analysis) - công nghệ tiền AI, vốn chỉ tập trung vào việc phân tích cảm xúc từ văn bản, đặc biệt là trên mạng xã hội. Emotion AI sử dụng đa phương thức (multimodal), kết hợp cảm biến hình ảnh, âm thanh và các đầu vào khác với học máy và tâm lý học để phát hiện cảm xúc của con người trong quá trình tương tác.

3. Những startup tiên phong trong lĩnh vực Emotion AI

Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây AI lớn như Microsoft (Azure cognitive services’ Emotion API) và Amazon (Rekognition service) đều đã cung cấp dịch vụ Emotion AI cho các nhà phát triển. Sự gia tăng đột ngột của bot trong lực lượng lao động được xem là động lực thúc đẩy sự phát triển của Emotion AI trong tương lai.

Theo PitchBook, làn sóng startup mới đang tập trung khai thác tiềm năng của Emotion AI. Trong số đó có thể kể đến Uniphore (đã huy động được 610 triệu USD), MorphCast, Voicesense, Superceed, Siena AI, audEERING và Opsis.

4. Bất cập và thách thức của Emotion AI

Tuy nhiên, Emotion AI vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế. Nghiên cứu năm 2019 đã chỉ ra rằng cảm xúc của con người không thể được xác định chính xác chỉ dựa trên nét mặt. Điều này cho thấy việc dạy AI nhận biết cảm xúc con người bằng cách mô phỏng hành vi con người (đọc nét mặt, ngôn ngữ cơ thể, giọng nói) là chưa đủ thuyết phục.

Ngoài ra, các quy định về AI, chẳng hạn như Đạo luật AI của Liên minh Châu Âu, cấm các hệ thống phát hiện cảm xúc bằng thị giác máy tính trong một số lĩnh vực nhất định như giáo dục, cũng có thể cản trở sự phát triển của Emotion AI.

5. Kết luận: Tương lai nào cho Emotion AI?

Mặc dù còn nhiều tranh cãi, Emotion AI vẫn là minh chứng rõ nét cho nỗ lực của Thung lũng Silicon trong việc xây dựng một tương lai tràn ngập AI. Liệu những con bot AI này có thực sự hiểu được cảm xúc của con người để thực hiện các công việc như dịch vụ khách hàng, bán hàng, nhân sự,... hay chúng ta sẽ phải đối mặt với một môi trường làm việc đầy rẫy những con bot AI với cấp độ của Siri năm 2023? Câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ.

`