Tenemos que dejar de hacer reconocimiento de emociones con IA

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https://towardsdatascience.com/we-have-to-stop-doing-ai-emotion-recognition-ca5ed159370

El reconocimiento de emociones es una rama de la inteligencia artificial que tiene como objetivo identificar las emociones en los rostros humanos. En la última década, ha visto un mayor interés tanto en la academia como en la industria, y se espera que el mercado crezca a $ 85 mil millones para 2025. Tiene varias aplicaciones, la mayoría de ellas al menos éticamente cuestionables. Permite a los empleadores evaluar a los empleados potenciales calificándolos por empatía o inteligencia emocional, entre otros rasgos. Ayuda a los profesores a supervisar de forma remota la participación de los estudiantes en las escuelas o mientras hacen el trabajo de clase en casa. Se utiliza para identificar a "personas peligrosas". Y se ha implementado para controlar la frontera de Estados Unidos con México.

Los gigantes tecnológicos, a menudo los primeros en adoptar tecnologías potencialmente rentables, pronto comprendieron el valor de tales sistemas y ya lo han implementado; software de reconocimiento de emociones que alimentan con grandes cantidades de datos. Amazon Rekognition, lanzado en 2016, puede identificar emociones básicas de rostros en imágenes o videos. Ese mismo año, Microsoft anunció Face API, un algoritmo que puede detectar "ira, desprecio, disgusto, miedo, felicidad, neutralidad, tristeza y sorpresa". Afirmaron además que "se entiende que estas emociones se comunican de forma intercultural y universal con expresiones faciales particulares".

Aparte de las empresas bien establecidas, el impulso para construir sistemas de reconocimiento de emociones es tan poderoso que ha dado lugar a un número significativo de nuevas empresas. HireVue, con sede en South Jordan, "compara el tono de voz de los candidatos [...] y las expresiones micro faciales con personas que previamente han sido identificadas como de alto desempeño en el trabajo". Eyeris tiene como objetivo hacer que los automóviles sean "mucho, mucho más seguros de lo que son hoy" mediante el reconocimiento facial y emocional. Emotient, adquirida por Apple en 2016, escanea los rostros de los consumidores en tiempo real para evaluar sus reacciones emocionales a los anuncios y productos.

A la vanguardia del sector de las start-ups, está Affectiva, una start-up que surgió del MIT Media Lab en 2009. Sin embargo, a diferencia de las demás, han estado trabajando para abordar algunos problemas relacionados con la dificultad de extraer emociones. estados de la información facial. Rana el Kaliouby, CEO de Affectiva, dice que están tratando de incorporar "puntos de referencia culturalmente específicos" para resolver situaciones en las que los factores contextuales y sociales influyen en la supuesta universalidad de la expresión emocional.

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