AI는 인간의 감정을 얼마나 잘 감지하는가? 너무 좋아요.

인공지능(AI)은 인간 경험의 다양한 측면에 스며들기 시작했습니다. AI는 단순한 데이터 분석 도구가 아니라 우리가 의사소통하고 일하고 생활하는 방식을 변화시키고 있습니다. ChatGP에서 AI 비디오 생성기에 이르기까지 기술과 우리 삶의 일부 사이의 경계가 점점 더 모호해지고 있습니다.

그러나 이러한 기술 발전이 AI가 온라인에서 우리의 감정을 식별할 수 있다는 것을 의미합니까?

새로운 연구에서 우리는 AI가 X(이전의 Twitter) 게시물에서 인간의 감정을 감지할 수 있는지 여부를 조사했습니다.

우리의 연구는 특정 비영리 단체에 대한 게시물을 사용할 때 표현되는 감정이 나중에 해당 비영리 단체에 기부하기로 결정하는 등의 행동에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 중점을 두었습니다.

감정을 사용하여 반응 유도

전통적으로 연구자들은 메시지를 긍정적, 부정적 또는 중립적으로 분류하는 정서 분석에 의존해 왔습니다. 이 방법은 간단하고 직관적이지만 한계가 있습니다.

인간의 감정은 훨씬 더 미묘합니다. 예를 들어, 분노와 실망은 부정적인 감정이지만 매우 다른 반응을 일으킬 수 있습니다. 분노한 고객은 비즈니스 상황에서 실망한 고객보다 훨씬 더 강하게 반응할 수 있습니다.

이러한 한계를 해결하기 위해 우리는 트윗에 표현된 특정 감정(예: 기쁨, 분노, 슬픔, 혐오감)을 감지할 수 있는 AI 모델을 적용했습니다.

우리 연구에서는 X로 표현된 감정이 특정 비영리 단체에 대한 대중의 일반적인 감정을 대표하는 역할을 할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이러한 감정은 기부 행동에 직접적인 영향을 미쳤습니다.

감정 감지

우리는 “트랜스포머 전이 학습” 모델을 사용하여 텍스트의 감정을 감지합니다. Google, Facebook 등의 기업에서 제공하는 대규모 데이터 세트를 기반으로 사전 훈련된 Transformer는 자연어(컴퓨터 언어나 코드가 아닌 자연적으로 발전한 언어)를 이해하는 데 탁월한 고도로 정교한 인공지능 알고리즘입니다.

우리는 4개의 자체 보고 감정 데이터 세트(360만 개 이상의 문장)와 7개의 기타 데이터 세트(60,000개 이상의 문장)를 조합하여 모델을 적합했습니다. 이를 통해 우리는 온라인에서 표현되는 다양한 감정을 매핑할 수 있었습니다.

예를 들어, 모델은 게시물을 읽을 때 기쁨을 지배적인 감정으로 감지합니다.

학교에서 아침을 시작하는 것이 최고입니다! 모두가 #목적을 가지고 #아이들을 향해 웃는다.

오히려 모델은 트윗에서 슬픔을 언급하며 다음과 같이 말했습니다.

나는 내 일부를 잃어버린 것 같은 느낌이 든다. 나는 한 달 전에 엄마를 잃었고 13년 전에 아빠를 잃었습니다. 나는 길을 잃고 무서워요.

이 모델은 텍스트에서 감정을 탐지하는 데 있어 84%라는 인상적인 정확도를 달성했는데, 이는 AI 분야에서 주목할 만한 성과입니다.

그런 다음 뉴질랜드에 본사를 둔 두 기관인 Fred Hollows Foundation과 University of Auckland에 대한 트윗을 분석했습니다. 우리는 슬픔을 표현하는 트윗이 Fred Hollows 재단에 대한 기부를 유도할 가능성이 더 높은 반면, 분노는 오클랜드 대학교에 대한 기부 증가와 관련이 있다는 것을 발견했습니다.

AI 진화에 따른 윤리적 문제

특정 감정을 식별하는 것은 마케팅, 교육, 의료와 같은 산업에 중요한 영향을 미칩니다.

특정 온라인 상황에서 사람들의 감정적 반응을 식별할 수 있으면 의사 결정자가 개별 고객이나 더 넓은 시장에 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 온라인 소셜 미디어 게시물에 표현된 각각의 특정 감정은 회사나 조직의 다른 반응을 요구합니다.

우리의 연구에 따르면 기부에 있어서 감정에 따라 결과가 달라지는 것으로 나타났습니다.

마케팅 메시지에 담긴 슬픔이 비영리 단체에 대한 기부를 늘릴 수 있다는 사실을 알면 더욱 효과적이고 정서적으로 공감할 수 있는 캠페인이 가능해집니다. 분노는 사람들이 인지된 불의에 대응하여 행동하도록 동기를 부여할 수 있습니다.

혁신적인 전이 학습 모델은 텍스트에서 감정을 감지하는 데 탁월한 능력을 발휘하지만, 다음으로 큰 발전은 음성 톤이나 얼굴 표정과 같은 다른 데이터 소스와의 통합을 통해 더욱 완전한 감정 프로필을 생성하는 것입니다.

당신이 쓰고 있는 내용뿐만 아니라 당신이 느끼는 감정도 이해하는 AI를 상상해 보세요. 이러한 발전에는 윤리적 문제가 수반된다는 것은 분명합니다.

AI가 우리의 감정을 읽을 수 있다면 이 능력이 책임감 있게 사용되도록 어떻게 보장할 수 있을까요? 개인정보를 어떻게 보호하나요? 이는 기술이 계속 발전함에 따라 해결해야 할 중요한 질문입니다.

이 기사는 원래 다음에서 출판되었습니다. 대화 ~에 의해 이상협 John Lee, 안호석, Leo Paas at University of Auckland, Waipapa Taumata Rau. 여기에서 원본 기사를 읽어보세요.