多模態、生成式和負責任的情感計算第二屆研討會

Concetti Chiave

本研討會旨在探討如何在大規模實際應用中實現多模態和生成式技術的負責任發展,並強調情感人工智能對人類生活的潛在影響。

Sintesi

本研討會關注多模態、生成式和負責任的情感計算。情感計算是一個跨學科領域,涉及感知、計算建模、評估和部署能夠識別、解釋和響應人類情感的人工智能系統。這些系統依賴大量包含RGB圖像、視頻、音頻、文本和生理信號的多模態數據來開發準確有效的情感人工智能模型。

研討會的目標是探討如何將負責任和響應式人工智能的原則從小規模實驗室環境轉移到大規模實際應用。這不僅包括創建和部署情感人工智能系統的技術方面,還包括這些技術對人類的更廣泛影響。

研討會將重點關注以下幾個方面:

1. 大規模數據生成或低成本註釋用於情感計算
2. 利用多模態信號的生成式人工智能用於情感計算
3. 情感識別的多模態方法
4. 隱私保護的大規模野外情感識別
5. 情感分析的生成方面
6. 情境手勢生成
7. 深度偽造生成、檢測和時間定位
8. 多模態數據分析
9. 教育、娛樂和醫療保健中的情感計算應用
10. 情感計算中的可解釋性或隱私保護人工智能
11. 情感現象的生成式和負責任個性化
12. 情感人工智能數據的零樣本和少樣本學習策略
13. 情感計算數據中的偏差(如缺乏多文化數據集)
14. 情感視頻理解
15. 半監督、弱監督、無監督和自監督學習方法
16. 情感計算的領域自適應方法

Statistiche

情感計算涉及大量的多模態數據,包括RGB圖像、視頻、音頻、文本和生理信號。
情感人工智能模型的開發需要考慮隱私和同意、偏差和公平性、透明度和可解釋性等倫理問題。
生成式人工智能技術可用於創造合成數據來訓練情感人工智能模型,但也引發了深度偽造的潛在濫用問題。

Citazioni

"情感計算的發展必須優先考慮對人類的影響,旨在增強和提高人類能力,而不是取代它們,同時以安全和負責任的方式從人類智能中獲取靈感。"
"情感人工智能系統的部署帶來了自身的倫理挑戰,如確保這些系統以有益於用戶且不侵犯其權利或福祉的方式使用。"

Approfondimenti chiave tratti da

MRAC Track 1: 2nd Workshop on Multimodal, Generative and Responsible Affective Computing

by Shreya Ghosh... alle arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.07256.pdf

Domande più approfondite

生成式人工智能技術在情感計算中的應用還有哪些潛在的挑戰和風險?

生成式人工智能技術在情感計算中的應用雖然具有潛力，但也面臨多重挑戰和風險。首先，數據隱私和同意是主要的挑戰之一。生成式技術通常需要大量的數據來訓練模型，而這些數據的收集可能涉及用戶的個人信息，若未經充分的同意，可能會侵犯用戶的隱私權。此外，偏見和公平性也是一個重要問題。生成式模型的訓練數據如果存在偏見，則生成的情感反應可能會加劇這些偏見，導致某些群體的情感被誤解或忽視。再者，透明性和可解釋性的缺乏可能使得用戶難以理解生成式情感AI的決策過程，從而降低對技術的信任度。最後，深偽技術的濫用也是一個潛在的風險，生成的合成數據可能被用於製作深偽內容，這不僅會誤導公眾，還可能對個人和社會造成傷害。因此，開發和應用生成式人工智能技術時，必須謹慎考慮這些挑戰和風險，以確保其負責任的使用。

如何在不同文化背景下確保情感人工智能系統的公平性和包容性?

在不同文化背景下確保情感人工智能系統的公平性和包容性，需要採取多方面的策略。首先，多樣化的數據集是關鍵。情感AI系統的訓練數據應該涵蓋不同文化、性別、年齡和社會經濟背景的樣本，以確保模型能夠準確識別和理解各種情感表達。其次，偏見檢測和緩解技術應該被納入開發過程中，這包括使用對抗性去偏見技術和公平性意識機器學習方法，以減少模型在不同群體中的偏見。此外，用戶參與和反饋也至關重要，開發者應該與不同文化背景的用戶進行合作，收集他們的意見和建議，以便在設計和實施情感AI系統時考慮到他們的需求和期望。最後，透明性和可解釋性的提升能夠幫助用戶理解AI系統的運作方式，從而增強他們對系統的信任，這對於促進公平性和包容性至關重要。

情感人工智能技術與量子計算、生物技術和自動駕駛等新興技術的交叉領域會產生什麼樣的倫理考量?

情感人工智能技術與量子計算、生物技術和自動駕駛等新興技術的交叉領域，將引發一系列複雜的倫理考量。首先，數據隱私和安全性問題將變得更加突出。隨著量子計算的發展，數據加密和保護的方式可能會發生變化，這可能影響情感AI系統如何處理和存儲敏感數據。其次，責任和問責制的問題也會變得更加複雜。在自動駕駛系統中，情感AI的應用可能涉及到如何在緊急情況下做出道德決策，這引發了對於誰應該對AI的行為負責的討論。此外，生物技術的應用可能會涉及到情感AI在醫療領域的使用，例如在心理健康治療中，這需要考慮到患者的知情同意和數據使用的倫理問題。最後，公平性和包容性的考量也不容忽視，特別是在不同文化和社會背景下，情感AI系統的設計和實施必須考慮到多樣性，以避免加劇社會不平等。因此，這些交叉領域的發展需要建立健全的倫理框架，以指導技術的負責任使用。