アフェクティブコンピューティングは、人間の感情を認識、解釈、応答するAIシステムの開発を目指す学際的な分野である。これらのシステムは、画像、動画、音声、テキスト、生理信号といった大規模なマルチモーダルデータに基づいて構築される。
しかし、このようなデータの収集と利用には、プライバシーと同意に関する懸念がある。また、訓練データのバイアスが、システムの偏りや不公平な動作につながる可能性もある。さらに、システムの透明性と解釈可能性も重要な課題となる。
一方で、生成型技術の発展により、感情を表現するアバターの作成や合成データの生成が可能になってきた。しかし、これらの技術は、ディープフェイクの作成などの悪用リスクも孕んでいる。
本ワークショップでは、これらの課題に取り組み、マルチモーダルと生成型技術を責任を持って活用したアフェクティブコンピューティングの実現を目指す。具体的には、プライバシーの保護、バイアスの軽減、透明性の確保などの倫理的な配慮を行いつつ、感情認識や表現の精度向上、生成型技術の活用などに取り組む。また、教育、エンターテインメント、ヘルスケアなどの分野での実用化も目指す。
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