• Nghiên cứu mới tập trung vào khả năng của AI trong việc phát hiện cảm xúc con người qua các bài đăng trên nền tảng X (Twitter cũ)
• Phương pháp phân tích cảm xúc truyền thống chỉ phân loại thông điệp thành tích cực, tiêu cực hoặc trung tính, trong khi cảm xúc con người phức tạp hơn nhiều
• Nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình "transformer transfer learning" được đào tạo trước bởi Google và Facebook trên:
- 4 bộ dữ liệu cảm xúc tự báo cáo (hơn 3,6 triệu câu)
- 7 bộ dữ liệu khác (hơn 60.000 câu)
• Mô hình AI đạt độ chính xác 84% trong việc phát hiện cảm xúc từ văn bản
• Nghiên cứu tình huống tại New Zealand cho thấy:
- Các tweet thể hiện nỗi buồn làm tăng khả năng quyên góp cho Quỹ Fred Hollows
- Cảm xúc giận dữ liên quan đến việc tăng quyên góp cho Đại học Auckland
• Ứng dụng tiềm năng trong nhiều lĩnh vực:
- Marketing: tạo chiến dịch gây cảm xúc hiệu quả
- Giáo dục và y tế: hiểu và đáp ứng cảm xúc người dùng
- Doanh nghiệp: phản hồi phù hợp với từng cảm xúc khách hàng
• Thách thức đạo đức cần giải quyết:
- Bảo vệ quyền riêng tư
- Sử dụng công nghệ một cách có trách nhiệm
- Ranh giới giữa hiểu biết cảm xúc và xâm phạm quyền riêng tư
📌 AI đã có thể đọc và phân tích cảm xúc con người qua văn bản với độ chính xác 84%, mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong marketing và chăm sóc khách hàng. Tuy nhiên, công nghệ này cũng đặt ra những thách thức lớn về quyền riêng tư và đạo đức.
https://www.inverse.com/science/how-good-is-ai-at-detecting-human-emotions-too-good