Emotion AI (Affective Computing): tecnologia, applicazioni e imperativi etici
Emotion AI = sistemi computazionali che riconoscono, interpretano, simulano, o rispondono a stati affettivi umani.
Modalità input
- Facciale: Action Units (FACS) via CNN (micro-espressioni, sguardo).
- Vocale: Prosodia (pitch, energia, ritmo), caratteristiche spettrali.
- Testo: NLP sentiment, lessici emozione, modelli transformer.
- Fisiologico: EDA, HRV, EEG, termico (wearables).
- Fusione multimodale: Massima accuratezza.
Applicazioni
| Dominio | Casi d'uso |
|---|
| Customer Experience | Routing sentiment real-time, chatbot empatia, coaching call center |
| Sanità | Monitoraggio salute mentale (depressione, PTSD), valutazione dolore, supporto autismo, potenziamento teleterapia |
| Educazione | Rilevamento engagement, apprendimento adattivo, proctoring |
| Automotive | Rilevamento sonnolenza/distrazione/stress conducente |
| Gaming/VR | Difficoltà dinamica, risposta emotiva NPC |
| Marketing | Test pubblicità, analisi emozione shopper |
Imperativi etici
- Consenso e trasparenza: Opt-in, scopo chiaro, minimizzazione dati.
- Mitigazione bias: Dati training diversificati (età, genere, etnia, cultura, neurodiversità).
- Privacy: Processing on-device, anonimizzazione, retention rigorosa.
- Rischio manipolazione: Design persuasivo, sfruttamento emotivo.
- Regolamentazione: EU AI Act (high-risk), GDPR, leggi US stati emergenti.
Deployment responsabile richiede supervisione interdisciplinare (eticisti, esperti dominio, comunità interessate).