ШІ навчився визначати людські емоції по голосу – це допоможе в роботі гарячих ліній підтримки

Ключовою особливістю є те, що інформація обробляється в режимі реального часу. А отже система потенційно допоможе підвищити здатність консультантів гарячих ліній надавати своєчасну допомогу та запобігати трагічним наслідкам.

Наша мова знає про нас все

Скринінг осіб, які звертаються на кризові або суїцидальні гарячі лінії, на предмет їхнього поточного рівня суїцидального ризику вважається важливим для виявлення та запобігання потенційним спробам самогубства. Цінна інформація про психічний та емоційний стан людини, яка містить потенційні підказки щодо її емоційного благополуччя, захована у нашому мовленні.

За останні три десятиліття дослідження у цьому напрямку дозволили виявити об'єктивні акустичні маркери, які можуть допомогти диференціювати різні психічні стани та психіатричні розлади, включаючи депресію.

Однак розпізнавання суїцидального ризику лише за мовленням створює труднощі для слухачів, особливо з огляду на емоційну нестабільність, яка часто присутня у тих, хто телефонує на ці гарячі лінії.

Усвідомлюючи цю прогалину, Алаа Нфіссі, аспірант з Університету Конкордія в Монреалі, Канада, розробив модель штучного інтелекту, що спеціалізується на розпізнаванні мовних емоцій (SER) для підтримки зусиль із запобігання самогубствам.

Важливе дослідження

Дослідження Нфіссі, представлене на Міжнародній конференції IEEE з семантичних обчислень, отримало визнання, отримавши нагороду за найкращу студентську роботу.

Традиційно SER покладався на ручну анотацію кваліфікованих психологів – процес, що вимагав значного часу та досвіду. Модель глибокого навчання Nfissi автоматизує цей процес, виділяючи відповідні особливості мови для розпізнавання емоцій.

Для навчання моделі використовувалися записи реальних дзвінків на гарячі лінії для самогубців, а також записи акторів, які виражали певні емоції. Ці записи були анотовані для відображення різних психічних станів, зокрема гніву, смутку, нейтралітету, страху/занепокоєння/тривоги.

Результати тестів

ШІ-модель продемонструвала вражаючу точність у розпізнаванні цих емоцій, особливо в ідентифікації сегментів з реальних дзвінків. З показниками успішності від 72% до 100%, модель демонструє потенціал для допомоги операторам кризових ліній у виборі відповідних стратегій втручання.

Проєкт Nfissi передбачає впровадження інформаційної панелі в режимі реального часу з використанням цієї технології, що допоможе операторам кризових ліній надавати своєчасні та ефективні втручання.

Використання штучного інтелекту для покращення роботи служб підтримки дає надію на запобігання самогубствам і надання необхідної допомоги людям, які опинилися в скруті.

Хоча поява емпатичного ШІ викликає етичні та соціальні питання, зокрема, пов'язані з недоторканністю приватного життя і втратою роботи, його потенційне застосування в охороні здоров'я, обслуговуванні клієнтів може бути вкрай корисним, хоч це і не заперечує необхідності подальших досліджень і необхідності етичного контролю.