Pengenalan Emosi AI: Bagaimana Mesin Belajar Membaca Wajah Kita

Dalam sebuah wawancara, Björn Schuller, seorang insinyur dan peneliti di TU Munich dan Imperial College London, menjelaskan bagaimana sistem kecerdasan buatan (AI) mengenali emosi melalui model matematika. Ia menjelaskan bahwa timnya menggunakan model emosi tiga dimensi: gairah (arousal), valensi (valence), dan dominasi (dominance), yang membantu memetakan kategori diskret seperti enam emosi dasar: marah, jijik, sedih, terkejut, takut, dan gembira. Schuller mencatat bahwa para psikolog tidak sepakat tentang definisi, dan sistemnya yang telah dikembangkan selama lebih dari 25 tahun berfokus pada analisis ucapan. Sistem ini menggunakan pembelajaran mendalam (deep learning) dan data pelatihan di mana manusia menilai emosi, yang berarti mesin belajar dari penilaian manusia dan belum dapat mengungguli manusia, biasanya mencapai akurasi 60-70%. Kritikus seperti Lisa Feldman Barrett dari Universitas Northwestern mempertanyakan dasar ilmiah dari sistem pengenalan semacam itu. Meskipun demikian, pasar ini tumbuh: tahun lalu, perusahaan rintisan dan perusahaan seperti Amazon, Microsoft, dan IBM menghasilkan lebih dari 40 miliar dolar AS secara global dalam pengenalan emosi, dengan proyeksi akan lebih dari tiga kali lipat pada tahun 2034. Aplikasinya mencakup pelatihan psikoterapi, riset pasar, dan deteksi kebohongan di lembaga keamanan. Schuller mencatat bahwa model bahasa besar dan model multimodal secara perlahan memasuki pasar ini, tetapi sebuah studi dari Universitas Bern menunjukkan bahwa model-model tersebut mengungguli manusia dalam tes kecerdasan emosional. Selain itu, survei dari DAK Gesundheit dan Pusat Medis Universitas Hamburg menemukan bahwa satu dari sepuluh remaja lebih suka curhat kepada chatbot daripada teman.