Quali differenze tra Emotion AI e profilazione psicometrica?
In un contesto in costante evoluzione è importante chiarire quali sono le differenze tra Emotion AI e profilazione psicometrica. Con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, emergono tecnologie sempre più avanzate per comprendere e interpretare i comportamenti delle persone. Tra queste, l’Emotion AI e la profilazione psicometrica sono due approcci distinti che spesso vengono confusi. Questo articolo esplora le loro differenze, mettendo in luce obiettivi, metodi e applicazioni di ciascuna.
Scritto da portrait team
Le differenze tra Emotion AI e profilazione psicometrica
L’Emotion AI è progettata per analizzare e interpretare le emozioni umane attraverso segnali non verbali come espressioni facciali, tono di voce, gesti o parametri fisiologici (es. battito cardiaco, sudorazione). L’obiettivo principale è comprendere gli stati emotivi per migliorare le interazioni uomo-macchina.
Tra le principali differenze tra Emotion AI e profilazione psicometrica, gli aspetti relativi a accuratezza del rilevamento, analisi dei dati sensibili e rischio bias.
I limiti dell’Emotion AI
Accuratezza
Il rilevamento delle emozioni potrebbe essere impreciso e suscettibile di fraintendimenti e conseguenti errori di interpretazione. Le emozioni umane sono spesso sfumate e contestuali, e non sempre si manifestano in modo uniforme o universalmente riconoscibile attraverso segnali come espressioni facciali o tono di voce. Ad esempio, un sorriso potrebbe indicare gioia, ma anche imbarazzo, sarcasmo o ansia, a seconda del contesto. Questa complessità rende difficile per i sistemi di Emotion AI decodificare accuratamente le emozioni, specialmente in culture diverse o in situazioni in cui i segnali emotivi sono inconsciamente o intenzionalmente mascherati. Tali limiti possono portare a interpretazioni errate che, se utilizzate per prendere decisioni automatizzate, rischiano di compromettere l’esperienza degli utenti o di generare sfiducia nei confronti della tecnologia.
Dati sensibili
L’analisi di dati sensibili come espressioni facciali e toni vocali solleva dubbi sulla protezione e il trattamento della privacy e delle informazioni personali. Questo tipo di dati rientra nella categoria delle informazioni biometriche, che sono particolarmente vulnerabili a usi impropri e violazioni. La raccolta e l’elaborazione di tali dati richiedono standard rigorosi di sicurezza e trasparenza per garantire che vengano utilizzati esclusivamente per gli scopi dichiarati, senza il rischio di abuso o condivisione non autorizzata. Inoltre, si pone il problema del consenso informato: le persone devono essere pienamente consapevoli di quali dati vengono raccolti, come vengono analizzati e con chi potrebbero essere condivisi. Questo è fondamentale per rispettare i diritti degli individui, in particolare in un’epoca in cui il confine tra innovazione tecnologica e sorveglianza può diventare sottile.
Rischio bias
L’Emotion AI può incorporare pregiudizi presenti nei dati utilizzati per il suo addestramento, con il rischio di perpetuare o addirittura amplificare discriminazioni non intenzionali. Questo accade perché i sistemi di intelligenza artificiale apprendono da set di dati che, anche se ampi, possono essere parziali o rappresentativi di determinati gruppi sociali, culturali o demografici, escludendone altri. Ad esempio, un algoritmo potrebbe interpretare erroneamente le emozioni di persone provenienti da contesti culturali diversi, se il dataset non include una varietà sufficiente di casi. Questi rischi sottolineano l’urgenza di adottare un approccio etico e responsabile nello sviluppo e nell’implementazione della tecnologia. È fondamentale definire normative chiare e rigorose che promuovano la trasparenza nei processi, garantiscano l’equità nei risultati e rispettino i diritti fondamentali delle persone.
Differenze tra Emotion AI e profilazione psicometrica
L’analisi dei tratti caratteriali stabili è una delle principali differenze tra Emotion AI e profilazione psicometrica.
Diversamente dall’Emotion AI, la profilazione psicometrica si concentra sull’analisi delle caratteristiche stabili di una persona, come tratti della personalità, valori e preferenze. Questo approccio utilizza modelli psicologici consolidati, come il Big Five, per elaborare dati forniti dall’utente, spesso in formato scritto o tramite comportamenti digitali.
Caratteristiche distintive della profilazione psicometrica:
Tratti stabili: fornisce un quadro duraturo della personalità.
Etica e trasparenza: i dati analizzati sono generalmente forniti consapevolmente dall’utente.
Applicazioni strategiche: dal marketing alla personalizzazione della customer experience, fino al supporto organizzativo.
Cosa dice la normativa?
L’AI Act, il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale (EU AI Act) ci aiuta a comprendere meglio le differenze tra Emotion AI e profilazione psicometrica.
La normativa definisce i sistemi di riconoscimento delle emozioni come tecnologie che analizzano dati biometrici per identificare o dedurre emozioni e intenzioni delle persone. Questi sistemi devono rispettare principi di trasparenza, protezione della privacy e prevenzione dei bias, garantendo sempre i diritti degli individui.
Un punto fondamentale riguarda la gestione dei dati biometrici, come battito cardiaco ed espressioni facciali, che devono essere trattati in modo da rispettare le norme esistenti ed evitare usi impropri in settori non regolamentati.
Perché la profilazione psicometrica non é a rischio
Forse tra le differenze tra Emotion AI e profilazione psicometrica questa è la più significativa.
La profilazione psicometrica non rientra tra le tecnologie considerate a rischio dall’AI Act dell’Unione Europea per diverse ragioni fondamentali, legate al tipo di dati utilizzati e al loro impatto sulle persone.
Vediamole:
I dati sono forniti consapevolmente
La profilazione psicometrica si basa principalmente su informazioni che gli utenti forniscono volontariamente, come testi di conversazioni, risposte a sondaggi o comportamenti online. A differenza dell’Emotion AI, che analizza segnali biometrici come espressioni facciali o tono di voce, i dati utilizzati nella profilazione psicometrica sono spesso meno invasivi e più trasparenti nel loro utilizzo.
Assenza di automazione con impatti significativi
La profilazione psicometrica non implica decisioni completamente automatizzate che abbiano conseguenze legali o significative sulla vita delle persone. Ad esempio, non determina direttamente se una persona riceve o meno un prestito o un’assicurazione, riducendo così il rischio di impatti diretti o discriminazioni.
Focus su tratti stabili e non momentanei
La profilazione psicometrica si concentra su caratteristiche stabili della personalità, come i tratti psicologici (es. il modello Big Five), piuttosto che su stati emotivi momentanei che potrebbero essere fraintesi o facilmente manipolabili. Questo approccio riduce la possibilità di errori interpretativi o usi impropri.
Non utilizza dati biometrici sensibili
Le normative europee trattano i dati biometrici come particolarmente sensibili, soprattutto quando sono utilizzati per inferire emozioni o stati psicologici. La profilazione psicometrica, tuttavia, non fa affidamento su dati biometrici come battito cardiaco o movimenti oculari, escludendola così dalle categorie più regolamentate.
Maggiore controllo da parte dell’utente
Gli utenti, nella maggior parte dei casi, sono consapevoli del processo di profilazione psicometrica e possono dare il proprio consenso esplicito. Questo livello di trasparenza e partecipazione dell’utente riduce il rischio di violazioni della privacy o manipolazioni.
Conclusioni
Per concludere la nostra analisi delle differenze tra Emotion AI e profilazione psicometrica, possiamo dire che l’Emotion AI offre strumenti innovativi per analizzare le emozioni in tempo reale, mentre la profilazione psicometrica rappresenta un approccio più stabile e meno invasivo per comprendere le persone. La scelta della tecnologia dipende dagli obiettivi specifici, ma in ogni caso è fondamentale garantire trasparenza, consenso informato e un uso etico per massimizzare i benefici e minimizzare i rischi, assicurandosi che l’obiettivo finale sia sempre il benessere e il rispetto dei diritti degli individui.
Fonte: EU AI Act
More articles from our blog
Portiamo l’intelligenza artificiale a Sanremo
Abbiamo portato l’intelligenza artificiale a Sanremo con l’analisi dei testi delle canzoni in gara effettuata con Portrait, con l’obiettivo di far emergere il profilo psicometrico dei brani.
Come AI e Psicologia possono favorire cambiamenti positivi nelle persone?
AI e psicologia possono lavorare insieme per facilitare una comunicazione personalizzata finalizzata a promuovere cambiamenti positivi nelle persone.
Segmentazione del mercato target con i tratti psicometrici
La profilazione psicometrica per il marketing permette di individuare i principali tratti caratteriali e il comportamento atteso di prospect e clienti per impostare la strategia di comunicazione e delle campagne marketing.
SEGUICI SU LINKEDIN
Curioso di sapere di più sulle differenze tra Emotion AI e profilazione psicometrica?
Seguici su Linkedin.
Sede Operativa
Viale Fulvio Testi, 128 20092 – Cinisello Balsamo (MI)
Sede Legale
Via Meuccio Ruini 10, 42124 - Reggio Emilia (RE)