[SIGLA LIVEWORX]
Benvenuti a LiveWorx 2020.
Sono Andia Winslow e ospiterò
l'evento in diretta di oggi.
Sono già intervenuti alcuni
dei leader più influenti del settore tecnologico
provenienti dall'ambito aziendale.
Se non avete assistito alle sessioni precedenti
vi consiglio di consultarle sul catalogo on-demand di LiveWorx
a vostra disposizione fino al 19 giugno.
Il catalogo online ha oltre 100 sessioni aggiuntive
di ottimi contenuti.
Vi arriverà a breve un'e-mail
con la quale potete accedere ai contenuti per tutto l'anno.
E adesso passiamo alla prossima sessione
sull'intelligenza artificiale emotiva, detta anche
IA delle emozioni. Vedremo di cosa si tratta e perché è importante.
La dott.ssa Rana el Kaliouby è CEO e co-fondatrice di Affectiva.
Affectiva, spin-off del MIT Media Lab ha creato e definito
la categoria dell'IA emotiva.
Un software che rileva le sfumature delle emozioni umane
e gli stati cognitivi complessi tramite il volto e la voce.
La dott.ssa el Kaliouby è una pioniera nell'ambito dell'IA nonché autrice
del libro "Girl Decoded: A Scientist's Quest
to Reclaim Our Humanity by Bringing
Emotional Intelligence to Technology".
Ho il piacere di presentarvi la dott.ssa Rana el Kaliouby.
Grazie Andia.
È un piacere essere qui con voi.
La mia missione è quella di umanizzare la tecnologia
prima che questa ci deumanizzi, introducendo l'intelligenza emotiva
e l'empatia nei nostri dispositivi e nelle nostre tecnologie.
Nel farlo, il mio obiettivo è di reimmaginare
le interfacce di interazione tra individuo e computer
nonché la connessione tra un individuo e un altro.
Siamo stati catapultati in un mondo in cui
si lavora in modo virtuale.
È così che entriamo in contatto con i membri del nostro team.
Impariamo online,
è quello che fanno i miei figli.
E comunichiamo con amici e parenti in modo virtuale.
Tuttavia manca qualcosa.
Non è la stessa cosa.
Tutto ciò che riguarda i segnali non verbali
manca in questo tipo di interazioni.
L'IA sta ricoprendo ruoli che di solito sono prerogativa degli individui,
ad esempio assiste nella guida delle automobili,
in alcuni servizi sanitari, ci consente di essere più produttivi
e persino di assumere nuovi membri dello staff.
Il problema è che serve un nuovo contratto tra individui
e IA.
E deve essere basato sulla fiducia reciproca.
È chiaro che dobbiamo fidarci dell'IA,
è un argomento di cui si parla molto.
Ma la cosa ancora più importante è che l'IA deve fidarsi di noi umani.
D'altra parte, non sempre siamo stati perfetti
nel prendere le decisioni giuste.
Purtroppo ci sono tanti esempi
di casi in cui la fiducia non è stata ripagata.
Un chatbot di Twitter divenuto razzista da un giorno all'altro,
automobili senza conducente che hanno causato incidenti mortali
e tecnologia di riconoscimento facciale che fa discriminazioni nei confronti
di certi di tipi di persone,
soprattutto donne di colore.
Vediamo come gli umani possono ripristinare questa fiducia.
Ogni giorno prendiamo migliaia di decisioni
che implicano la fiducia reciproca,
sia nei rapporti personali che in quelli professionali.
A volte la fiducia si basa su aspetti legali
e termini e condizioni.
Ma nella maggior parte dei casi si tratta di segnali impliciti, discreti,
non verbali che ci si scambia l'uno con l'altro. L'empatia
è il nucleo centrale per costruire questa fiducia.
La tecnologia oggi possiede molto QI,
molta intelligenza cognitiva ma non prevede QE,
non vi è intelligenza emotiva.
È l'aspetto mancante.
Per tutta la mia carriera mi sono chiesta cosa succederebbe
se la tecnologia potesse identificare le emozioni umane
così come lo facciamo noi?
Se, ad esempio, un computer potesse distinguere
tra un sorriso e un sogghigno?
Entrambi utilizzano la parte inferiore del volto
ma hanno significati molto diversi.
Come possiamo realizzare un'IA che comprenda l'uomo?
Osservando cosa fanno gli umani.
Soltanto il 7% del modo in cui comunichiamo i nostri stati mentali
viene espresso tramite l'utilizzo di parole.
Il 93% della comunicazione è non verbale, riguarda espressioni
del volto e gesti,
io lo faccio spessissimo.
Il 38% dipende dell'intonazione della voce, dalla velocità
con cui si parla e dall'energia della propria voce.
Per tanto tempo mi sono focalizzata sul volto.
È davvero uno specchio potente della comunicazione emotiva umana.
La scienza delle espressioni facciali esiste da oltre 200 anni.
Un tale Duchenne ha provato a stimolare tramite impulsi elettrici
i muscoli del volto per tracciare il modo in cui si muovono.
Per fortuna non lo facciamo più.
Poi a fine anni '70 Paul Ekman e il suo team
hanno pubblicato il Sistema di codifica delle espressioni facciali,
un metodo per mappare il movimento di ciascun muscolo del volto
e renderlo un un'unità d'azione, un codice.
Ad esempio, se sorridiamo, provate insieme a me.
se sorridiamo solleviamo il muscolo dello zigomo,
l'angolo della bocca esegue l'azione numero 12.
Il volto corrucciato rappresenta l'azione numero 4.
L'espressione accigliata.
Di solito indica un'emozione negativa
ad esempio confusione o rabbia.
Esistono circa 45 muscoli facciali
e ci vogliono circa 100 ore di formazione
per ottenere la qualifica di "interprete del volto".
è molto impegnativo, richiede tanto tempo.
Riuscire a decodificare un minuto di video
richiede circa 5 minuti di lavoro
per osservare al rallentatore e notare i dettagli, ad esempio
un sopracciglio che si solleva o uno sguardo di traverso.
Tutto ciò non è più necessario.
Possiamo usare la visione artificiale, l'apprendimento automatico, quello
approfondito per insegnare in modo automatico agli algoritmi a rilevare
le espressioni del volto.
Utilizziamo centinaia di migliaia di esempi
di sorrisi, sogghigni ed espressioni accigliate
per perfezionare gli algoritmi.
La rete di apprendimento approfondito è in grado di sintetizzare
cosa hanno in comune i sorrisi,
cosa hanno in comune gli accigliamenti ed è così che impara a distinguere.
Quindi riassumendo, il primo passaggio del processo
è individuare il triangolo del volto,
i punti di riferimento quali sopracciglia, bocca
o naso.
Poi quell'area passa in una rete di connessioni neuronali profonde
in grado di sintetizzare quali espressioni si stanno verificando
sul volto e assegnare loro un numero
riferito a stati emotivi e cognitivi.
A partire da gioia, sorpresa, rabbia, disgusto
fino a stati più complessi quali stanchezza, attenzione,
sovraccarico emotivo, confusione e molto altro.
Il nostro lavoro degli ultimi anni
ha generato il più grande magazzino al mondo riferito alle emozioni.
Abbiamo raccolto 9,5 milioni di video con diversi volti,
naturalmente con il consenso da parte dei partecipanti,
in 90 Paesi del mondo.
Si tratta di circa 5 miliardi di categorie facciali.
È di gran lunga il magazzino più grande
delle risposte emotive in situazioni di vita reale.
Utilizziamo questi dati a scopo di perfezionamento
ma anche di validazione degli algoritmi.
Questa tecnologia ha moltissime applicazioni
in grado di trasformare interi settori.
Dal mio punto di vista nei prossimi anni
l'intelligenza artificiale emotiva diventerà
l'interfaccia reale tra uomo e macchina.
Praticamente interagiremo con i nostri dispositivi nello stesso modo
in cui interagiamo tra di noi.
Tramite una conversazione.
Esistono già dispositivi basati su conversazione
come Alexa e Siri.
Tramite le percezioni.
Vediamo già dei dispositivi
con delle videocamere integrate.
Ma soprattutto, tramite empatia
e intelligenza emotiva.
Ci sono moltissime applicazioni.
Ne vedremo alcune.
La prima riguarda il quantificare
la misura in cui i consumatori si interessano a prodotti e brand
con cui vengono a contatto.
Ciò funziona tramite l'invio di sondaggi ad alcune persone
a cui chiediamo di visualizzare un certo tipo di contenuto.
Può trattarsi di un video pubblicitario, il trailer di un film,
un programma TV già esistente o contenuti per l'apprendimento.
L'idea è quella di catturare
il coinvolgimento emotivo e la risposta emotiva di coloro
che osservano un determinato contenuto.
Chiediamo ai partecipanti di accendere la webcam--
il consenso alla partecipazione è estremamente importante,
così siamo in grado di catturare tutte le reazioni,
in ogni momento.
La nostra tecnologia viene usata dal 25% delle aziende Fortune Global 500
e dalle aziende leader del mercato
che vi si affidano per quantificare la risposta emotiva
di consumatori e visualizzatori ai loro contenuti.
Ho pensato potesse essere interessante
mostrarvi uno dei video pubblicitari che abbiamo testato
e che siamo autorizzati a condividere pubblicamente.
Guardiamolo insieme.
[MUSICA - TONY DALLARA, "COME PRIMA"]
[CANZONE IN ITALIANO]
La mamma è arrivata prima.
Ad oggi abbiamo testato oltre 50.000 persone in tutto il mondo.
Questo video fa parte del 10%
dei migliori video del diciannovesimo percentile.
Ottiene un elevato coinvolgimento emotivo
ossia il nostro punteggio di espressività.
Ottiene molti sorrisi.
È possibile seguire l'andamento dei sorrisi in ogni momento
per ogni persona che ha guardato quel video e per la quale
siamo stati in grado di registrare i dati.
La cosa straordinaria di questo video particolare
è che rispetto alla prima volta che viene visualizzato,
rappresentato dalla linea verde,
la seconda volta le persone,
come mostra la linea verde tratteggiata,
sembrano ricordarsi di quella pubblicità.
Sanno già che è divertente
e iniziano a ridere prima che inizi la scena,
esattamente il risultato da ottenere.
Ma l'aspetto più importante è che guidiamo le persone
verso un percorso emotivo che culmina
con una risposta finale molto positiva che coincide
col momento in cui si svela il brand.
Grazie alle nostre ricerche sappiamo
che si tratta di metriche molto positive.
Adoro particolarmente questo esempio perché
è l'esempio di come Coca Cola e Unilever
stiano utilizzando questa tecnologia per incrementare l'uso dei video
pubblicitari e diventare più inclusivi e progressisti.
Ma devono farlo in modo molto ponderato.
Sono in grado di catturare quelle risposte inconsce e viscerali
relative alle loro pubblicità.
Sappiamo inoltre, a seguito del lavoro svolto con questi brand,
in cui abbiamo associato le risposte emotive
al comportamento effettivo del consumatore,
che questo percorso emotivo e queste risposte emotive positive
sono strettamente collegate ad aspetti
quali incremento delle vendite, intenzione di acquisto e viralità.
Poiché abbiamo testato 50.000 pubblicità in tutto il mondo
siamo in grado di creare degli standard di riferimento.
Ad esempio sappiamo che negli USA
le pubblicità su animali e bambini sono quelle più amate.
Curiosamente in Canada sono le pubblicità dei cereali
ad avere il gradimento più elevato.
E purtroppo le pubblicità delle telecomunicazioni non hanno
pressoché alcun gradimento.
Sono noiose da guardare.
Questi dati sono quindi molto interessanti
e offrono agli esperti di marketing e ai brand
punti di vista nuovi che li aiutano
e decidere come investire sui vari media
e come ottimizzare i loro contenuti pubblicitari.
Ciò non riguarda solo le pubblicità,
lo stesso tipo di dati si può generare a partire dai programmi televisivi.
Ecco uno dei miei esempi preferiti.
Una sitcom che abbiamo testato tempo fa per CBS.
Si chiamava Friends with better lives.
Non credo sia andata in onda molto a lungo.
Non ha avuto molto successo.
Ma anche qui vediamo la curva dei sorrisi.
Sovrapponiamo i personaggi
della scena a quella curva.
Vedete che ci sono due personaggi in particolare
che quando compaiono non risultano divertenti.
Sono il punto più basso della curva del sorriso.
Anche qui si è trattato di dati molto interessanti
che i produttori hanno potuto utilizzare
per decidere di eliminare questi personaggi.
Procedendo nel percorso di comprensione
del coinvolgimento emotivo delle persone
con i contenuti presentati, c'è un altro aspetto
su cui puntiamo molto.
Il futuro della mobilità e del trasporto.
Quando abbiamo iniziato a lavorare in questo ambito
siamo stati contattati da produttori di automobili
di tutto il mondo che volevano riprogrammare la tecnologia di percezione
delle emozioni nelle loro auto.
Per farlo dovevamo osservare
come si comportano le persone in auto, soprattutto i conducenti.
Abbiamo quindi iniziato a raccogliere dei dati.
Molti di noi erano piuttosto scettici per via del fatto che
sapere di avere
una telecamera sul cruscotto
avrebbe potuto escludere risposte emotive
o cognitive interessanti.
Ma ci sbagliavamo.
Vi faccio vedere gli esempi di alcuni video.
Queste persone sapevano di avere una telecamera
in auto, l'avevano installata loro,
avevano accettato di partecipare eppure abbiamo notato dei comportamenti
interessanti alla guida.
In questo caso particolare, vediamo un padre alla guida.
È molto assonnato.
Ci sono 4 livelli di sonnolenza.
Lui è praticamente addormentato.
E vedete anche c'è la figlia
nel seggiolino dietro.
Un comportamento estremamente pericoloso.
Lo capisco benissimo.
Ci sono stati momenti in passato
in cui tornavo da un viaggio lungo, avevo il jetlag
e anche se stanca guidavo con i miei figli in macchina.
Capisco bene la situazione.
È un esempio semplicissimo che la tecnologia può rilevare.
Vedete come la tecnologia
è stata in grado di rilevare la chiusura degli occhi, l'apertura della bocca
e il livello di sonnolenza.
E immaginate in che modo possa intervenire la macchina.
Ecco un altro esempio.
Questa persona sta guidando
e sta anche scrivendo messaggi, quindi è molto distratta.
Ha in mano due telefoni,
quindi è molto distratta.
Non presta attenzione alla strada.
Non ha le mani sul volante.
Nessuno vorrebbe incrociarla.
Anche questo è un esempio di come la tecnologia può rilevare comportamenti
semplicemente osservando cosa succede
il posizionamento della testa
unito al rilevamento degli oggetti.
Quindi scopriamo che non ha un solo cellulare
ma che ne tiene in mano due.
Possiamo segnalarla come una conducente molto distratta.
E l'automobile interverrà in un modo o nell'altro.
Immaginate se fosse stata una Tesla
che può passare a una modalità semiautomatica,
l'auto potrebbe capire
di poter guidare in modo più sicuro in quel momento
e assumere quindi il controllo.
Abbiamo svolto molte ricerche insieme
al gruppo di tecnologie avanzate sui veicoli del MIT
durante le quali abbiamo svolto il primo studio su larga scala
per analizzare i comportamenti dei conducenti nel corso del tempo.
In questo caso particolare
vediamo il partecipante numero 66.
Una donna.
Ha 22 anni.
Tutti gli spostamenti del lunedì sono nella fila corrispondente.
Lo stesso vale per quelli del martedì.
E così via.
Come vedete durante la settimana è piuttosto stanca.
Sbadiglia spesso
soprattutto a inizio giornata.
Durante il weekend e a fine giornata
le espressioni sono più positive.
Dicono che un'immagine vale più di mille parole.
Credo che un video sia ancora più potente.
Vediamo degli esempi che riguardano i comportamenti
al volante la mattina o il pomeriggio.
Sono stati rilevati utilizzando i nostri algoritmi.
Abbiamo utilizzato la linea come indicatore
per individuare gli sbadigli
durante i vari spostamenti.
Vedete che spesso la mattina è davvero molto stanca.
Potete immaginare che se si tratta di un fatto ricorrente
l'automobile sa già
che la mattina è esausta.
Potrebbero esserci delle azioni proattive da parte dell'automobile
per adattarsi al suo profilo.
Adesso confrontiamolo coi comportamenti nel pomeriggio.
Vedete che sembra molto più sveglia.
È più attiva, più sorridente,
ha espressioni positive.
Se la macchina avesse il suo profilo conducente
potrebbe adattare e personalizzare
l'esperienza di guida in base alle emozioni riscontrate.
Stiamo collaborando con molti produttori di auto
per rivedere l'esperienza di trasporto.
Non solo nelle auto di oggi
in cui ci possiamo concentrare sull'autista ma anche in quelle future
in cui c'è la visione di una soluzione di percezione incombente
che osserva non solo il conducente ma anche gli altri passeggeri
del veicolo.
Così come gli oggetti all'interno della vettura.
Ci si è dimenticati un bambino in auto?
O il cellulare?
Quanti sono i passeggeri?
In che condizioni sono?
Si può personalizzare la musica, il contenuto, la luce
e così via?
Ma certamente molti di noi
non passano molto tempo in macchina
durante questa pandemia.
Molti di noi trascorrono grande parte del tempo
tra videoconferenze ed eventi virtuali.
Creare un rapporto umano tramite la tecnologia è difficile.
Soprattutto perché il metodo di comunicazione principale
è di tipo non verbale.
A volte durante le conferenze virtuali,
gli eventi virtuali o tramite video,
non si percepisce l'energia o le espressioni
del pubblico.
Lo noto moltissimo su me stessa.
Ho da poco pubblicato il libro Girl Decoded, come accennavo.
E sono dovuta passare da un tour
che mi avrebbe vista viaggiare senza sosta da marzo a maggio
a una serie di tour virtuali
e conversazioni virtuali.
Ed è molto diverso perché in un ambiente reale
posso vedere il pubblico.
Vi vedo e la vostra energia mi serve per elaborare,
per adattare e personalizzare
i miei contenuti sulla base dell'interazione con voi.
Gli incontri virtuali rappresentano una comunicazione unidirezionale
o almeno è così che la percepisco io.
Lo trovo spiacevole e destabilizzante.
Ma credo ci sia l'opportunità di cambiare.
Potremmo integrare l'IA emotiva
per raccogliere le risposte del pubblico
e catturare le vostre espressioni in modo anonimo.
Non c'è bisogno di vedere tutti i volti.
Sarebbe una distrazione, visto che sto parlando.
Ma se potessi monitorare in ogni momento
il tipo di coinvolgimento, positivo o negativo,
da parte vostra riguardo ai miei contenuti,
sarebbe un'informazione preziosa
che mi consentirebbe di personalizzare e rendermi conto
del livello di coinvolgimento del pubblico.
Voglio mostrarvi un esempio.
Riguarda una riunione interna svoltasi su Zoom in cui
abbiamo registrato le risposte del team.
Vedete qui il riassunto delle risposte.
Ci sono diversi modi di interpretare questi dati
ma siamo in grado di monitorare tutti
e raccogliere i sorrisi e le risposte delle persone.
Si stava parlando di...
Eravamo a inizio marzo, prima dello scoppio della pandemia.
E si parlava di cosa sarebbe successo
e del lavoro da remoto.
Ognuno raccontava la sua testimonianza.
C'era molta empatia e parecchi sorrisi.
E siamo stati in grado di rilevarlo.
Adesso confrontiamolo a una riunione piatta e noiosa
a cui nessuno si interessa.
La differenza è notevole.
Possiamo quantificare quei dati sul coinvolgimento in tempo reale
ma anche a posteriori, come processo di analisi.
Allo stesso modo, in un contesto di apprendimento,
sarebbe bello se un insegnante potesse valutare il coinvolgimento emotivo
dei propri studenti così come farebbe
in classe.
È ciò che dovrebbe fare un buon insegnante, no?
Valutare e sfruttare il coinvolgimento degli studenti
per personalizzare l'esperienza di apprendimento
e massimizzare i risultati.
Ci sono delle applicazioni anche riguardo alla salute mentale.
Quando andiamo in uno studio medico
non ci viene chiesto di misurarci la febbre
o la pressione del sangue da soli,
lo fanno e basta.
Sarebbe bello se il medico potesse valutare
in modo oggettivo il nostro stato d'animo
così come si misurano altri parametri vitali?
Purtroppo lo standard di riferimento riguardo alle malattie mentali
è una scala da 1 a 10.
Quanto ti senti depresso?
Quante volte fai pensieri suicidi?
Quanto dolore provi?
Potremmo utilizzare l'IA emotiva e applicarla
per misurare in modo oggettivo le condizioni di salute mentale
di ciascuno.
Un altro ambito a cui tengo molto
è la prima applicazione di IA emotiva a cui mi sono dedicata
ossia l'autismo.
Gli individui che soffrono di disturbi legati all'autismo hanno difficoltà
a leggere e comprendere i messaggi non verbali.
Trovano il volto, in modo particolare, molto destabilizzante.
A volte lo evitano completamente.
Evitano il contatto visivo e di osservare il volto.
Collaboriamo con un'azienda chiamata Brain Power
che utilizza Google Glass e la nostra tecnologia per aiutare gli individui
con problemi di autismo a imparare i segni non verbali
in modo divertente e giocoso.
Vi mostro un breve video che lo dimostra.
Cosa vedi sullo schermo?
Mamma.
A Matthew Krieger, di 8 anni è stato diagnosticato l'autismo.
Uno dei problemi per cui non riesce a interagire con gli altri
è che pensa di essere divertente.
Non si rende conto di non esserlo affatto
o che gli altri siano infastiditi o arrabbiati.
La madre di Matthew, Laura, lo ha arruolato
in uno studio clinico condotto da Ned Sahin.
Voglio sapere cosa avviene dentro il cervello di chi soffre
di autismo.
E a quanto pare anche i genitori vogliono scoprirlo.
Vinci dei punti se osservi per un po',
poi distogli lo sguardo, e poi guardi di nuovo.
L'azienda di Sahin, Brain Power, utilizza il software Affectiva
per i programmi che Matthew vede con Google Glass.
Questi giochi cercano di aiutarlo a capire
in che modo le espressioni del volto corrispondono alle emozioni
e imparare questi messaggi sociali.
Una delle competenze fondamentali nella vita
è comprendere le emozioni degli altri.
Un'altra è osservarli
mentre parlano.
Guarda tua mamma, se è verde ottieni i punti, se diventa arancione o rosso
i punti diminuiscono.
Ti osservo.
Tu osservi me.
Dopo pochi minuti la differenza nello sguardo di Matthew
ha stupito la madre.
Mi viene da piangere.
Perché?
Perché quando mi guardi penso
che forse non lo hai mai fatto prima
perché ora mi guardi in modo diverso.
Brain Power ha circa 400 sistemi Google Glass
distribuiti ad alcune famiglie in USA.
La questione fondamentale è:
vediamo già dei miglioramenti riguardo
alla comprensione dei comportamenti sociali e non verbali dei bambini,
mentre indossano gli occhiali.
Bisogna capire cosa succede quando tolgono gli occhiali.
Si tratta di un apprendimento generale?
C'è anche un'altra applicazione per questa tecnologia
nell'ambito della salute mentale.
Un sistema per il rilevamento precoce del morbo di Parkinson.
Erin Smith è una studentessa a Stanford.
Un tempo quando studiava alle scuole superiori
ci ha scritto per dirci
che aveva visto un documentario sul Parkinson,
voleva utilizzare la nostra tecnologia
e sapere il costo.
Il direttore delle vendite mi chiese cosa avrebbe dovuto rispondere.
Non si poteva permettere la nostra tecnologia.
Allora dissi di offrirgliela gratuitamente.
Che tanto non avrebbe fatto nulla di particolare.
Dopo qualche mese tornò a contattarci.
Aveva realizzato una partnership con la fondazione
Michael J. Fox e realizzato un sistema per identificare
i biomarcatori del Parkinson.
Ha continuato a lavorare su questa ricerca.
Una donna giovane, grande fonte d'ispirazione.
Sono orgogliosa di avere partecipato in parte
al suo percorso.
Sappiamo anche che esistono biomarcatori facciali e vocali
per la depressione.
Riuscire a segnalare il pericolo di suicidio in base a quei segnali
richiede tanto lavoro.
È un lavoro che stiamo svolgendo
col Prof. Steven Benoit e altri.
Ciò ci conduce a una riflessione,
ossia che esistono molte applicazioni
per questa tecnologia ma qual è il limite?
Mi appassiona molto l'idea
dello sviluppo etico e la distribuzione dell'IA.
Non si tratta solo di riconoscere
che esiste molto potenziale positivo
ma anche di individuare i possibili abusi
e le conseguenze non intenzionali relative a questa tecnologia.
Diversi anni fa, mentre raccoglievamo
il denaro per l'azienda, siamo stati contattati
da un'azienda che ci offriva moltissimo denaro,
40 milioni di dollari ai tempi, tantissimi
per una piccola startup come la nostra,
a condizione che potessero usare la tecnologia per rilevare
falsità e per spiare.
Non era una richiesta in linea con i nostri valori di rispetto
della privacy e del consenso delle persone.
E nell'accettare ciò, come utente,
i dati sono molto personali.
E se li condivido
voglio sapere esattamente chi li sta utilizzando,
in che modo e quale vantaggio ne traggo.
Abbiamo riflettuto a lungo
su questa asimmetria di potere,
che valore ottengo in cambio
della condivisione dei miei dati personali.
La cosa fantastica è che l'azienda
sta prendendo posizione nel definire
linee guida e prassi migliori.
Siamo parte di un consorzio chiamato Partnership on AI.
È stato creato dai giganti della tecnologia:
Amazon, Google, Facebook, Microsoft.
E da allora hanno invitato una serie di startup
come Affectiva.
Ne fanno parte anche investitori quali ACLU e Amnesty International.
Io faccio parte del comitato FATE
che promuove l'IA imparziale, responsabile, trasparente ed equa.
L'obiettivo è creare delle linee guida
riguardo a regolamenti ponderati.
Servono delle regole e devono essere ben ponderate.
Non vogliamo dissipare del tutto l'innovazione
ma allo stesso tempo è importante
capire qual è il limite da non superare
e quali potrebbero essere i regolamenti ponderati più adatti.
In ultima analisi la mia missione
è quella di umanizzare la tecnologia prima che questa deumanizzi noi.
Voglio che l'attenzione ritorni sull'essere umano,
non sugli oggetti artificiali.
Per concludere, se vi siete incuriositi
all'intelligenza artificiale emotiva e alle sue applicazioni
nonché alle sue implicazioni, regalerò un libro autografato
alle prime tre persone che lasciano un post sui miei sociali media,
LinkedIn, Facebook, Twitter, Instagram, usando gli hashtag
#LIVEWORX e #GIRLDECODED con un commento o una domanda
su questa presentazione.
Grazie.
[ARGOMENTO LIVEWORX]
Grazie alla Dott.ssa el Kaliouby per essere stata con noi.
Una presentazione incredibile.
E con questo concludiamo la terza sessione della giornata.
A seguire, all'inizio dell'ora
scopriremo come le aziende stanno sfruttando CAD basati su SAAS, PLM
e realtà aumentata come strumenti chiave non solo
per sopravvivere alla situazione attuale ma per accogliere la nuova normalità.
Torneremo dopo una breve pausa.
[ARGOMENTO LIVEWORX]