[TEMA DO LIVEWORX]
Bem-vindo de volta ao LiveWorx 2020.
Meu nome é Andia Winslow, e sou sua anfitriã
da transmissão do evento ao vivo de hoje.
Recentemente ouvimos alguns
dos principais líderes em pensamento tecnológico
da indústria mundial.
Agora, se não foi possível acompanhar as sessões anteriores,
não deixe de conferir no catálogo do LiveWorx sob demanda,
disponível a partir de hoje até 19 de junho.
Esta biblioteca on-line possui mais de 100 sessões adicionais
de ótimo conteúdo.
Além disso, fique de olho em um próximo e-mail
para ter acesso ao nosso arquivo de conteúdos por um ano inteiro.
Agora, vamos dar início a nossa próxima sessão:
Inteligência Emocional Artificial, ou IA Emocional,
o que é e por que isso é importante.
A dra. Rana el Kaliouby é CEO e cofundadora da Affectiva.
Derivada do MIT Media Lab, a Affectiva criou e definiu
a categoria IA emocional,
um software que pode detectar emoções humanas sutis
e estados cognitivos complexos da face e da voz.
A dra. el Kaliouby é pioneira em IA emocional e autora
de Garota Decodificada: A Busca de uma Cientista
para Recuperar nossa Humanidade, Levando Inteligência Emocional
à Tecnologia
Estou muito feliz em receber a Dra. Rana el Kaliouby.
Obrigada, Andia.
É um prazer estar com todos vocês hoje.
Estou em uma missão para humanizar a tecnologia
antes que ela nos desumanize, construindo inteligência emocional
e empatia em nossos dispositivos e nossas tecnologias.
E ao fazer isso, meu objetivo é reimaginar
as interfaces homem-computador,
bem como as conexões humanas.
Todos nós fomos lançados neste universo
onde estamos trabalhando virtualmente.
É assim que nos conectamos com os membros da nossa equipe.
Estamos aprendendo on-line, quero dizer, é assim que
meus filhos estão aprendendo.
E estamos nos conectando com amigos e familiares virtualmente.
No entanto, algo está faltando.
Não é a mesma coisa.
Trata-se realmente desse conceito de todos os nossos sinais não verbais
estarem ausentes nesses ambientes virtuais.
A IA está assumindo papéis que normalmente eram feitos por humanos,
como ajudar a dirigir nossos carros,
ajudar na nossa saúde, ajudar a sermos mais produtivos,
e quem sabe até contratar seu próximo colega de trabalho.
O problema é que precisamos de um novo contrato social entre humanos
e a IA.
Um que seja baseado na confiança mútua e recíproca.
Claro, precisamos confiar na IA,
e muita coisa a respeito vem sendo discutida.
Mas o mais importante, a IA precisa confiar em nós, humanos.
Afinal, nem sempre tivemos um histórico perfeito
de fazer a coisa certa.
Infelizmente, já existem numerosos exemplos
em que essa confiança deu errado.
Um chatbot do Twitter que se tornou racista da noite para o dia,
carros autônomos se envolvendo em acidentes fatais,
e tecnologia de reconhecimento facial que discrimina
certas populações,
especialmente mulheres de cor.
Para reconstruirmos essa confiança, vamos observar como os humanos fazem isso.
Todos os dias tomamos milhares de decisões
que envolvem confiar um no outro,
em nossas relações pessoais e profissionais.
Às vezes, essa confiança se baseia em legislações
e termos e condições.
Mas cada vez mais, ela é baseada em pistas implícitas, não verbais e sutis
que trocamos com outra pessoa, com a empatia
na essência da construção dessa confiança.
Atualmente, a tecnologia tem muito QI,
muita inteligência cognitiva, mas nenhum QE,
nenhuma inteligência emocional.
É o componente que falta.
Ao longo de toda a minha carreira, tenho perguntado,
e se a tecnologia pudesse identificar as emoções humanas
assim como nós podemos?
E se o seu computador puder perceber a diferença
entre um sorriso pretensioso e um sorriso verdadeiro?
Ambos envolvem a metade inferior do rosto,
mas têm significados muito diferentes.
Então, como podemos construir essa IA que entende humanos?
A maneira de fazer isso é observar como os humanos fazem isso.
Apenas 7% da maneira como comunicamos nossos estados mentais
baseia-se na real escolha das palavras que usamos.
93% é não verbal, dividido entre nossas expressões faciais
e nossos gestos,
e eu faço muitos,
e 38% das entonações vocais, quão rápido
você está falando, quanta energia há em sua voz?
Boa parte da minha carreira tem sido focada no rosto.
É uma tela muito poderosa para expressar emoções humanas.
A ciência das emoções faciais existe há mais de 200 anos.
Esse cara, Duchenne, costumava estimular eletricamente
nossos músculos faciais para mapear como esses músculos faciais se movem.
Felizmente, não fazemos mais isso.
E então, no final dos anos 70, Paul Ekman e sua equipe
publicou o Facial Action Coding System,
um método objetivo de mapear cada movimento muscular facial
em uma unidade de ação, em um código.
Então, por exemplo, quando você sorri, e tenta fazer isso comigo,
quando você sorri, você está puxando o músculo zigomático,
e isso é basicamente o puxar do canto do lábio ou unidade de ação 12.
Quando você ruga ou franze a testa, esta é a unidade de ação 4,
é a testa franzida.
E normalmente é um indicador de uma emoção negativa,
como confusão ou raiva.
Existem cerca de 45 desses músculos faciais
e leva cerca de 100 horas de treinamento
para se tornar um codificador FACS certificado ou um leitor de expressões.
Muito trabalhoso, muito demorado.
E para codificar cada minuto do vídeo,
leva cerca de cinco minutos para assistir ao vídeo
em câmera lenta e dizer, oh, ahá, eu vejo um,
você sabe, uma sobrancelha levantada ou um franzir dos olhos.
Não precisamos mais fazer isso.
Em vez disso, usamos visão computacional, aprendizado de máquina
e aprendizado profundo para treinar automaticamente algoritmos
que detectem essas expressões faciais.
Usamos centenas de milhares de exemplos
de pessoas sorrindo pretensiosamente, rindo e franzindo as sobrancelhas
para treinar esses algoritmos.
E a rede de aprendizado profundo é capaz de destilar
o que é comum entre todos esses sorrisos, o que é comum
entre todas essas testas franzidas, e é assim que se aprende.
Portanto, para simplificar, o primeiro passo do processo
é triangular onde está o rosto,
encontrar pontos faciais, como sobrancelhas, boca
ou seu nariz.
E então você alimenta essa região em uma rede neural profunda
que é capaz de destilar quais expressões estão acontecendo
no rosto, e mapeá-las em um número
de estados emocionais e cognitivos.
Tudo, desde alegria, surpresa, raiva, nojo
a estados mais complexos, como fadiga, atenção,
sobrecarga cognitiva, confusão e muito mais.
Em nosso trabalho ao longo dos últimos anos,
reunimos o maior repositório de emoções do mundo.
9,5 milhões de vídeos faciais que coletamos,
com a aceitação e consentimento de todos,
em 90 países ao redor do mundo.
Isso se traduz aproximadamente em 5 bilhões de quadros faciais.
É de longe o maior repositório
de respostas emocionais reais que existe.
E usamos esses dados para treinar, mas também
validar nossos algoritmos.
Existem milhares de aplicações dessa tecnologia
transformando indústrias.
Minha grande visão é que, nos próximos anos,
vamos ver a IA emocional se tornar
a interface homem-máquina definitva.
Com isso, basicamente estaríamos interagindo com nossos dispositivos
da mesma maneira como interagimos um com o outro.
Através da fala.
Já estamos vendo isso com dispositivos de conversação
como Alexa e Siri.
Através da percepção.
Novamente, já estamos começando a ver dispositivos
com câmeras embutidas.
Mas talvez o mais importante, através da empatia e da inteligência
emocional.
Existem muitas aplicações.
Vou me concentrar em algumas.
A primeira aplicação é quantificar
como os consumidores se envolvem emocionalmente com produtos e marcas
em torno deles.
A maneira como isso funciona é que enviamos pesquisas para as pessoas,
pedimos que eles assistam a um conteúdo.
Poderia ser um anúncio em vídeo, um trailer de filme,
poderia ser um programa de TV, poderia ser conteúdo de aprendizagem.
Mas a ideia é que queremos capturar
o envolvimento emocional e a resposta emocional das pessoas
à este conteúdo.
Pedimos às pessoas para ligar suas câmeras,
com consentimento e aceitação, algo realmente importante,
e então somos capazes de capturar essas respostas
momento a momento.
Nossa tecnologia está sendo usada por 25% das empresas da Fortune Global 500,
bem como as principais empresas de pesquisa de mercado
que use nossa tecnologia para quantificar a resposta emocional
que os consumidores e os espectadores têm ao seu conteúdo.
Achei que seria bem divertido
mostrar um dos vídeos de anúncio que testamos
e que temos permissão para compartilhar publicamente.
Então, vamos assistir juntos.
[MÚSICA - TONY DALLARA, "COME PRIMA"]
[CANTANDO EM ITALIANO]
Mamãe chegou lá primeiro.
Atualmente, testamos mais de 50.000 anúncios em todo o mundo.
E esse anúncio em particular tem uma pontuação entre os 10% melhores
de todos esses anúncios no percentil nonagésimo.
Ela acumula um envolvimento emocional muito forte,
que é a nossa pontuação de expressividade.
Isso ganha muitos sorrisos.
E você pode ver a curva do sorriso momento a momento
para todos que assistiram ao anúncio e que foi possível
registrar os dados.
O que é realmente fascinante sobre este anúncio em particular
é que se você comparar a primeira vez que as pessoas viram,
que é a linha verde sólida,
com a segunda vez que as pessoas viram,
que é a linha verde pontilhada.
Você pode realmente perceber que as pessoas têm memória do anúncio.
Elas estão antecipando quando é realmente engraçado
e estão rindo antes mesmo de a cena começar,
o que é exatamente o que você quer fazer.
E o mais importante, estamos levando os espectadores
a uma jornada emocional que culmina
com uma resposta muito positiva no final, que coincide
com a revelação da marca.
E, mais uma vez, sabemos por nossas pesquisas
que esse tipo de métrica é muito positiva.
Adoro este exemplo em particular, porque é
um exemplo de onde marcas como Coca-Cola e Unilever
usam essa tecnologia para realmente promover a publicidade em vídeos on-line
e se tornar mais inclusiva e mais progressista.
Mas eles precisam fazer isso de uma maneira muito reflexiva.
E eles são capazes de capturar essas respostas viscerais subconscientes
com seus anúncios.
Sabemos também, a partir de muito trabalho que fizemos com essas marcas
onde correlacionamos as respostas emocionais
ao comportamento real do consumidor, que esse tipo
de jornada emocional e de respostas emocionais positivas
se correlacionam muito bem com coisas
como aumento de vendas, intenção de compra e vitalidade.
E como testamos 50.000 anúncios em todo o mundo,
fomos capazes de criar benchmarks.
Então, por exemplo, sabemos que nos EUA,
anúncios de cuidados com animais e bebês são os que mais se divertem.
Curiosamente, no Canadá, são os anúncios de cereais
que provocam o maior prazer.
E, infelizmente, os anúncios de telecomunicação quase não trazem
prazer algum.
Eles são muito chatos de assistir.
Portanto, esses dados são realmente muito perspicazes,
e fornecem às marcas e aos profissionais de marketing
novas ideias que os ajudam
a tomar decisões sobre gastos com mídia,
bem como otimizar o conteúdo de publicidade.
E não é apenas publicidade,
você também pode gerar esse mesmo tipo de informação com programas de TV.
E este é um dos meus exemplos favoritos.
É uma comédia que testamos há algum tempo para a CBS.
Chamava-se Friends with Better Lives.
Não acho que ficou no ar por muito tempo.
Não deu muito certo.
Mas aqui, novamente, você está vendo a curva do sorriso.
E sobrepomos os personagens
da cena nessa curva.
E você pode ver que existem dois personagens específicos,
toda vez que eles aparecem, eles não são engraçados.
Basicamente eles são a base nesta curva de sorriso.
E, novamente, dados muito, muito interessantes
que os produtores puderam usar
para substituir esses personagens.
Seguindo do mundo da compreensão
do envolvimento emocional que as pessoas têm
com seu conteúdo para outra área
em que estamos dedicando nosso tempo.
Que é o futuro da mobilidade e do transporte.
Quando começamos a trabalhar nesse espaço,
fomos abordados por várias montadoras
em todo o mundo que queriam redirecionar nossas emoções,
sentindo a tecnologia do carro.
E para fazer isso, queríamos ver, bem,
como as pessoas se comportavam no carro de qualquer maneira, em especial motoristas.
E então partimos para coletar alguns dados.
Muitos de nós na empresa estávamos muito céticos de que,
talvez porque as pessoas sabiam que haveria
uma câmera no painel do carro,
não haveria respostas emocionais
ou cognitivas interessantes.
E nós estávamos errados.
Então, vou mostrar alguns exemplos de videoclipes.
Mais uma vez, essas pessoas sabiam que a câmera estava
em seus veículos, eles instalaram,
eles consentiram, e ainda vimos alguns comportamentos muito interessantes
de direção.
Nesse caso em particular, esse pai está dirigindo o veículo.
Ele está extremamente sonolento.
Existem quatro níveis de sonolência.
Ele está basicamente dormindo.
E você também pode ver que a filha dele
está no banco de trás.
Ou seja, uma condução muito, muito imprudente.
E certamente posso simpatizar com isso.
Foram muitas as vezes, quando podíamos viajar,
quando eu voltava de uma longa viagem, com jet-lag,
e dirigia exausta com meus filhos.
Então eu certamente posso relacionar isso.
Mas esse é um exemplo muito simples do que a tecnologia é capaz.
E você pode ver aqui que a tecnologia foi capaz
de detectar coisas como fechamento dos olhos, boca aberta,
e níveis de sonolência.
E você pode imaginar como o carro pode interferir nesse caso.
Aqui está outro exemplo.
Então, ela está dirigindo.
E também está mandando mensagens enquanto dirige, muito distraída.
Mas, oh, ela tem dois telefones na mão,
então ela está muito distraída.
Os olhos dela não estão na estrada.
Suas mãos estão fora do volante.
Você não quer estar dirigindo ao lado desta mulher.
Mas, novamente, esse é um exemplo do que a tecnologia pode captar
apenas analisando o seu olhar,
a cabeça dela apresenta informações, e também combina elas
com coisas como detecção de objetos.
Então podemos detectar que ela tem não apenas um,
mas dois celulares na mão dela.
Podemos sinalizar isso como um motorista muito distraído.
E, novamente, o carro pode intervir de uma maneira ou de outra.
Você pode imaginar que se este fosse um Tesla,
e ele pudesse entrar no modo semi-autônomo,
e poderia simplesmente dizer, espere um segundo,
posso ser um motorista melhor nesse momento
do que você, eu estou assumindo o controle.
Fizemos muitas pesquisas em colaboração
com o grupo de tecnologia avançada de veículos do MIT,
onde fizemos o primeiro estudo de larga escala analisando
o comportamento do motorista ao longo do tempo.
E nesse caso em particular,
você está olhando para o participante número 66.
Ela é uma mulher.
Ela tem 22 anos.
E todas as vezes que dirigiu na segunda-feira estão concatenadas na coluna segunda-feira.
E todas as vezes que dirigiu na terça-feira, estão concatenadas na terça-feira,
e assim por diante.
E você pode ver que ela está muito cansada durante a semana.
Há muitos bocejos acontecendo
no começo do dia.
E durante o fim de semana e também no final do dia,
temos muito mais expressões positivas.
Dizem que uma imagem vale mais que mil palavras.
Acredito que um vídeo vale ainda mais.
Vou mostrar alguns exemplos comparando os períodos verpertinos e matutinos
do comportamento na direção.
Então, novamente, todos foram extraídos usando nossos algoritmos.
Basicamente invocamos o classificador de bocejos
para detectar todos os seus comportamentos de bocejo
todas as vezes que ela dirigiu.
Então você pode ver que ela costuma estar muito exausta de manhã.
E você pode imaginar, se esse é um padrão recorrente,
então o carro já sabe
que ela vai entrar exausta.
Talvez possam haver sugestões proativas
que o carro pode fazer para o motorista, por conta das suas condições.
Vamos comparar isso com o seu comportamento ao dirigir de tarde.
Podemos ver que ela está muito mais acordada.
Ela é muito mais animada, muito mais sorridente, com muito mais
expressões positivas.
E mais uma vez, se o carro tivesse seu perfil de condução,
poderia customizar e personalizar
a experiência de dirigir com base em suas experiências emocionais.
Então estamos trabalhando muito próximos de várias montadoras
para reimaginar essa experiência de transporte.
Não apenas nos carros, onde podemos
focar no motorista, mas também veículos do futuro,
onde realmente temos essa visão de uma solução de sensor incumbente
que observa não apenas o motorista, mas os outros ocupantes do veículo
também.
Assim como outros objetos no carro.
Uma criança foi esquecida no banco de trás?
Você esqueceu seu telefone?
Quantos ocupantes existem no veículo?
Qual é o estado deles?
Você pode personalizar a música, o conteúdo, a iluminação,
e assim por diante?
Mas, é claro, muitos de nós não vamos mais passar
muito tempo no carro
durante esta pandemia global.
E, de fato, muitos de nós estamos dedicando muito mais do nosso tempo
em videoconferências e em eventos virtuais.
Fazer a conexão humana através da tecnologia é realmente difícil.
E principalmente porque o principal método de comunicação
é não verbal.
E às vezes quando estamos nessas conferências virtuais,
eventos virtuais e eventos de vídeo,
você não está realmente aproveitando a energia e as expressões
da audiência.
E sem dúvidas eu percebo isso.
Acabei de lançar meu livro Garota Decodificada, como mencionei.
E eu tive que mudar de uma turnê sobre o meu livro,
onde eu deveria estar viajando sem parar em março, abril,
e maio, a todos esses tours virtuais de livros e sessões de livros
virtuais.
E é muito diferente porque, em um ambiente ao vivo,
eu posso ver a platéia.
Eu posso ver todos vocês e posso absorver sua energia.
E eu posso customizar e personalizar
e adaptar meu conteúdo com base em como você está se envolvendo comigo.
Quando faço isso virtualmente, geralmente é uma conversa de mão única,
ou pelo menos me parece que é uma conversa de mão única.
E acho isso realmente doloroso e perturbador.
Mas acho que existe uma oportunidade para mudarmos isso.
E se integrarmos a IA emocional à isso,
como uma forma de agregar a resposta do público,
capturando todas as suas expressões faciais anonimamente.
Eu não preciso ver o rosto de todo mundo.
De fato, isso provavelmente seria demais enquanto eu apresento.
Mas se eu fosse capaz de ver um sinal, momento a momento,
do quão positivo ou negativo
você está envolvido com este conteúdo,
isso seria uma informação muito poderosa
que me permitiria personalizar e obter
uma noção do nível de envolvimento do público.
Quero lhes mostrar um exemplo.
A partir de uma reunião interna de equipe no Zoom,
onde registramos as respostas das equipes.
E você pode ver aqui a resposta agregada.
Claro, existem diferentes maneiras de visualizar esses dados,
mas fomos capazes de monitorar todos
e podemos agregar os sorrisos e respostas das pessoas.
Eles estavam realmente falando sobre...
Foi no início de março, quando a pandemia foi declarada.
E estávamos conversando sobre o que vai acontecer
e sobre trabalhar em casa.
E as pessoas estavam compartilhando suas histórias.
E havia muita empatia e comportamento sorridente.
E foi possível monitorar isso.
Agora, compare isso com uma reunião chata e entediante,
onde todos simplesmente não estão envolvidos.
Você percebe a diferença.
E podemos quantificar esses dados para o envolvimento em tempo real,
e também fazer isso depois do fato como pós-análise.
Da mesma forma, em um ambiente de aprendizado on-line,
e se um professor pudesse medir o envolvimento emocional
de seus alunos, da mesma maneira
que em uma aula ao vivo.
É isso que um professor legal faz, certo?
Você capta o envolvimento dos alunos
e então personaliza a experiência de aprendizado.
E também maximiza os resultados da aprendizagem.
Da mesma forma, também existem aplicações em saúde mental.
Hoje, quando você entra no consultório médico,
eles não pedem para medir sua temperatura
ou sua pressão arterial,
eles simplesmente medem.
E se os médicos pudessem objetivamente
medir como você está se sentindo da mesma maneira
que os outros sinais vitais?
Infelizmente, o padrão de excelência na saúde mental
ainda está em uma escala de 1 a 10.
Quão deprimido você está?
Quão suicida você é?
Quanta dor você está sentindo?
E podemos trazer a IA emocional e aplicá-la
de uma maneira que ofereça medidas objetivas das condições
de saúde mental.
Uma área que é muito próxima e querida para mim,
que foi a primeira aplicação da IA emocional que eu explorei,
é o autismo.
Os indivíduos no espectro do autismo têm dificuldades
com a leitura e compreensão de sinais não-verbais.
Eles acham o rosto, em particular, muito insuportável.
E às vezes eles evitam completamente.
Eles evitam o contato facial e visual.
Então, temos uma parceria com uma empresa chamada Brain Power.
Eles usam o Google Glass e nossa tecnologia para ajudar indivíduos
no espectro do autismo a aprender sobre esses sinais não verbais
de uma maneira muito divertida e gamificada.
Vou mostrar a vocês um pequeno vídeo demonstrando isso.
O que você vê na tela?
Mamãe.
Matthew Krieger, de 8 anos, foi diagnosticado com autismo.
Muitos dos problemas que ele enfrenta com outras crianças
ele acha que ele é engraçado.
E não reconhece de forma alguma, que ele não está,
ou que eles estão, irritados ou com raiva.
A mãe de Matthew, Laura, inscreveu ele
em um ensaio clínico sendo conduzido por Ned Sahin.
Eu quero saber o que está acontecendo dentro do cérebro de alguém
com autismo.
E acontece que os pais também querem saber.
Você ganha pontos ao olhar por um tempo
e também ao desviar o olhar e depois voltar a olhar.
A empresa de Sahin, Brain Power, usa o software da Affectiva
nos programas que Matthew vê através do Google Glass.
Esses jogos estão tentando ajudá-lo a entender
como as expressões faciais correspondem a emoções
e a aprender dicas sociais.
Uma das principais habilidades da vida é entender
as emoções dos outros.
E a outra é olhar na direção
de quem está falando.
Olhar para sua mãe e enquanto está verde, você está ganhando pontos,
quando começa a ficar laranja e vermelho,
você ganha menos pontos.
Estou olhando para você.
Você está me olhando.
Apenas alguns minutos depois, a diferença no olhar de Matthew
surpreendeu sua mãe.
Eu quero chorar.
Por quê?
Porque quando você olha para mim,
me faz pensar que você nunca fez isso antes,
porque você está me olhando de maneira diferente.
Então, a Brain Power tem cerca de 400 desses sistemas Google Glass
aplicados em famílias nos Estados Unidos.
E a principal pergunta que eles estão tentando responder,
já estamos vendo melhorias em termos
da compreensão social e não verbal das crianças,
enquanto elas não estão usando os óculos.
A questão principal é o que acontece quando eles tiram os óculos.
Esse aprendizado generaliza?
Há também outras aplicações dessa tecnologia
em saúde mental.
Por exemplo, um sistema para detecção precoce de Parkinson.
Erin Smith, ela hoje estuda em Stanford.
Há algum tempo, quando ela era caloura na universidade,
ela nos enviou um e-mail dizendo que estava assistindo
este documentário sobre Parkinson
e que queria usar sua tecnologia.
Quanto custa isso?
E lembro que nosso chefe de vendas me perguntou, o que eu digo à ela?
Ela não pode pagar pela nossa tecnologia.
E eu disse, dê à ela de graça.
Mas o que ela vai fazer com isso?
E Erin sumiu por alguns meses, e depois voltou.
Ela fez uma parceria com a fundação
Michael J. Fox e criou este sistema para identificar
biomarcadores faciais de Parkinson.
E ela continua trabalhando nessa pesquisa.
Uma jovem muito inspiradora.
E eu me sinto muito orgulhosa por termos participado
de uma pequena parte de sua jornada.
Também sabemos que existem biomarcadores faciais e vocais
de depressão.
E há muito trabalho sendo feito para sinalizar tendências suicidas
com base nesses sinais.
Este é um trabalho que estamos colaborando
com o professor Steven Benoit e também outros.
Mas isso traz um tópico muito importante,
ou seja, há muitas aplicações
para essa tecnologia, mas qual é o limite?
E eu me sinto muito inspirada por esse conceito
de desenvolvimento ético e de implantação da IA.
Não se trata apenas de reconhecer que existe
muito potencial para o bem, mas também
reconhecer onde isso pode ser usado de forma abusiva
e as consequências não-intencionais dessa tecnologia.
Alguns anos atrás, quando estávamos levantando
fundos para a empresa, fomos abordados
por uma agência que queria nos dar muito dinheiro,
US$ 40 milhões na época, que era muito dinheiro
para a nossa pequena startup,
na condição de que eles queriam usar a tecnologia para detecção
de mentiras e vigilância.
E isso realmente não estava de acordo com nossos valores fundamentais
de respeitar a privacidade e o consentimento das pessoas.
Além de reconhecer que, como usuário,
esses dados são muito pessoais.
E se eu vou compartilhar isso,
eu preciso saber exatamente quem está usando,
como está sendo usado e também, o que eu ganho com isso?
Então passamos muito tempo pensando
sobre essa assimetria de poder,
que valor eu recebo em troca
por compartilhar esses dados muito pessoais.
O que é realmente legal nisso é que a indústria
está assumindo a dianteira na definição dessas melhores
práticas e diretrizes.
Fazemos parte de um consórcio chamado Parceria na IA.
Ele foi iniciado pelos gigantes da tecnologia,
Amazon, Google, Facebook, Microsoft.
E desde então eles convidaram várias startups,
como a Affectiva.
Mas também outras partes interessadas, como a ACLU e a Anistia Internacional.
E eu faço parte do comitê FATE,
que significa uma IA justa, responsável, transparente e igualitária.
E nossa tarefa é apresentar essas diretrizes
em torno de uma regulamentação reflexiva.
Precisamos de regulamentação, mas ela precisa ser reflexiva.
Nós não queremos esgotar completamente a inovação,
ao mesmo tempo, realmente precisamos
pensar sobre onde traçamos o limite
e como podemos definir essa regulamentação reflexiva.
E, no final das contas, minha missão
é humanizar a tecnologia antes que ela nos desumanize.
E quero que possamos voltar a colocar ênfase no humano,
não no artificial.
E para finalizar, se tudo isso deixou você um pouco mais curioso
sobre IA emocional, suas aplicações
e suas implicações, estarei dando um livro autografado
para as três primeiras pessoas que postarem nas minhas mídias sociais,
LinkedIn, Facebook, Twitter, Instagram, usando as hashtags
#LIVEWORX e #GIRLDECODED com um comentário ou uma pergunta
sobre esta apresentação.
Obrigada.
[TEMA DO LIVEWORX]
Obrigado por se juntar a nós, Dra. el Kaliouby.
Que apresentação interessante.
Então, isso conclui nossa terceira sessão do dia.
A seguir, na hora exata,
vamos ouvir como as empresas estão promovendo o CAD baseado em SaaS,
PLM e realidade aumentada como ferramentas-chave
não apenas para sobreviverem às rupturas, mas para abraçarem esse novo normal.
Voltaremos em breve após uma pequena pausa.
[TEMA DA LIVEWORX]