[MELODÍA LIVEWORX]
Bienvenidos nuevamente a LiveWorx 2020.
Mi nombre es Andia Winslow y soy su anfitriona
para el evento en vivo de hoy.
Ya hemos escuchado sobre algunos
de los principales líderes de pensamiento tecnológico
del mundo industrial.
Ahora, si no pudieron presenciar esas sesiones anteriores,
asegúrense de chequearlas en el catálogo a pedido de LiveWorx,
que está disponible para ustedes desde hoy hasta el 19 de junio.
La biblioteca virtual tiene más de 100 sesiones adicionales
con excelente material.
Además, estén atentos a un próximo correo electrónico
para obtener acceso a nuestro contenido archivado durante todo un año.
Ahora, empecemos con nuestra próxima sesión...
inteligencia emocional artificial o emociones IA,
qué es y por qué es importante.
La Dra. Rana el Kaliouby es la directora ejecutiva y cofundadora de Affectiva.
Como derivado del MIT Media Lab, Affectiva creó y definió
la categoría de emociones IA.
Un software que puede detectar emociones humanas matizadas
y estados cognitivos complejos de la cara y la voz.
La Dra. el Kaliouby es pionera en emociones IA y es la autora
de "Girl Decoded: A Scientist's Quest
to Reclaim our Humanity by Bringing Emotional
Intelligence to Technology".
Estoy muy contenta de darle la bienvenida a la Dra. Rana el Kaliouby.
Gracias, Andia.
Es un placer estar con todos ustedes hoy.
Mi misión es humanizar a la tecnología
antes de que ella nos deshumanice, creando inteligencia emocional
y empatía dentro de nuestros dispositivos y nuestras tecnologías.
Y haciendo eso, mi objetivo es reimaginar
las interfaces hombre-ordenador, así como también
la conexión persona a persona.
Todos hemos sido catapultados a este universo en donde
estamos trabajando virtualmente.
Así es como nos conectamos con los miembros de nuestro equipo.
Estamos aprendiendo virtualmente, quiero decir, así es como
mis hijos están aprendiendo.
Y nos conectamos con amigos y familiares virtualmente.
Sin embargo, algo falta.
No es exactamente lo mismo.
Y es realmente este concepto de la falta de todos nuestros
signos no verbales en estos entornos virtuales.
La IA se refiere a los roles que típicamente desempeñaban los humanos,
como el de asistente en el manejo de nuestros automóviles,
asistente en nuestra atención médica, ayudarnos a ser más productivos,
y tal vez incluso contratar a tu próximo compañero de trabajo.
El problema es que necesitamos un nuevo contrato social entre humanos
y la IA.
Uno que se base en la confianza mutua y recíproca.
Por supuesto que necesitamos confiar en la IA
y hay muchas discusiones en torno a eso.
Pero sobre todo, la IA necesita confiar en nosotros, los humanos.
Después de todo, no siempre tenemos un historial perfecto
sobre hacer lo correcto.
Desafortunadamente, ya hay numerosos ejemplos en los que
esta confianza ha salido mal.
Un bot conversacional de Twitter que de repente se volvió racista,
automóviles sin conductor involucrándose en accidentes fatales,
y tecnología de reconocimiento facial que discrimina
a algunas poblaciones...
especialmente a las mujeres de color.
Para recuperar esta confianza, veamos cómo lo hacen los humanos.
Todos los días tomamos miles de decisiones
que involucran confiar unos en otros,
tanto en nuestras relaciones personales como en las profesionales.
A veces esta confianza se basa en legalizar
y en los términos y condiciones.
Pero más frecuentemente, se basa en lo implícito, lo no verbal, en sutiles
señales que intercambiamos unos con otros, con la empatía
en el núcleo de la construcción de esta confianza.
Hoy en día la tecnología tiene mucho cociente intelectual...
mucha inteligencia cognitiva, pero no tiene cociente emocional...
no tiene inteligencia emocional.
Es el componente que falta.
Así que me he estado preguntando durante toda mi carrera
que pasaría si la tecnología pudiera identificar emociones humanas
tal como lo hacemos nosotros.
¿Qué pasaría si tu ordenador pudiera distinguir entre
una sonrisa y una mueca?
Ambas involucran a la parte inferior de la cara,
pero tienen significados muy diferentes.
Entonces, ¿cómo podemos desarrollar IA que entienda al humano?
La manera de hacer esto es observar cómo lo hacen los humanos.
Solo el 7% de cómo comunicamos nuestros estados mentales
se basa en la elección real de las palabras que utilizamos.
El 93% es no verbal y se divide entre nuestra expresión facial
y nuestros gestos...
Yo hago muchos de estos...
y el 38% de la entonación vocal, qué tan rápido hablas,
cuánta energía hay en tu voz.
Mucha de mi carrera se ha centrado en la cara.
Es un lienzo muy poderoso para comunicar las emociones humanas.
La ciencia de las emociones faciales ha existido por más de 200 años.
Este hombre, Duchenne, solía estimular eléctricamente
nuestros músculos faciales para diagramar el movimiento de estos músculos faciales.
Ya no hacemos eso, afortunadamente.
Y luego a finales de los años 70, Paul Ekman y su equipo
publicaron el Sistema de Codificación Facial...
un método objetivo para relacionar el movimiento de cada músculo facial
con una unidad de acción, con un código.
Entonces, por ejemplo, cuando sonríes... intenta esto conmigo...
cuando sonríes, tiras del músculo zigomático
y básicamente el tirón de la comisura del labio o la unidad de acción 12.
Cuando arrugas o frunces el ceño, esto es la unidad de acción 4,
es la arruga de la frente.
Y es típicamente un indicador de una emoción negativa
como confusión o enojo.
Hay alrededor de 45 músculos faciales
y lleva alrededor de 100 horas de entrenamiento
certificarse y ser codificador FACS o lector de caras...
muy trabajoso, muy intensivo.
Y codificar cada minuto de video
lleva alrededor de 5 minutos mirando el video
en cámara lenta y diciendo oh, ajá, veo,
ya sabes, un levantar de cejas o un entrecerrar de ojos.
Ya no necesitamos hacer eso.
En cambio, utilizamos la visión del ordenador y el aprendizaje automático y
el aprendizaje profundo para enseñarles automáticamente a los algoritmos
a detectar estas expresiones faciales.
Utilizamos cientos de miles de ejemplos
de personas sonriendo y haciendo una mueca y arrugando las cejas
para entrenar a estos algoritmos.
Y la red de aprendizaje profundo es capaz de distinguir
qué es lo que tienen en común todas estas sonrisas, qué tienen
en común todas estas muecas, y así es cómo aprende.
Y así, para simplificarlo, la primera etapa del proceso
es triangular dónde está la cara,
encontrar puntos de referencia faciales como las cejas, la boca
o la nariz.
Y luego alimentas esa región dentro de una red neuronal profunda
que es capaz de distinguir qué expresiones suceden
en la cara y relacionarlas con una cantidad de
estados emocionales y cognitivos.
Desde la alegría, la sorpresa, el enojo, el disgusto,
hasta estados más complejos como el cansancio, la atención,
la sobrecarga cognitiva, la confusión, y mucho más.
En nuestro trabajo a lo largo de los últimos años,
hemos acumulado el repositorio de emociones más grande del mundo.
9 millones y medio de videos faciales que hemos recopilado...
con la adhesión y el consentimiento de todos...
en 90 países de todo el mundo.
Esto aproximadamente se traduce en cerca de 5 billones de marcos faciales.
Es por lejos el repositorio más grande
de respuestas emocionales reales en todo el mundo.
Y utilizamos esa información para entrenar, pero también para
validar nuestros algoritmos.
Hay muchos usos de esta tecnología
que transforma a las industrias.
Mi visión más importante es que en los próximos años,
veremos a las emociones IA transformarse
en la interfaz humano-máquina de hecho.
Así que básicamente estaríamos interactuando con nuestros dispositivos
de la misma manera en la que interactuamos unos con otros.
Mediante la conversación.
Ya estamos viendo eso con los dispositivos de conversación
como Alexa y Siri.
Mediante la percepción.
De nuevo, ya estamos empezando a ver dispositivos
que tienen cámaras.
Pero tal vez lo más importante, mediante la empatía y la inteligencia
emocional.
Hay muchas aplicaciones.
Me centraré en algunas.
La primera aplicación es sobre cuantificar
cómo se involucran emocionalmente los consumidores con los productos
y las marcas que los rodean.
Esto funciona enviándole las encuestas a las personas,
les pedimos que observen algún tipo de contenido.
Puede ser un anuncio de video en línea, puede ser un avance de una película,
puede ser un programa de televisión real, puede ser contenido educativo.
Pero la idea es que queremos capturar
el compromiso emocional y la respuesta emocional que la gente
tiene a este contenido.
Le pedimos a la gente que enciendan sus cámaras...
el consentimiento y la adhesión son muy importantes...
y luego podemos capturar estas respuestas
momento a momento.
Nuestra tecnología está siendo utilizada por el 25% de la "Fortune Global 500",
así como también por las principales firmas de investigación del mercado
que utilizan nuestra tecnología para cuantificar la respuesta emocional
que los consumidores y espectadores tienen con respecto a su contenido.
Pensé que sería divertido mostrarles
en realidad uno de los anuncios de video que hemos probado
y que tenemos el permiso de compartir públicamente.
Así que veámoslo juntos.
[MÚSICA - TONY DALLARA, "COME PRIMA"]
[CANTA EN ITALIANO]
Uh, mamá llegó primero.
Así que hoy en día hemos probado más de 50 000 anuncios mundialmente.
Y este anuncio en particular tiene puntuaciones en el primer 10%
de todos estos anuncios en el nonagésimo percentil.
Obtiene un compromiso emocional muy fuerte, que
es nuestra puntuación de expresividad.
Obtiene muchas sonrisas.
Y pueden ver la curva de sonrisa momento a momento
para todos los que han visto ese anuncio del que
pudimos registrar información.
Lo que es realmente fascinante sobre este anuncio en particular
es si comparamos la primera vez que la gente lo vio,
que es la línea verde continua.
Con la segunda vez que la gente lo vio,
que es la línea verde punteada.
Pueden ver realmente que la gente recuerda el anuncio.
Se anticipan cuando es realmente gracioso
y se ríen incluso antes de que comience la escena,
que es exactamente lo que quieres.
Y lo más importante, llevamos a los espectadores
a un recorrido emocional que culmina
con una respuesta muy positiva al final, que coincide con
la revelación de la marca.
Y, de nuevo, sabemos a partir de nuestra investigación
que estos tipos de parámetros son muy positivos.
Me gusta este ejemplo en particular porque es
un ejemplo en donde marcas como Coca-Cola y Unilever
utilizan esta tecnología para impulsar los anuncios de video en línea
y volverse más inclusivas y más progresistas.
Pero lo tienen que hacer de una manera muy cuidadosa.
Y son capaces de capturar estas respuestas
subconscientes intensas a sus anuncios.
También sabemos, a partir del trabajo que hemos realizado con estas marcas
donde hemos relacionado las respuestas emocionales
con el comportamiento actual del consumidor, que este tipo de
recorrido emocional y respuestas emocionales positivas
se relacionan altamente con aspectos
como el alza en las ventas, la intención de compra y la vitalidad.
Y porque hemos probado 50 000 anuncios mundialmente
es que podemos crear indicadores.
Así que, por ejemplo, sabemos que en los Estados Unidos,
los anuncios sobre el cuidado de mascotas y bebés provocan mayor placer.
Interesantemente, en Canadá, son los anuncios de cereales
los que provocan mayor placer.
Y, desgraciadamente, los anuncios sobre telecomunicaciones casi no provocan
placer en absoluto.
Son bastante aburridos de ver.
Así que esta información es muy, muy, detallada
y brinda a las marcas y a los vendedores
una novedosa percepción que los ayuda
a tomar decisiones sobre el gasto en los medios
así como también a optimizar su contenido publicitario.
Y no es solo con la publicidad, también
se puede generar ese mismo tipo de información con programas de televisión.
Y este es uno de mis ejemplos favoritos.
Es una comedia que hemos probado hace un tiempo para CBS.
Se llamaba "Friends With Better Lives".
No creo que haya estado al aire por mucho tiempo.
No le fue muy bien.
Pero aquí, de nuevo, están viendo la curva de sonrisa.
Y superponemos los personajes
de la escena en esa curva.
Y pueden ver que hay dos personajes en particular,
cada vez que aparecen, simplemente no son graciosos.
Son básicamente el punto mínimo en esta curva de sonrisa.
Y, de nuevo, información muy, muy interesante
que los productores pudieron utilizar
para cambiar a estos personajes.
Salgamos del mundo de la comprensión
del compromiso emocional que la gente tiene
con su contenido, y vayamos hacia otra área a la que le hemos
dedicado mucho tiempo.
Y que es el futuro de la movilidad y el transporte.
Cuando empezamos a trabajar en el espacio,
nos abordaron una cantidad de fabricantes de automóviles
de todo el mundo que querían readaptar nuestra tecnología de detección
de emociones para el automóvil.
Y para hacer eso queríamos saber, bien,
cómo se comportaban las personas en el auto, especialmente los conductores.
Y entonces salimos para recolectar algunos datos.
Muchos de nosotros en la empresa desconfiábamos de que tal vez,
como la gente sabía que iba a haber
una cámara en sus tableros,
no habría ninguna respuesta emocional
o cognitiva interesante.
Y nos equivocamos.
Les mostraré algunos ejemplos de videoclips.
Nuevamente, estas personas sabían que estaba la cámara
en su vehículo, ellos la instalaron,
ellos dieron su consentimiento, y aún así vimos conductas al volante
muy interesantes.
En este caso en particular, este padre está conduciendo el vehículo.
Está sumamente somnoliento.
Hay 4 niveles de somnolencia.
Está prácticamente dormido.
Y también pueden ver a su hija
en el asiento trasero.
Así que es una conducción muy insegura.
Y sin duda puedo empatizar con eso.
Hay muchos momentos en los que realmente
viajamos recién llegados de un viaje, bajo los efectos del vuelo,
y agotada mientras llevaba a mis hijos.
Entonces indudablemente puedo verme reflejada en eso.
Pero ese es un ejemplo tan sencillo que la tecnología puede tomar.
Y aquí pueden ver que la tecnología
pudo detectar cosas como el cerrar de ojos, la boca abierta,
y los niveles de somnolencia.
Y pueden imaginar cómo el automóvil puede interponerse en ese caso.
Aquí hay otro ejemplo.
Ella está conduciendo.
También está enviando mensajes mientras conduce, así que está muy distraída.
Pero, oh, tiene dos celulares en la mano,
así que está muy distraída.
Su mirada está apartada de la calle.
Sus manos no están en el volante.
No quieren que esta mujer los lleve.
Pero, de nuevo, es un ejemplo de que la tecnología puede tomar
solo observando el comportamiento de su mirada,
la información de la postura de la cabeza, pero también combinándolo
con cosas como la detección de objetos.
Así que podemos detectar que tiene no uno, sino dos celulares
en su mano.
Podemos señalarla como una conductora altamente distraída.
Y, de nuevo, el automóvil puede intervenir de una manera u otra.
Pueden imaginar si esto fuera un Tesla
que puede cambiar al modo semiautomático,
básicamente puede decir, espera un segundo,
seré mejor conductor en este momento
que lo que tú eres, yo tomo el control.
Hemos realizado muchas investigaciones en colaboración
con el grupo de tecnología vehicular avanzada del MIT,
en las cuales realizamos el primer estudio a gran escala observando
el comportamiento del conductor a lo largo del tiempo.
Entonces en este caso particular, están
observando al participante número 66.
Es mujer.
Tiene 22 años.
Y todos sus trayectos de los lunes están concatenados en la fila de los lunes.
Y todos sus trayectos de los martes están concatenados en la de los martes,
y así sucesivamente.
Y pueden ver que está demasiado cansada durante la semana.
Se pueden observar muchos bostezos
al principio del día.
Y durante el fin de semana y también sobre el final de día,
hay muchas más expresiones positivas.
Dicen que una imagen vale más que mil palabras.
Creo que un video vale incluso mucho más.
Así que solo les mostraré ejemplos de sus conductas al volante
a la tarde y a la mañana.
Así que, de nuevo, estos se extrajeron utilizando nuestros algoritmos.
Así que básicamente se invocó al clasificador de bostezos
para detectar todos sus comportamientos de bostezo
a través de todas sus sesiones de manejo.
Así que pueden ver que generalmente está muy agotada por la mañana.
Y pueden imaginar, si eso es un patrón recurrente,
entonces el automóvil ya sabe que ella
va a subirse cansada.
Tal vez existen sugerencias de forma proactiva
que el automóvil puede hacerle al conductor de acuerdo con su perfil.
Ahora contrasten eso con sus comportamientos por la tarde.
Pueden observar que ya se la ve mucho más despierta.
Está mucho más animada, muchas más sonrisas, muchas más
expresiones positivas.
Y una vez más, si el automóvil tuviera su perfil de conductor
podría modificar y personalizar
la experiencia de conducción basándose en sus experiencias emocionales.
Así que estamos trabajando muy de cerca con un número de fabricantes de autos
para reimaginar esta experiencia de transporte.
No solo en los autos donde podemos
enfocarnos en el conductor, pero también en los vehículos del futuro en donde
realmente podamos tener esta visión de una solución sensorial que funcione
observando no solo al conductor, sino también a los demás ocupantes
del vehículo.
Y también a otros objetos en el auto.
¿Te olvidaste de un niño?
¿Te olvidaste tu teléfono?
¿Cuántos ocupantes hay en el vehículo?
¿Cuál es su estado?
¿Puedes personalizar la música, el contenido, la luz,
y así sucesivamente?
Pero, por supuesto, muchos de nosotros
ya no pasamos mucho tiempo en nuestro
auto durante esta pandemia global.
Y, de hecho, muchos de nosotros estamos pasando mucho más tiempo
en videoconferencias o en eventos virtuales.
Establecer relaciones humanas mediante la tecnología es muy difícil.
Y es principalmente porque el método de comunicación más importante
es el no verbal.
Y a veces cuando estamos en estas conferencias virtuales
y eventos virtuales y eventos de video,
no se accede realmente a la energía y a las expresiones
de la audiencia.
Sin duda yo misma siento eso.
Recientemente he presentado mi libro "Girl Decoded" como mencioné.
Y tuve que pasar de una gira de presentación del libro
en la que se suponía que debía estar viajando sin parar todo marzo, abril
y mayo, a todas estas presentaciones virtuales de libros y conversaciones
virtuales de libros.
Y es tan diferente porque en un ambiente en vivo
puedo ver a la audiencia.
Puedo verte a ti y puedo llenarme de tu energía.
Y puedo modificar y personalizar
y adaptar mi contenido dependiendo de cómo están interactuando conmigo.
Cuando hago esto virtualmente, a menudo es una conversación unidireccional
o por lo menos siento como que es una conversación unidireccional.
Y me parece muy doloroso e inquietante.
Pero pienso que hay una oportunidad para cambiarlo.
¿Qué pasaría si integramos las emociones IA,
como una manera de acumular la respuesta de la audiencia,
capturar todas sus expresiones faciales de forma anónima?
No necesitaría ver las caras de todos.
De hecho, eso probablemente sería abrumador mientras estoy exponiendo.
Pero si fuera capaz de ver el rastro momento a momento de qué tan
positivo o negativo ustedes...
se involucran con este contenido,
eso sería información muy poderosa
que me permitiría modificar y
tener una idea de la participación de la audiencia.
Así que les quiero mostrar un ejemplo.
De una reunión grupal interna en Zoom,
en la que grabamos las respuestas de los equipos.
Y pueden ver aquí la respuesta agrupada.
Por supuesto que hay diferentes maneras de visualizar esta información,
pero podemos rastrear a todos
y podemos agrupar las sonrisas de la gente, las respuestas.
Realmente estaban hablando sobre...
esto fue a principios de marzo, justo cuando estalló la pandemia.
Y estábamos hablando sobre qué es lo que va a pasar
y trabajar desde casa.
Y la gente estaba compartiendo sus historias.
Y había mucha empatía y conductas risueñas.
Así que podemos rastrear eso.
Ahora comparen eso con una reunión realmente llana y aburrida
en la que nadie está involucrado realmente.
Pueden percibir la diferencia.
Y podemos cuantificar esa información para una participación en tiempo real,
pero también podemos hacer eso después del hecho, como un análisis posterior.
Del mismo modo, en un entorno de aprendizaje virtual,
¿qué pasaría si el docente pudiera medir la participación emocional
de los o las estudiantes tal como él o ella lo haría
en un aula en directo?
Eso es lo que hace un gran docente, ¿no?
Te llenas de la participación de los estudiantes
y luego puedes personalizar la experiencia educativa.
Y además maximizar los resultados académicos.
Igualmente, también existen aplicaciones en la salud mental.
Hoy en día cuando entran al consultorio del médico
él no les pregunta si tienen fiebre
o no les pregunta su presión arterial,
él simplemente se las toma.
¿Qué pasaría si los médicos pudieran objetivamente
medir cómo se sienten, de la misma manera en la que
miden los otros signos vitales?
Desafortunadamente, la regla de oro en la salud mental
sigue siendo, en la escala del 1 al 10...
¿qué tan deprimido estás?
¿Qué tan suicida estás?
¿Qué tanto dolor sientes?
Y podemos traer las emociones IA y aplicarlas
de una manera que traigan medidas objetivas de las condiciones
de salud mental.
Una de las áreas que siento muy cercana y amo,
es la primera aplicación de las emociones IA que estudié
es el autismo.
Los individuos del espectro autista
tienen dificultades para leer y entender los signos no verbales.
La cara, particularmente, les parece muy abrumadora.
Y a veces la evitan por completo.
Evitan el contacto facial y visual por completo.
Así que nos asociamos con una empresa llamada Brain Power.
Ellos utilizan Google Glass y nuestra tecnología para ayudar a las personas
del espectro autista a aprender sobre estos signos no verbales
de una manera muy divertida y en forma de juego.
Así que voy a mostrarles un video corto que demuestra eso.
¿Qué ven en pantalla?
Mamá.
A Matthew Krieger de 8 años le diagnosticaron autismo.
Muchos de los problemas que tenía con otros chicos
es que él piensa que es gracioso.
Y no entiende que no lo es
o que ellos están molestos o enojados.
La madre de Matthew, Laura, lo inscribió
para un ensayo clínico llevado a cabo por Ned Sahin.
Quiero saber qué ocurre dentro del cerebro de alguien
con autismo.
Y resulta que los padres también quieren saberlo.
Obtienes puntos por mirar por un momento
y luego incluso por mirar hacia otro lado y volver a mirar.
La empresa de Sahin, Brain Power, utiliza el software Affectiva
en los programas que Matthew mira a través del Google Glass.
Estos juegos intentan ayudarlo a entender
la correspondencia entre las expresiones faciales y las emociones
y a aprender signos sociales.
Una de las habilidades imprescindibles para la vida es entender
las emociones de los otros.
Y otra es mirar en su dirección
cuando están hablando.
Mira a tu mamá y mientras está verde
obtienes puntos cuando comienza a ponerse naranja y roja tú...
vas más despacio con los puntos.
Te estoy mirando.
Me estás mirando.
Justo unos minutos después, la diferencia en la mirada de Matthew
desborda a su madre.
Quiero llorar.
¿Por qué?
Porque cuando me miras me hace pensar
que realmente no lo has hecho antes porque me estás mirando
de una manera diferente.
Así que Brain Power tiene alrededor de 400 de estos sistemas de Google Glass
designados a familias en todos los Estados Unidos.
Y la pregunta más importante que están intentando contestar...
ya estamos viendo mejoras en relación
al entendimiento social y no verbal de los niños,
mientras llevan puestas las gafas.
La pregunta clave es qué sucede cuando se quitan las gafas.
¿Se generaliza el aprendizaje?
También hay otras aplicaciones para esta tecnología
en la salud mental.
Por ejemplo, un sistema para la detección temprana del Parkinson.
Erin Smith... ahora es estudiante de Stanford.
Mucho tiempo atrás cuando era estudiante en la secundaria,
ella nos envió un correo electrónico diciendo que había estado mirando
este documental sobre el Parkinson y
que quería usar nuestra tecnología,
saber cuánto costaba.
Y recuerdo a nuestro jefe de ventas preguntándome que le contestaba.
No podía pagar nuestra tecnología.
Y le dije que se la dé gratis.
¿Qué va a hacer con ella de todos modos?
Y Erin desapareció por un par de meses y volvió.
Ella se ha asociado con la fundación
Michael J. Fox y ha creado este sistema para identificar marcadores biológicos
faciales del Parkinson.
Y ella continuó trabajando en esta investigación.
Es una joven muy inspiradora.
Y me siento muy orgullosa que estemos
desempeñando un pequeño papel en su recorrido.
También sabemos que hay marcadores biológicos faciales y vocales
de depresión.
Y se está llevando a cabo mucho trabajo para señalar los intentos suicidas
basados en estas señales.
Es un trabajo en el que estamos colaborando
con el Profesor Steven Benoit y otros.
Pero esto pone en tema una cuestión muy importante,
que es, bueno, hay muchas aplicaciones
de esta tecnología, ¿dónde marcamos el límite?
Y me siento entusiasmada sobre este concepto
del desarrollo ético y el despliegue de la IA.
No es solo sobre reconocer que hay
mucho potencial para el bien, sino
también reconocer en qué punto se puede abusar de esto
y las consecuencias no deseadas de esta tecnología.
Hace varios años, cuando recaudábamos
fondos para la empresa, nos abordó
una agencia que nos quería dar mucho dinero...
$40 millones en ese momento, que era mucho dinero
para nuestra pequeña empresa emergente...
con la condición de que querían utilizar la tecnología para la
detección de mentiras y la vigilancia.
Y eso no se ajustaba con nuestros valores fundamentales
de respeto hacia la privacidad y el consentimiento de las personas.
Y reconocer que, como usuario,
esta información es muy personal.
Y si la voy a compartir,
necesito saber exactamente quién la está utilizando,
cómo está siendo utilizada, y también en qué me beneficia.
Así que pasamos mucho tiempo pensando
acerca de esta asimetría de poder...
qué valor obtengo a cambio
por compartir esta información muy personal.
Lo que es realmente genial sobre esto es que la industria
está asumiendo el liderazgo en la definición de estas mejores
prácticas y lineamientos.
Así que formamos parte de un consorcio llamado Asociación para la IA.
Lo empezaron gigantes de la tecnología...
Amazon, Google, Facebook, Microsoft.
Y desde entonces han invitado a una cantidad de empresas emergentes
como Affectiva.
Pero también a otros accionistas como ACLU y Amnistía Internacional.
Y soy parte del comité FATE,
que es confiable, responsable, transparente y equitativo.
Y nuestra tarea es proponer estos lineamientos
relativos a la regulación cuidadosa.
Necesitamos regulación, pero necesita ser cuidadosa.
No queremos desaprovechar la innovación por completo,
pero al mismo tiempo, realmente necesitamos
pensar por dónde trazamos la línea
y a qué se asemeja esta regulación cuidadosa.
Y, al final del día, mi misión
es humanizar a la tecnología antes de que ella nos deshumanice.
Y quiero que pongamos el foco de nuevo en el humano,
no en lo artificial.
Y para concluir, si esto te volvió un poco más curioso
sobre las emociones IA y sus aplicaciones
y sus consecuencias, estoy regalando un libro autografiado
a las primeras 3 personas que publiquen en mis redes sociales...
LinkedIn, Facebook, Twitter, Instagram... utilizando las etiquetas
#LIVEWORX y #GIRLDECODED con un comentario o una pregunta
sobre esta presentación.
Gracias.
[MELODÍA LIVEWORX]
Gracias por acompañarnos Dra. el Kaliouby.
Qué presentación tan atractiva.
Así concluye nuestra tercera sesión del día.
A continuación, a primera hora,
escucharemos cómo las empresas están aprovechando el CAD ScuS, PLM,
y la realidad aumentada como herramientas principales,
para sobrellevar las alteraciones y para adoptar esta nueva normalidad.
Volvemos luego de una pequeña pausa.
[MELODÍA LIVEWORX]