कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने मानव अनुभव के कई पहलुओं में प्रवेश करना शुरू कर दिया है।एआई केवल डेटा का विश्लेषण करने का एक उपकरण नहीं है, यह हमारे संचार, काम करने और जीने के तरीके को बदल रहा है।चैटजीपीटी से लेकर एआई वीडियो जनरेटर तक, प्रौद्योगिकी और हमारे जीवन के हिस्सों के बीच की रेखाएं तेजी से धुंधली हो गई हैं।
लेकिन ये करोतकनीकी प्रगतिमतलब AI हमारी भावनाओं को ऑनलाइन पहचान सकता है?
मेंहमारा शोधमें प्रकाशितमार्केट रिसर्च के अंतर्राष्ट्रीय जर्नल, हमने जांच की कि क्या एआई एक्स (पूर्व में ट्विटर) पर पोस्ट में मानवीय भावनाओं का पता लगा सकता है।
हमारा शोध इस बात पर केंद्रित है कि कुछ गैर-लाभकारी संगठनों के बारे में प्रयुक्त पोस्टों में व्यक्त की गई भावनाएं बाद में उन्हें दान देने के निर्णय जैसे कार्यों को कैसे प्रभावित कर सकती हैं।
प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए भावनाओं का उपयोग करना
परंपरागत रूप से, शोधकर्ताओं ने भावना विश्लेषण पर भरोसा किया है, जो संदेशों को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में वर्गीकृत करता है।हालाँकि यह विधि सरल और सहज है, इसकी सीमाएँ हैं।
मानवीय भावनाएँ कहीं अधिक सूक्ष्म हैं।उदाहरण के लिए, क्रोध और निराशा दोनों नकारात्मक भावनाएँ हैं, लेकिन वे बहुत भिन्न प्रतिक्रियाएँ भड़का सकती हैं।व्यावसायिक संदर्भ में निराश ग्राहकों की तुलना में नाराज ग्राहक कहीं अधिक दृढ़ता से प्रतिक्रिया दे सकते हैं।
इन सीमाओं को संबोधित करने के लिए, हमने एक एआई मॉडल लागू किया जो विशिष्ट भावनाओं - जैसे खुशी, क्रोध, उदासी और घृणा - का पता लगा सकता है।ट्वीट्स.
हमारे शोध में पाया गया कि एक्स पर व्यक्त भावनाएं विशिष्ट गैर-लाभकारी संगठनों के बारे में जनता की सामान्य भावनाओं का प्रतिनिधित्व कर सकती हैं।इन भावनाओं का दान व्यवहार पर सीधा प्रभाव पड़ा।
भावनाओं का पता लगाना
हमने "का उपयोग कियाट्रांसफार्मर स्थानांतरण सीखना"पाठ में भावनाओं का पता लगाने के लिए मॉडल। पूर्व-प्रशिक्षितबड़े पैमाने पर डेटासेटGoogle और Facebook जैसी कंपनियों द्वारा, ट्रांसफॉर्मर अत्यधिक परिष्कृत AI एल्गोरिदम हैं जो समझने में उत्कृष्ट हैंप्राकृतिक भाषा(वे भाषाएँ जो कंप्यूटर भाषाओं या कोड के विपरीत स्वाभाविक रूप से विकसित हुई हैं)।
हमने चार स्व-रिपोर्ट किए गए भावना डेटासेट (3.6 मिलियन से अधिक वाक्य) और सात अन्य डेटासेट (60,000 से अधिक वाक्य) के संयोजन पर मॉडल को ठीक किया।इससे हमें ऑनलाइन व्यक्त की गई भावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला का पता लगाने में मदद मिली।
उदाहरण के लिए, मॉडल एक एक्स पोस्ट पढ़ते समय खुशी को प्रमुख भावना के रूप में पहचानेगा, जैसे कि, "स्कूलों में हमारी सुबह की शुरुआत सबसे अच्छी है! सभी #उद्देश्य #बच्चे मुस्कुराते हैं।"
इसके विपरीत, मॉडल ने एक ट्वीट में दुख जताते हुए कहा, "मुझे लगता है कि मैंने अपना एक हिस्सा खो दिया है। मैंने एक महीने पहले मां को खो दिया था, 13 साल पहले पिताजी को। मैं खो गई हूं और डरी हुई हूं।"
मॉडल ने पाठ से भावनाओं का पता लगाने में प्रभावशाली 84% सटीकता हासिल की, जो एआई के क्षेत्र में एक उल्लेखनीय उपलब्धि है।
इसके बाद हमने न्यूजीलैंड स्थित दो संगठनों - फ्रेड होलोज़ फाउंडेशन और ऑकलैंड विश्वविद्यालय - के बारे में ट्वीट देखे।हममिलादुख व्यक्त करने वाले ट्वीट्स से फ्रेड होलोज़ फाउंडेशन को दान मिलने की अधिक संभावना थी, जबकि गुस्सा ऑकलैंड विश्वविद्यालय को दान में वृद्धि से जुड़ा था।
एआई के विकसित होने पर नैतिक प्रश्न
विशिष्ट भावनाओं की पहचान का विपणन, शिक्षा और स्वास्थ्य देखभाल जैसे क्षेत्रों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है।
ऑनलाइन विशिष्ट संदर्भों में लोगों की भावनात्मक प्रतिक्रियाओं की पहचान करने में सक्षम होने से सहायता मिल सकती हैनिर्णयकर्ताअपने व्यक्तिगत ग्राहकों या उनके व्यापक बाज़ार को जवाब देने में।ऑनलाइन सोशल मीडिया पोस्ट में व्यक्त की जाने वाली प्रत्येक विशिष्ट भावना के लिए किसी कंपनी या संगठन से अलग प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है।
हमारे शोध से पता चला है कि जब दान की बात आती है तो अलग-अलग भावनाएं अलग-अलग परिणाम देती हैं।
मार्केटिंग संदेशों में उदासी को जानने से गैर-लाभकारी संगठनों को दान बढ़ाया जा सकता है, जिससे अधिक प्रभावी, भावनात्मक रूप से गूंजने वाले अभियानों की अनुमति मिलती है।गुस्सा लोगों को कथित अन्याय के जवाब में कार्रवाई करने के लिए प्रेरित कर सकता है।
जबकि ट्रांसफार्मर सीखने को स्थानांतरित करता हैनमूनापाठ में भावनाओं का पता लगाने में उत्कृष्टता, अगली बड़ी सफलता इसे अन्य के साथ एकीकृत करने से आएगीडेटा स्रोत, जैसे ध्वनि स्वर याचेहरे के भाव, एक अधिक संपूर्ण भावनात्मक प्रोफ़ाइल बनाने के लिए।
एक एआई की कल्पना करें जो न केवल यह समझे कि आप क्या लिख रहे हैं बल्कि यह भी समझे कि आप कैसा महसूस कर रहे हैं।स्पष्टतः, ऐसी प्रगति नैतिक चुनौतियों के साथ आती है।
यदि एआई हमारी भावनाओं को पढ़ सकता है, तो हम यह कैसे सुनिश्चित करेंगे कि इस क्षमता का उपयोग जिम्मेदारी से किया जाए?हम गोपनीयता की रक्षा कैसे करते हैं?ये महत्वपूर्ण प्रश्न हैं जिनका समाधान किया जाना चाहिए क्योंकि प्रौद्योगिकी लगातार विकसित हो रही है।
अधिक जानकारी:सांघ्यूब जॉन ली एट अल, दान की भविष्यवाणी में विशिष्ट भावना विश्लेषण की शक्ति: सोशल मीडिया में भावना और विशिष्ट भावना विश्लेषण के बीच एक तुलनात्मक अनुभवजन्य अध्ययन,मार्केट रिसर्च के अंतर्राष्ट्रीय जर्नल(2024)।डीओआई: 10.1177/14707853241261248
यह आलेख से पुनः प्रकाशित किया गया हैबातचीतक्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत।को पढ़िएमूल लेख.
उद्धरण:ख़ुश, उदास या नाराज़?नए शोध के अनुसार एआई पाठ में भावनाओं का पता लगा सकता है (2024, 1 अक्टूबर)1 अक्टूबर 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-10-happy-sad-angry-ai-emotions.html से
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