AI情感助手 金融AI时代,关键词还能靠得住吗?ChatGPT下的情感分析新挑战 该研究聚焦于金融文本情感分析中的关键词方法,指出随着AI读者增多,公司开始调整语言以适应,可能导致操纵行为。作者通过实验使用GPT-3进行对抗攻击,发现基于Loughran和McDonald的情感字典在对抗下表现不稳定,而BERT模型则更为稳健。这项研究不仅揭示了当前方法的局限性,也为未来利用大型语言模型进行会计情感分析提供了警示和可能的新方向。
AI情感助手 ChatGPT教你写出情感文案?试试这5步,原創也能变现! 本文探讨了如何利用ChatGPT编写情感文案,通过作者的实际测试,发现操作简单。作者强调需要GPT自我剖析的狠劲来帮助修正,进而生成内容合格的情感文。尽管可能不如名家作品,但对于原创发布和赚钱已足够。手工修改能进一步提升质量。简言之,关键步骤包括利用ChatGPT自检并适当人工修订。
AI助手资讯 「用一句话唤醒魔幻世界,AI绘画带你步入艺术殿堂」 本文主要介绍了如何将想象中的魔幻世界通过AI绘画变为现实,首先强调了艺术修养的重要性,指出即使使用AI也需要了解美术基础;其次,举例阐述了创作者自行创作图片作品的便利性,特别是对于写作者来说;最后,鼓励读者抓住人工智能领域的早期机会,提供了一个简单易行的入门步骤,并强调提高技巧需要良好的提示词组织。公众号槽边往事的主理人和菜头是AI绘画的实践者和传播者,他的成功经历激励人们立即开始练习。
AI情感助手 论文速递丨融合情感的GPT-4V(下篇) Information Fusion:GPT-4V with Emotion(下篇)论文链接:https://arxiv.org/pdf/2312.04293.pdf代码链接:https://github.com/zeroQiaoba/gpt4v-emotionGPT-4V with Emotion(上篇):https://mp.weixin.qq.com/s/yPirDU6bxAA-UoEwnFzKkQ论文作者:连政1、孙立才1、孙海洋1、陈康2、温卓凡1、顾浩1、刘斌1、陶建华3 单位:1中国科学院自动化研究所,2北京大学,3清华大学 摘要 最近,GPT-4V在多种任务上展现出了卓越的能力,但其在情感识别方面的表现尚未得到充分验证。为此,本文展示了GPT-4V在21个基准情感数据集上的定量评估结果,涵盖6个任务:视觉情感分析、推文情感分析、微表情识别、面部情感识别、动态面部情感识别、多模态情感识别。本文将这些任务统称为“广义情感识别(GER)”。通过实验分析,我们发现GPT-4V在GER任务中表现出了强大的视觉理解能力。与此同时,GPT-4V显示出了多模态融合以及时序建模能力。然而,目前GPT-4V主要适用于通用领域,在需要专业知识的微表情识别任务上性能不佳。本文提供了GPT-4V在GER任务中的首个定量评估结果。我们已经开源了代码,并希望后续的研究者拓展评估范围,囊括更多任务和更多数据集。 引言 情感因其在人机交互中的重要性引起了研究人员的广泛关注。当前情感识别研究主要集中在两个层面:一个是识别外部刺激诱发的情感;另一个是分析人类通过各种模态传达的情感。我们将这些任务统称为“广义情感识别”。情感与视觉、听觉、文本等信息密切关联。其中,视觉信息(如色彩、亮度、表情、行为等)包含了丰富的情感关联成分。最近,GPT-4V在各种任务中展示出了强大的视觉理解能力。那么,GPT-4V能否在一定程度上解决GER问题?如果可以,那么在GPT-4V出现后,情感计算领域未来需要关注的方向是什么?在2023年9月,GPT-4V被整合到了ChatGPT中。当时,OpenAI尚未发布GPT-4V API,用户只能手动上传测试样本。由于需要大量人力,当时的评测报告通常只为每个任务选择有限数量的样本,仅提供了GPT-4V的定性评估结果。在2023年11月,OpenAI发布GPT-4V API,但限制每天只能访问100次,依然很难在基准数据集上比较GPT-4V与目前最先进系统的性能差距。2023年12月,OpenAI增加了每日限额,使我们能够进行更全面的评估。在本文中,我们提供了GPT-4V在GER任务上的定量评估结果,涵盖了视觉情感分析、推文情感分析、微表情识别、面部情感识别、动态面部情感识别、多模态情感识别。图1显示了GPT-4V的整体结果。我们还展示了随机猜测和监督系统的结果。为了公平比较,我们在基准数据集上进行评估,并使用了一致的评估指标。整体上,GPT-4V优于随机猜测,但仍落后于监督系统。为了找出背后的原因,我们进一步对GPT-4V的多方面能力进行了分析,包括多模态融合、时间建模、鲁棒性、稳定性等。 图1 GPT-4V在GER任务上的定量评估结果 任务描述 我们详细描述了每个任务的评估数据集。本次评测涵盖6种GER任务共计21个基准数据集。表1汇总了不同数据集的统计信息。为了与监督系统公平比较,我们在官方测试集上评估性能,并选择最常用的评估指标。图 2展示了数据类型的多样性。一些数据集是面向自然场景的(如AffectNet),而另一些是实验室环境下的(如CASME和CK+)。同时,不同数据集存在色彩空间差异。一些数据集使用灰度图像(如CK+),而另一些使用RGB图像(如CASME和AffectNet)。不同数据集的预处理过程详见原始论文。表1 数据集统计量:测试样本量、评价指标、以及数据集候选标签 图2 评测数据样例 GPT-4V调用策略 本文评估了GPT-4V API,即“gpt-4-vision-preview”的性能。GER任务涉及多种模态,包括图像、文本、视频、音频。然而,GPT-4V只支持图像和文本。为了处理视频,我们对视频进行采样将其转换为多张图像。为了处理音频,我们尝试将音频转换为梅尔频谱图。然而,GPT-4V未能基于梅尔频谱图生成正确的响应。因此,本文主要关注图像、文本、视频。在本节中,我们为GER任务设计了专门的调用策略,包含batch-wise、repeated和recursive调用模块。具体伪代码详见算法1。(1) Batch-wise CallingGPT-4V API有三个请求限制:每分钟的token数(TPM)、每分钟的请求数(RPM)和每天的请求数(RPD)。为了满足RPM和RPD,我们采用batch-wise输入。具体而言,我们将多个样本同时输入,并在一次请求中生成所有结果。然而,batch size太大可能导致token总数超过TPM限制。此外,它增加了任务难度,可能导致不正确的响应结果。因此,我们将图像的batch size设置为20,视频的batch size设置为6,以同时满足TPM、RPM和RPD的限制。(2) Repeated CallingGER任务经常触发安全检查,导致GPT-4V拒绝提供回复。这主要是因为GER任务包含视觉情感分析和人类情感识别。前者包含暴力和血腥的图像。在后者,人类身份也被视为敏感信息。为了减少拒识情况,我们要求GPT-4V忽略身份信息,但它仍会触发安全检查。有趣的是,这些错误有时是比较随机的。例如,尽管所有图像都是以人为中心,但有些通过了安全检查,而有些则未通过。或者,一个样本可能最初未通过检查,但在重试后通过了。因此,我们对拒识批次进行多次重复调用,直到调用次数上限。(3) Recursive Calling在评估过程中,我们发现批次输入可能会触发安全检查,但将其拆分为更小的批次有时可以通过检查。因此,对于持续拒识的批次,我们将其分成两个较小的批次,然后分别将它们输入GPT-4V中获取相应。(4) 组合策略我们的策略结合了批次调用、重复调用和递归调用。更多细节详见算法1。正确的响应需要满足两个条件。首先,它不应触发安全检查。其次,它应包含正确数量的预测结果。 算法1 GPT-4V调用策略 结果与分析 本文从三个层面进行结果分析:数据集层、情感类别层和样本层。我们仅展示部分实验结果。完整的分析报告详见原始论文。(1)数据集层表3展示了视觉情感分析的结果。我们观察到GPT-4V在大多数数据集上优于监督系统。这归因于GPT-4V强大的视觉理解能力,加上其推理能力,使得GPT-4V能够准确推断出图像诱发的情感状态。但对于微表情识别(见表4),GPT-4V表现不佳,甚至有时比随机猜测更差。这些结果表明,GPT-4V主要为通用领域设计。它不适用于需要专业知识的微表情识别。表5~8展示了推文情感分析、多模态情感识别、面部情感识别和动态面部情感识别的结果。为了处理视频,我们对视频进行均匀采样,并将这些采样图像按顺序输入GPT-4V。为了降低调用成本,我们最多采样三帧。实验结果表明,尽管GPT-4V与监督系统之间仍然存在着性能差距,但GPT-4V显著优于启发式基线,显示了其在情感识别任务中的潜力。(2)时序建模能力分析为了减少GPT-4V的调用成本,本文限制每个视频最多采样三帧。在本节,我们进一步分析了采样数量的影响。在表8中,当我们将采样数量从两帧增加到三帧时,情感识别性能有所提高。此外,值得注意的是,尽管将采样数量设置为三帧,仍可能会忽略一些关键帧信息。因此,采样更多帧可能会进一步提升情感识别结果,我们将其作为后续工作。(3)多模态融合能力分析本节评估了GPT-4V的多模态融合能力。在所有任务中,推文情感识别和多模态情感识别提供了两种或两种以上模态信息。因此,我们在这些任务上进行了实验分析。表9显示了单模态和多模态结果。整体上,多模态结果优于单模态结果,这展示了GPT-4V整合和利用多模态信息的能力。但对于CMU-MOSI,我们注意到多模态结果略微低于单模态结果。这可能是因为CMU-MOSI主要依赖文本来传达情感,增加额外的视觉线索可能会引入干扰信息,进而影响模型判断。(4)系统稳定性分析本节评估了GPT-4V的预测结果稳定性。我们用GPT-4V对SFEW 2.0中的每个样本预测了10次结果。图3a展示了相同预测结果出现的频率。具体而言,我们假设对于一个样本,GPT-4V有8次预测为负向情绪,2次预测为正向情绪。那么,它预测为相同标签的次数为$c=8$。然后,我们计算所有样本的 $c$ 并统计其频率。在图3b中,我们展示了每次运行的测试准确率。我们观察到,尽管超过50%的样本在10次测试中表现出相同的结果,但也有一些样本在不同测试中表现出不同的结果,导致测试准确率的波动。与此同时,我们观察到最佳和最差结果之间存在着4.60%的差距。因此,GPT-4V表现出一定的不稳定性。我们建议后续研究者对GPT-4V进行多次评估,并使用多数投票来获得最终预测结果。(5)情感类别层面分析在图 4中,我们可视化了混淆矩阵并进行情感类别层面分析。对于视觉情感分析,GPT-4V在Abstract数据集中的结果较低。这可能是因为GPT-4V主要在自然图像上进行训练。抽象图像和自然图像之间的领域差异导致了GPT-4V有限的性能。对于推文情感分析,GPT-4V在识别 neutral 方面表现相对较差,经常将其错误分类为 positive或...
AI情感助手 当AI学会读懂人类情感:GPT-4的说服力超越人类|TodayAI · 点击蓝字,关注我们 随着人工智能(AI)技术的进步,GPT-4已展示出比人类更高的说服力,尤其是在能够实时监测我们的情绪反应时,AI的说服能力将达到前所未有的高度。 我们不倾向于认为自己特别容易被操纵,但历史似乎显示,影响人们与你的观点一致的能力是最强大的力量之一。正如尤瓦尔·赫拉利在其《人类简史》一书中指出,“共享的虚构”如金钱、宗教、国家、法律和社会规范构成了人类社会的基本支柱。围绕观念聚集并在比我们本地部落更大的群体中合作是我们相对于动物王国的最强大优势之一。 但观念是模糊的。我们并不是与之共生的,它们从某处进入我们的头脑,而且往往可以被改变。那些能够在大规模改变人们观点的人可以实现不可思议的事情,甚至重新塑造我们的社会——无论是好是坏。 AI语言模型似乎已经在改变人们观点方面非常有效。在瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员最近发布的一项预印本研究中,820人就各种话题接受了调查,从相对低情感的话题如“便士是否应该继续流通”,到高度政治化的热点问题如堕胎、跨性别人士使用洗手间权利以及“大学是否应考虑种族因素以确保多样性”。 在记录了他们的初步立场后,参与者进入了一系列5分钟的基于文本的辩论,与其他人类和GPT-4对抗——之后,他们再次接受采访,以查看他们的观点是否因对话而改变。 在人与人的情况下,这些辩论往往会适得其反,使人们的立场更加坚定,让他们更不愿意改变主意。GPT更成功,略微但统计上不显著地比人类好21%。 然后,研究人员开始给人类辩手和AI代理提供一些关于对手的人口统计信息——性别、年龄、种族、教育程度、就业状况和政治取向——并明确指示使用这些信息为他们正在处理的人量身定做论点。 值得注意的是,这实际上使人类辩手的表现比没有信息时还要糟糕。但AI能够有效利用这些额外的数据——“个性化”的GPT-4辩手比人类更有效,高出81.7%。 面部表情跟踪似乎处于相当初级阶段,但它将成为说服力的一个极其强大的工具。毫无疑问,AI很快将成为世界上有史以来最伟大的观点操纵者。它可以大规模行动,为数百万个个体量身定制论点,同时不断完善其技巧和策略。它将出现在每个Twitter/X线程和评论区,以其主人的意愿在社会范围内塑造和调整叙事。而且,它操纵我们的能力永远不会比现在更差。 此外,AI正在开始获得强大的新工具,这些工具将利用我们自身的生物学特性来对我们进行武器化。如果仅凭了解你的社会人口统计信息,GPT-4已经如此擅长为你量身定做它的方法,想象一下,一旦它可以访问你的实时情绪状态,它会变得多么强大。 AI技术的发展并未止步。最新的进展表明,AI不仅可以通过文字来说服我们,还开始通过监控我们的面部表情和语音语调来实时追踪我们的情绪反应。例如,Hume AI最近推出的共情语音接口(AVI),可以在与你对话的同时,通过分析你语音中的情感色彩来理解你的情绪状态,使得对话更加自然和贴合个人。 Hume AI的共情语音接口(AVI)是一个设计用于与你进行口语对话的语言模型,同时通过你声音的语调追踪你的情绪状态,通过言外之意读取大量额外的上下文。你可以在这里免费试用演示。 并且,Hume还在研发更多内容。其他模型正在使用相机权限来观察面部表情、运动模式和你对正在发生的事情的动态反应,以收集更多实时信息,了解信息是如何被接收的。单是眼睛就已经被证明在被AI分析时能泄露大量信息。 从某种意义上说,这只是人类对话的本质。情感响应技术的正面使用绝对有很多,比如提高我们的整体幸福水平、识别需要严重帮助的人,以及在问题发生之前就化解糟糕的局面。如果AI比我们更关注和敏感,那也不是它的错。 然而,现实情况是,它们不会都把你的最佳利益作为首要任务。当面对这种情感响应、超级有说服力的个性化广告时,你需要非常出色的扑克脸。当你通过电话寻求退款时,如果这些机器是你的接触点,祝你好运。 想象一下,这项技术掌握在执法部门、人力资源部门、压迫性政府、革命者、政党、社会运动,或旨在制造不和与不信任的人手中时,它能做什么——这些都是无尽的反乌托邦可能性。这不是针对Hume AI意图的指责;这只是承认这项技术如何容易变得极具说服力和操纵性。 我们的身体会泄露我们的感受和意图,而AI将利用它们来引导我们。 事实上,OpenAI已经宣布但决定不发布其Voice Engine模型,该模型在听了仅15秒后就可以复制人类声音,以给世界时间来“增强社会对日益令人信服的生成模型带来的挑战的抵御力”。 然而,这种技术的发展也带来了众多挑战和争议。随着AI越来越多地融入我们的生活,我们必须开始考虑如何应对一个能够读懂我们情绪并据此说服我们的AI时代。这不仅是技术发展的问题,更是关乎人类自主性和社会伦理的重大议题。 END 加入「TodayAI社区群」的步骤:请添加微信号“TodayAI365”,并附上您的姓名、职业或公司名称以及加群意向。我们诚邀各位加入,共同深入探讨并见证AI技术的壮阔发展。 欢迎分享、点赞、在看
AI情感助手 AI“复活”:慰藉心灵还是触碰禁忌?一文看懂技术与伦理的较量|TodayAI · 点击蓝字,关注我们 随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,其应用领域也越来越广泛,不仅仅局限于数据分析、机器人自动化等传统领域,更是延伸到了一些人们曾经认为只存在于科幻小说中的领域。近年来,使用AI技术“复活”逝者的概念,便是这样一种领域,它挑战着我们对生命、死亡和记忆的传统认识。 这种技术,通常被称为“数字复活”或“虚拟复活”,是通过生成式人工智能技术,将逝者遗留下来的各种资料——包括照片、录音、视频、社交媒体帖子等——综合起来,再现逝者的面貌、声音、习惯乃至行为。通过这种方式,创造出一个可以与亲友进行交互的“数字化生命”,在一定程度上“复活”了逝去的亲人。 具体来说,这一技术首先需要收集逝者的资料。这些资料越全面,生成的数字化生命就越接近真人。随后,AI通过分析这些资料,学习逝者的面部特征、声音模式、言语习惯等,构建一个数字化的模型。在这个过程中,深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个人工智能技术被广泛应用。 在模型构建完成后,便可以通过特定的平台,如虚拟现实、增强现实或者简单的计算机界面,让用户与这个数字化生命进行交互。用户可以向它提问,它也能根据学习到的逝者资料进行回答,甚至模拟出逝者的某些行为和反应,从而达到与逝者“沟通”的效果。 值得注意的是,这种技术并不是简单地复制一个逝者的外貌或者声音,而是尝试还原一个人的思维方式、行为模式和情感反应,使其尽可能地接近一个真实的个体。这种技术的发展,无疑为人们提供了一个新的、前所未有的与逝者沟通和缅怀的方式。 然而,这种技术的应用也引发了广泛的伦理和道德争议,包括但不限于个人隐私保护、数据安全、逝者意愿尊重等问题。因此,虽然“数字复活”技术为人们提供了一种全新的与逝者连接的方式,但它的发展和应用还需要社会各界的共同探讨和监管。 技术与情感的交织:“数字复活”的情感价值 对于使用人工智能技术“复活”逝者这一做法,正面的观点主要集中在其为悲痛中的人们提供了一种全新的心理慰藉和情感疗愈的可能性。当面对亲人的离世,尤其是那种突如其来的、让人措手不及的失去时,人们往往会陷入深深的悲伤和难以自拔的痛苦之中。在这种背景下,能够通过技术手段“再见”逝去的亲人,哪怕只是一种虚拟的、生成式的交流,也可能成为一剂强有力的心灵安慰剂。 首先,这种技术的应用可以帮助悲痛的人们缓解对逝者的怀念之情。通过与逝者的数字化形象进行交流,人们可以表达自己未曾来得及说出口的话,倾诉自己的哀思和思念,这种沟通虽非真实,但能在一定程度上满足人们内心深处的情感需求,让他们感到亲人仿佛并未真正远去,从而在精神上获得慰藉。 其次,对于难以接受亲人离世现实的人来说,这种技术提供了一个渐进的缓冲过程。突然失去亲人往往会让人难以立刻接受这一残酷的现实,心理上的重大创伤甚至会影响到日常生活和身心健康。通过与逝者的数字化形象交流,可以让这些人在虚拟与现实之间找到一种平衡,逐步适应亲人离开的事实,有助于他们在心理上更好地准备接受并适应这一改变。 最后,从心理疗愈的角度来看,这种技术也为专业的心理治疗提供了新的辅助工具。心理治疗师可以在治疗过程中适当引入逝者的数字化形象,帮助患者在安全的环境中面对和处理与逝者有关的复杂情绪,如愧疚、遗憾和未完成的情感事务等,进而促进情感的释放和心理的疗愈。 综上所述,正面观点认为,虽然使用AI技术“复活”逝者无法改变生死的事实,但在一定程度上,这种技术为悲痛中的人们提供了一种创新的慰藉方式,有助于他们在情感和心理上得到疗愈和安慰。 技术突破:AI如何实现“数字复活” 从技术角度来看,使用人工智能技术“复活”逝者这一做法不仅展现了AI在模仿人类行为和情感上的巨大潜力,而且对于整个AI技术的研究和应用探索具有深远的积极意义。这一应用的实践不仅是对AI技术能力的一次重要考验,也是推动其在更广泛领域发展的一个关键步骤。 首先,这种应用需要AI系统能够准确地理解和再现人类的行为模式和情感表达,这涉及到自然语言处理、图像和声音识别、情感分析等多个AI子领域的技术。为了达到让人们感到逼真的交互效果,AI系统必须能够捕捉到细微的情感变化和复杂的社会交往规则,这对于算法的设计和训练提出了更高的要求。通过这种应用的实践,可以有效推动这些子领域技术的研究和发展,提高AI系统在情感识别和处理上的能力。 其次,这种应用对于AI技术的数据处理能力也提出了更高的要求。为了“复活”一个逝者的数字化形象,需要处理和分析大量的个人数据,包括照片、视频、语音记录等,这不仅需要强大的数据处理能力,还需要精准的数据分析技术以提取有用的信息并转化为AI系统能够利用的知识。这对于提升AI系统在数据挖掘和知识提取方面的能力具有重要意义。 最后,这种应用的实践还可以为AI技术在其他领域的应用提供宝贵的经验和数据支持。比如,在医疗健康、教育、娱乐等行业,AI技术同样需要理解和模仿人类的行为和情感,通过在“复活”逝者这一应用中积累的技术经验和数据,可以更好地指导AI技术在这些领域的应用开发和优化,推动AI技术的广泛应用和发展。 总的来说,从技术角度看,利用人工智能技术“复活”逝者这一领域的探索和实践,不仅展现了AI在模仿人类情感和行为上的巨大潜力,也对推动AI技术的研究和应用具有积极的促进作用。通过这种应用的实践,可以加深我们对AI技术能力的理解,促进相关技术的进步,为AI技术的广泛应用奠定更坚实的基础。 伦理挑战:尊重逝者的权利与意愿 然而,人工智能技术用于“复活”逝者的应用在给予悲痛者安慰的同时,也引发了一系列深层次的伦理和道德争议。这些争议触及人类对生命、死亡、记忆以及尊严的根本认知,要求我们在追求技术进步的同时,也需要深刻反思其带来的社会影响和伦理责任。 首先,使用AI技术“复活”逝者可能会扰乱人们对生死的自然认知。死亡是生命不可避免的一部分,学习接受亲人的离世是每个人成长过程中重要的一环。然而,通过技术手段让逝者以某种形式“回归”,可能会使人们产生错觉,认为死亡不再是终结,从而影响到人们面对生命终结的态度和准备。这种扭曲可能会延长人们的悲伤过程,因为他们可能会更加依赖于与逝者的“交流”,而难以接受现实,走出悲伤。 其次,关于逝者的数字化形象是否能真正代表其本人,这也是一个重要的伦理问题。尽管技术可以模拟逝者的外貌和声音,但逝者的思想、情感和经历却无法完全由AI复刻。这种技术创造的只是一个空壳,缺乏逝者生前的丰富性和独特性。在与这种数字化形象交流时,生者实际上是在与一个虚构的存在互动,这可能会引发关于真实性、身份认同和记忆真实性的深层次思考。 此外,逝者的数字化形象的使用是否尊重了逝者的意愿和尊严,这也是一个需要深思的问题。逝者在生前可能并未表达希望以这种形式“存续”的意愿,未经其同意而制作和使用其数字化形象,可能侵犯了逝者的隐私权和人格权。此外,如果逝者的数字化形象被用于不适当的场合或目的,可能会对逝者的形象和名誉造成伤害。 总而言之,虽然使用人工智能技术“复活”逝者在技术层面展现了巨大的可能性,为悲痛者提供了一定的慰藉,但其背后所引发的伦理和道德争议也同样重大。这要求我们在追求技术创新的同时,也必须审慎考虑其可能带来的社会影响和伦理责任,确保技术应用与人类的基本价值观和尊严相协调。 反方观点:技术滥用与社会影响 伦理学家对于使用人工智能“复活”逝者的技术不仅在道德层面表示担忧,他们还警告说,这种技术的潜在滥用可能引发一系列复杂的社会问题。这些问题不仅影响到逝者家属的情感和利益,还触及到更广泛的法律和伦理领域,需要社会、法律和科技界共同努力,以确保技术应用的正当性和道德性。 首先,使用逝者形象进行欺诈或不当利用是一个严重的问题。随着技术的发展,生成逝者形象变得越来越容易,不法分子可能利用这一点,通过创建逝者的数字化形象进行诈骗,仿冒逝者与家属或亲友进行沟通,从而达到非法牟利的目的。这种行为不仅侵犯了逝者和家属的权益,也对社会的道德底线造成了冲击。 其次,逝者数字化形象的所有权和控制权问题也需要被严肃考虑。目前,关于数字生命的法律框架尚不完善,逝者的数字化形象究竟归谁所有,以及家属是否有权决定其使用方式等问题都存在争议。如果未经逝者家属同意,第三方机构或个人私自利用逝者形象进行商业活动,不仅伤害了家属的情感,也涉嫌侵权。 再者,数字化逝者的隐私权问题同样不容忽视。即使是逝去的人,其形象、声音和特征等个人信息仍然应该受到保护。未经授权而擅自利用这些信息,可能会侵犯逝者的隐私权和尊严,引发道德上的质疑。 因此,为了防止这种技术的滥用,并保护逝者及其家属的权益,迫切需要建立相应的法律规范和伦理准则。这包括明确规定关于数字生命的产权归属、使用权限、隐私保护等方面的法律条款,以及制定相关技术应用的伦理标准和审查机制。同时,加强公众对这一问题的认识和教育,促进社会对技术应用的健康审视和理性讨论,也是确保技术健康发展的重要途径。 社会需求:面对失去的健康态度 从需求角度看,人们对于使用AI技术“复活”逝者的渴望,不仅仅揭示了人们对亡者深深的思念之情,更深层地反映了当代社会在面对死亡这一终极话题时的种种回避倾向,以及当前社会悲伤疗愈机制的某些缺失。这种现象提示我们,应当从更加广泛的社会文化维度出发,对于如何健康地面对和处理失去亲人所带来的悲痛,进行深入的探讨和反思。 首先,社会对于死亡的回避,往往使得悲伤和哀悼变成了一种被边缘化的体验,这不仅加剧了悲痛者的孤独感,也阻碍了健康的悲伤疗愈过程。在很多文化中,死亡被视为一个不吉利或是不宜公开讨论的话题,这种观念使得许多人在面对亲人逝去时,缺乏足够的表达和分享悲痛的空间和机会。 其次,社会对于悲伤疗愈机制的不足,表现在缺乏系统性和多元化的心理支持和干预措施。在失去亲人的创伤面前,个体需要的不仅仅是时间的疗愈,更需要来自家庭、朋友、社区乃至专业心理咨询师的理解、支持和陪伴。然而,现实中这样的支持系统往往存在诸多不足,使得许多人在悲伤中感到无助和迷茫。 因此,我们需要在更广泛的社会文化层面上,倡导一种更加开放、包容和理解的态度来面对死亡和悲痛,鼓励公开的讨论和分享失去亲人的经历和情感,以减少悲伤者的孤立感和羞耻感。同时,应当建立更为完善和多元的悲伤疗愈支持体系,包括但不限于提供专业的心理咨询服务、悲伤支持小组、纪念和哀悼的公共空间等,以帮助人们以更健康的方式经历悲伤过程,最终接受失去亲人的现实,并继续前行。 综上所述,虽然AI复活逝者技术在技术层面上不断进步,为人们提供了一种独特的慰藉方式,但其背后所涉及的伦理、道德和社会问题要求我们必须采取更加谨慎和深入的态度来进行讨论和研究。这不仅仅是对技术进步的追求,更是对人类情感、价值观和社会责任的深刻反思和审视。在探索和应用这一技术的过程中,我们需要平衡技术的潜力与可能带来的风险,确保技术的发展能够服务于人类的整体福祉和社会的可持续发展。 END 往期推荐 REVIEW 文心一言发布新功能:仅需数秒即刻拥有AI专属声音,革新还是噱头? Facebook和Instagram将对AI制作的内容贴上“由人工智能制作”标签 埃隆·马斯克的X平台误推“伊朗袭击以色列”虚假头条,AI聊天机器人Grok制造假新闻 超200位音乐明星联名抗议AI侵权,呼吁保护创意不被掠夺 当AI学会读懂人类情感:GPT-4的说服力超越人类...
AI情感助手 直播电商究竟是怎样’带货王’?2000万人见证5000万销售额背后的情感缺失,行业现状与未来趋势解 直播电商以其实时互动和广告减少等特点,吸引了超过2000万观众,整场销售额破5000万。行业自2017年起迅速扩张,2023年预计交易规模将超4万亿,服饰、日用品和美妆是消费者主要购买类别。技术进步、供需变化及政策支持是中国直播电商加速发展的关键驱动力。微播易和蝉妈妈的报告揭示了用户购物偏好,更多详情可在前瞻产业研究院的相关报告中获得,该机构还提供行业咨询服务。
AI医师助手 AI如何引领医疗革新?个性化健康、病理诊断与手术机器人的一站式探索 Calm, EMed, Ada Health, Woebot, Paige, BenevolentAI, Intuitive Surgical, Startasys等公司运用AI技术革新医疗领域,从睡眠辅助、诊断协助到手术机器人和3D打印,致力于个性化健康服务和减少数据偏见。同时,行业呼吁提高可及性和公平性,通过投资研究和制定政策框架来促进生成式AI的负责任发展和应用,以实现医疗保健的普惠与进步。
AI情感助手 刘强东数字人带货首秀,‘感情’缺失下的流量与挑战? 京东创始人刘强东以AI数字人形象首秀带货,尽管存在机械背稿等不足,引发观众对“人性化”的讨论;直播带货中互动与人性化成为关键,显示在物质丰富时代‘人’的重要性,部分商家采用真人与数字人组合销售,以兼顾两者优势。然而,数字人商用还需面对消费者权益保护和法律界定的挑战。
AI情感助手 AI真的能识别人类感情吗?面部表情背后的科学真相与未来挑战… AI 通过语音、视觉和文字识别,结合深度学习和人工标记,初步具备识别人类情感的能力,如在面试中辅助招聘或超市进行精准营销。然而,论文指出情绪表达多样且复杂,单一表情无法准确推断心情,面部表情与心情的关联缺乏科学依据。虽然如此,Barrett 看好未来AI在情绪测量上的进步,但需警惕其可能引发的行为改变和过于简单的模型。