Emotion AI (Affektive Computing): Technologie, Anwendungen und ethische Imperative

Emotion AI = computationale Systeme, die menschliche Affektzustände erkennen, interpretieren, simulieren oder darauf reagieren.

Eingangsmodalitäten

• Gesicht: Action Units (FACS) via CNN (Mikroausdrücke, Blick).
• Stimme: Prosodie (Tonhöhe, Energie, Rhythmus), spektrale Merkmale.
• Text: NLP-Sentiment, Emotionslexika, Transformer-Modelle.
• Physiologisch: EDA, HRV, EEG, Thermisch (Wearables).
• Multimodale Fusion: Höchste Genauigkeit.

Anwendungen

Ethische Imperative

• Einwilligung & Transparenz: Opt-in, klarer Zweck, Datenminimierung.
• Bias-Minderung: Vielfältige Trainingsdaten (Alter, Geschlecht, Ethnizität, Kultur, Neurodiversität).
• Privatsphäre: Auf dem Gerät verarbeitet, Anonymisierung, strenge Aufbewahrung.
• Manipulationsrisiko: Überzeugendes Design, emotionale Ausbeutung.
• Regulierung: EU AI Act (hochriskant), GDPR, aufkommende US-Bundesstaatsgesetze.

Verantwortungsvolle Bereitstellung erfordert interdisziplinäre Aufsicht (Ethiker, Fachexperten, betroffene Gemeinschaften).