科學家發現:AI 可以精準判斷一對情侶會不會分手

南加大的科學家用 AI 分析夫妻間對話的語氣,還真的被他們發現了一些規律。
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本文獲合作媒體 極客公園 授權轉載。

南加大的科學家用 AI 分析夫妻間對話的語氣,還真的被他們發現了一些規律。

楊 X 和劉 XX 離婚了吧?張 XX 和 周 XX 是假情侶?這些傳得沸沸揚揚的八卦是不是老是像搔癢一樣搔著你,甚至讓你想搖著明星本人的肩膀問,「是不是,是不是,究竟是不是?」

過不了多久,你的內心戲或許可以交給 AI 了。你只需要端著茶杯,讓 AI 聽著兩人的對話,就可以得到一份準確率高達 80% 的報告了。

在南加大的一項名為《基於語音聲學特徵預測夫婦治療結果》的心理研究中,研究者招募了 134 名婚姻生活存在問題的夫妻,進行了一項為期兩年的追蹤實驗。

採用聲學和/或人類行為編碼(中心)和機器學習(右)的自動特徵提取來推導結果圖|plos

在實驗中,研究者會用錄音設備將志願者的對話記錄起來,並對錄音分別採用機器學習和人類行為代碼的方式進行處理。其中機器學習單純利用系統對錄音進行處理,而人類行為代碼除了錄音之外,還包括額外的對話影片和視覺非語言提示。最終的結果是 AI 要優於人類行為代碼。

AI 如何從聲音中預測伴侶關係?

在利用機器學習分析結果的這項實驗中,志願者定期進行 10 分鐘的交流,最終獲取了 141 組完整的對話樣本。在這些對話中,研究者利用語音訊號處理技術,結合由心理學理論數據,設計治療結果預測的計算方案。制定的結果預測為二進制(改善 VS 沒有改善)和多類(不同程度的改善)的分類問題,並根據預測結果和志願者間的調查相印證。

那麼 AI 具體是如何預測伴侶之間的關係的呢?其實和我們日常生活交流中的體會對方語氣的方式很相似。

AI 捕獲在對話者之間的交流中相鄰輪迴的特徵的統計圖|plos

在南加大這個實驗中,研究者把志願者的錄音收集整理之後,將聲音劃分為 74 個聲學特徵,提取諸如光譜形狀,諧波度和長期光譜變化特徵的音頻特徵,並將其傳輸到多層感知器分類器。進而從錄音的韻律、語音品質以及動態協調等多個角度來考慮,進而進行判斷。







在這些特徵中,AI 可以從細微處感知到對話的停頓、節奏的變化、語氣的起伏、聲調的高低等等,進而判斷雙方關係中的強、弱勢變化以及高興、憤怒等情緒的變動。在一個長期的追蹤過程中,就可以做到推測妻子和丈夫之間關係是否改善,以及改善程度。

比人更具備感知能力的 AI

在這篇論文的結論中,研究者認為「直接從聲學聲學獲得的關係結果的預測要優於人工操作預測結果。」,純靠 AI 的預測準確率達到 79.3%,而依靠人類行為代碼方式的準確率只有 75.6%。

之前我們印像中的人工智慧雖然強大,但所能實現的無非是臉部辨識或者語音辨識之類的功能。從這個實驗也證明了,AI 在某種程度上也是能「聽懂人話」的。事實上,在心理學的研究中,已經證明 AI 利用錄音片段可以預測人際關係或行為特徵,通過對話展示人的個性,以及人在對話中諸如抑鬱,欺騙等情緒。

所以在未來你可能騙得過人類,但很可能騙不了機器。未來的 AI 機器人甚至比人類擁有更高的情商,從細節之處覺察到你微妙的情緒。

未來你和對象的吵架模式可能會變成:

你愛不愛我?
愛,從我見到你的第一眼開始......
AI 檢測說你這話虛情假意的,你怎麼解釋
親愛的,你聽我解釋
你和 AI 解釋吧!它信你我就信你

本文編譯整理自:Predicting couple therapy outcomes based on speech acoustic features


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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