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Intelligenza Artificiale

Perché l’analisi del sentiment necessita di rilevare il sarcasmo?

Tempo di lettura: 2 minuti. Scopri come un nuovo algoritmo multimodale sviluppato dall’Università di Groningen migliora il rilevamento del sarcasmo, integrando analisi del testo, riconoscimento delle emozioni e emoticon.

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Oscar Wilde una volta disse che il sarcasmo è la forma più bassa di spirito, ma la più alta forma di intelligenza; nessun algoritmo però vi è arrivato a riconoscerlo. Questa affermazione riflette la complessità nell’uso e nella comprensione del sarcasmo, noto per essere difficile da trasmettere correttamente anche di persona, e ancor più tramite testo. Le sottili variazioni di tono che indicano il sarcasmo possono facilmente confondere sia gli esseri umani che gli algoritmi informatici, limitando l’efficacia degli assistenti virtuali e degli strumenti di analisi dei contenuti.

Nuovo approccio multimodale per il rilevamento del sarcasmo

Xiyuan Gao, Shekhar Nayak e Matt Coler del Laboratorio di Tecnologia del Parlato presso l’Università di Groningen, Campus Fryslân, hanno sviluppato un algoritmo multimodale per migliorare il rilevamento del sarcasmo, analizzando vari aspetti delle registrazioni audio per aumentare la precisione. Gao ha presentato il loro lavoro il 16 maggio 2024, come parte di una riunione congiunta della Società Acustica d’America e dell’Associazione Acustica Canadese.

Caratteristiche dell’algoritmo

L’algoritmo si basa su due approcci complementari: l’analisi del sentimento utilizzando il testo e il riconoscimento delle emozioni tramite l’audio. Questo metodo integrato permette di ottenere una visione più completa del sarcasmo espresso nel parlato umano.

  1. Parametri acustici: Il team ha estratto parametri come tono, velocità del parlato ed energia dal discorso.
  2. Trascrizione del parlato: Utilizzando il riconoscimento automatico del parlato, il discorso è stato trascritto in testo per l’analisi del sentimento.
  3. Integrazione degli emoticon: Ad ogni segmento del discorso sono stati assegnati emoticon che riflettono il contenuto emotivo.

Combinando questi segnali multimodali in un algoritmo di machine learning, l’approccio sfrutta i punti di forza delle informazioni uditive e testuali insieme agli emoticon per un’analisi completa.Fonte: Acoustics.org

Potenziali miglioramenti e applicazioni future

Il team è ottimista riguardo alle prestazioni dell’algoritmo, ma sta già cercando modi per migliorarlo ulteriormente. Gao ha sottolineato l’importanza di integrare meglio le espressioni e i gesti che evidenziano gli elementi sarcastici nel parlato e l’obiettivo di includere più lingue e adottare tecniche emergenti di riconoscimento del sarcasmo.

Questo approccio può essere utilizzato non solo per identificare il sarcasmo, ma anche in molti altri campi:

  • Analisi del sentiment: Tradizionalmente focalizzata sul testo, può beneficiare del riconoscimento del sarcasmo per applicazioni come la rilevazione di discorsi di odio online e l’estrazione delle opinioni dei clienti.
  • Riconoscimento delle emozioni: Basato sul parlato, può essere applicato all’assistenza sanitaria assistita dall’intelligenza artificiale.

Intelligenza Artificiale

Amazon prodotti AI Generative in Italia

Tempo di lettura: 2 minuti. Amazon estende le sue inserzioni di prodotti AI generative a Francia, Germania, Italia, Spagna e Regno Unito, migliorando le descrizioni

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Amazon sta ampliando la sua tecnologia di inserzioni generative AI per includere venditori in Francia, Germania, Italia, Spagna e Regno Unito. Questi strumenti, progettati per migliorare le inserzioni di prodotti generando descrizioni, titoli e dettagli associati, ora sono disponibili anche in questi mercati europei.

Dettagli del lancio

Questa estensione arriva nove mesi dopo che Amazon ha rivelato i suoi piani per introdurre la tecnologia AI generativa per i venditori. In precedenza, tali strumenti erano largamente limitati agli Stati Uniti, con un lancio silenzioso nel Regno Unito avvenuto all’inizio di questo mese. Secondo un post sul blog di Amazon, oltre 30.000 venditori stanno già utilizzando questi strumenti AI-enabled per le inserzioni.

I nuovi strumenti sono progettati per aiutare i venditori a elencare i prodotti più rapidamente. I venditori possono accedere alla pagina “Elenca i tuoi prodotti”, inserire parole chiave rilevanti che descrivono il prodotto e premere il pulsante “Crea” per formulare la base di una nuova inserzione. È anche possibile generare un’inserzione caricando una foto tramite la scheda “Immagine del prodotto”.

Funzionalità AI

L’AI di Amazon genera automaticamente un titolo del prodotto, punti elenco e una descrizione che il venditore può modificare se necessario. Tuttavia, data la propensione dei modelli di linguaggio su larga scala (LLM) a “allucinare”, Amazon raccomanda di rivedere attentamente il contenuto generato per garantire che sia corretto.

Amazon ha dichiarato nel suo forum britannico due settimane fa: “I nostri strumenti di intelligenza artificiale generativa stanno imparando e evolvendo costantemente. Stiamo sviluppando nuove capacità potenti per rendere le inserzioni generate più efficaci e rendere ancora più facile per te elencare i prodotti”.

Questioni di Regolamentazione

L’introduzione di qualsiasi forma di AI nei mercati europei solleva potenziali questioni regolamentari, specialmente riguardo al GDPR per la privacy dei dati e al Digital Services Act (DSA) per i rischi algoritmici. Amazon, designata come una Very Large Online Platform (VLOP), deve garantire la trasparenza nell’applicazione dell’AI. In passato, Amazon ha affrontato critiche dai regolatori dell’UE per l’uso improprio dei dati dei commercianti, e recentemente, i rivenditori del Regno Unito hanno intentato una causa da 1,1 miliardi di sterline contro Amazon per accuse simili.

Domande sui dati

La domanda cruciale è quale tipo di dati vengano utilizzati per addestrare questi LLM. Nella sua dichiarazione iniziale, Amazon ha fatto riferimento a “fonti di informazione diversificate”, ma i dettagli specifici non sono chiari. Robert Tekiela, VP di Amazon Selection and Catalog Systems, ha dichiarato che i modelli AI possono inferire informazioni sui prodotti attraverso fonti di informazioni diverse, conoscenza latente e ragionamento logico.

L’espansione delle inserzioni AI generative di Amazon in Europa rappresenta un significativo passo avanti per migliorare l’efficienza e la qualità delle inserzioni di prodotti. Tuttavia, resta da vedere come Amazon affronterà le sfide regolamentari e le questioni di privacy dei dati in questi nuovi mercati.

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Intelligenza Artificiale

Claude 3.5 Sonnet: nuovo modello AI di Anthropic

Tempo di lettura: 2 minuti. Anthropic Claude 3.5 Sonnet: modello AI più veloce e intelligente, con nuove funzionalità come Artifacts per migliorare l’interazione e la produttività.

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Anthropic ha lanciato il suo modello AI più recente, Claude 3.5 Sonnet, che promette di essere il più intelligente, veloce e personale tra i modelli finora sviluppati. Questo nuovo modello è già disponibile per gli utenti di Claude sia sul web che su iOS, ed è anche accessibile agli sviluppatori.

Benchmark e prestazioni

Claude 3.5 Sonnet supera i suoi concorrenti, tra cui GPT-4o di OpenAI e Gemini 1.5 di Google, in una vasta gamma di compiti. Nei test di benchmark, Claude 3.5 Sonnet ha ottenuto punteggi superiori in sette su nove benchmark complessivi e in quattro su cinque benchmark di visione rispetto a GPT-4o, Gemini 1.5 Pro e Llama 3 400B di Meta.

BenchmarkClaude 3.5 SonnetGPT-4oGemini 1.5 ProLlama 3 400B
Overall (7/9)SuperioreInferioreInferioreInferiore
Vision (4/5)SuperioreInferioreInferioreInferiore

Funzionalità migliorate

Claude 3.5 Sonnet è progettato per eccellere in varie attività, tra cui:

  • Scrittura e traduzione di codice
  • Gestione di flussi di lavoro multistep
  • Interpretazione di grafici e tabelle
  • Trascrizione di testo da immagini

Inoltre, il modello è migliore nella comprensione dell’umorismo e può scrivere in modo più umano.

Nuova funzione: Artifacts

Anthropic ha introdotto una nuova funzione chiamata Artifacts, che permette agli utenti di interagire direttamente con i risultati delle richieste di Claude. Ad esempio, se si chiede al modello di progettare qualcosa, è possibile visualizzare e modificare il progetto direttamente nell’app. Questa funzione consente anche di modificare email e documenti creati da Claude senza doverli copiare in un editor di testo separato.

Visione a lungo termine

Artifacts sembra indicare la visione a lungo termine di Claude come strumento per le aziende per centralizzare in modo sicuro la loro conoscenza, documenti e lavoro in uno spazio condiviso. Questo approccio lo rende più simile a strumenti come Notion o Slack, piuttosto che a semplici chatbot come ChatGPT.

Evoluzione e concorrenza

L’evoluzione di Claude è stata rapida: il modello 3 Opus è stato lanciato a marzo e ora il 3.5 Sonnet già promette miglioramenti significativi. Questo ritmo di sviluppo riflette l’intensa competizione nel settore AI, con OpenAI e Google che rilasciano continuamente versioni migliorate dei loro modelli.

Claude 3.5 Sonnet rappresenta un passo avanti significativo per Anthropic, offrendo prestazioni avanzate e funzionalità migliorate rispetto ai suoi predecessori e concorrenti. Con il continuo sviluppo di nuove funzionalità come Artifacts, Claude sta diventando sempre più uno strumento versatile e potente, non solo per i consumatori ma anche per le aziende.

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Intelligenza Artificiale

AI riconosce le emozioni degli Atleti: nuova scoperta del KIT

Tempo di lettura: 2 minuti. Ricercatori del KIT sviluppano un’AI capace di riconoscere le emozioni dei tennisti tramite il linguaggio del corpo, sollevando importanti questioni etiche.

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I ricercatori del Karlsruhe Institute of Technology (KIT) hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale (AI) in grado di riconoscere le emozioni degli atleti, in particolare dei giocatori di tennis, attraverso il loro linguaggio del corpo. Utilizzando reti neurali assistite da computer, i ricercatori del KIT e dell’Università di Duisburg-Essen hanno addestrato per la prima volta un modello AI con dati provenienti da partite reali. La loro ricerca, pubblicata sulla rivista Knowledge-Based Systems, dimostra che l’AI può valutare il linguaggio del corpo e le emozioni con un’accuratezza simile a quella umana, ma solleva anche questioni etiche.

Successo nel riconoscimento delle Emozioni

Il modello sviluppato può identificare gli stati affettivi con un’accuratezza del 68,9%, comparabile e talvolta superiore alle valutazioni fatte da osservatori umani e metodi automatizzati precedenti. La caratteristica unica dello studio è l’uso di scene reali invece di situazioni simulate per addestrare il sistema AI. I ricercatori hanno registrato sequenze video di 15 giocatori di tennis in un ambiente specifico, concentrandosi sul linguaggio del corpo mostrato quando un punto era vinto o perso. I segnali, come la testa abbassata, le braccia alzate in esultanza, la racchetta appesa e le differenze nella velocità di camminata, sono stati utilizzati per identificare gli stati affettivi dei giocatori.

Riconoscimento delle emozioni negative

La ricerca ha rivelato che sia gli algoritmi AI sia gli esseri umani riconoscono meglio le emozioni negative rispetto a quelle positive. Questo potrebbe essere dovuto al fatto che le emozioni negative sono espresse in modi più evidenti, e le teorie psicologiche suggeriscono che le persone sono evolutivamente meglio adattate a percepire espressioni emotive negative per risolvere rapidamente situazioni di conflitto.

Applicazioni e considerazioni Etiche

Lo studio prevede diverse applicazioni sportive per il riconoscimento affidabile delle emozioni, come il miglioramento dei metodi di allenamento, della dinamica di squadra e delle prestazioni, oltre alla prevenzione del burnout. Altri campi, tra cui sanità, istruzione, servizio clienti e sicurezza automobilistica, potrebbero beneficiare del rilevamento precoce e affidabile degli stati emotivi. Tuttavia, i potenziali rischi associati a questa tecnologia, in particolare quelli relativi alla privacy e all’uso improprio dei dati, devono essere considerati attentamente.

Sebbene questa tecnologia offra prospettive di benefici significativi, è essenziale chiarire le questioni etiche e legali prima della sua applicazione pratica. Il KIT ha aderito rigorosamente alle linee guida etiche esistenti e ai regolamenti sulla protezione dei dati, e sottolinea l’importanza di risolvere questi aspetti per le applicazioni future.

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