AI ed emotività del volto: non inclusiva e attenta alle diversità
Il riconoscimento delle emozioni a partire dalle immagini di un volto è una tecnologia basata su un'intelligenza artificiale in grado di rilevare lo stato emotivo di un individuo tramite uso di avanzati algoritmi di AI. Questo tipo di tecnologia sta attraversando un periodo di crescita significativo, con un mercato che nel 2018 valeva 12 miliardi di dollari e che, con una stima ottimistica, prevede una crescita fino a 90 miliardi di dollari entro il 2024.
Una corsa all'utilizzo non supportata dalla ricerca scientifica
Nel settore delle risorse umane ci sono già diverse aziende che utilizzano il riconoscimento delle emozioni per offrire servizi mirati a vagliare i candidati, scandagliando una serie di qualità e attitudini difficilmente individuabili con altre tipologie di test tradizionali. Tra questi troviamo per esempio qualità come "la grinta". Un altro dettaglio che viene studiato da questi algoritmi è invece la frequenza con la quale i candidati sorridono. Nonostante l'ampia applicazione di questa tecnologia, tuttavia, la ricerca mostra che il riconoscimento delle emozioni si basa su fondamenta traballanti. Pensiamo per esempio alla teoria elaborata dallo psicologo statunitense Paul Eckman negli anni Novanta, oggi ampiamente screditata, che presuppone che l’espressione delle emozioni umane sia universale, rimanendo costante da una cultura all’altra.
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A rischio gli sforzi delle aziende verso diversità e inclusione
L’utilizzo di tecnologie di AI per l'analisi dell'emotività del volto applicate alla valutazione di candidati o dei dipendenti stride non poco con valori molto importanti come diversità e inclusione. Valori che in questo momento storico sono invece una priorità per tutte le aziende e che impegnano già da qualche anno tutti i reparti HR in un grande sforzo collettivo orientato alla creazione di standard aziendali più equi.
Guardando in primo luogo alla questione della diversità, diversi studi mostrano come i risultati di tali algoritmi siano fortemente influenzati dalle differenze etniche, di genere e, soprattutto, culturali. Se poi passiamo ad analizzare il tema dell'inclusione va necessariamente evidenziato che i risultati sono influenzati anche dalla qualità delle immagini fornite all'algoritmo per effettuare le sue valutazioni. Questo presuppone, soprattutto nella fase di selezione, che i candidati abbiano a disposizione uno dispositivo con una buona videocamera, andando a discriminare così tutti quei candidati che dispongono, invece, di un dispositivo di medio-bassa qualità.
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AI ed emotività del volto: i problemi legati alla privacy
A tutto questo bisogna aggiungere la questione della privacy, un altro punto imprescindibile per assicurarsi che l'implementazione di una soluzione tecnologica sia effettivamente utilizzabile su ampia scala. Sorge spontanea la domanda di quanto questi algoritmi siano effettivamente compliant con le normative del GDPR, in quanto il garante della privacy in alcuni pareri espressi sul tema ha accostato l’analisi delle microespressioni facciali al cosiddetto dato biometrico. Questa tipologia di dati è regolata in maniera particolarmente rigida dal GDPR, proprio con la finalità di proteggere la privacy e la dignità della persona.
Per queste ragioni si ritiene che le tecnologie di analisi dell’emotività del volto siano ancora molto critiche e non pronte per essere utilizzate nel mondo HR. In compenso si dimostrano prive di tali criticità le AI che si basano sull’analisi del linguaggio, sia nell’analisi del contesto, sia nell’analisi del sentiment del testo. Questa potrebbe dunque rivelarsi un'alternativa interessante per tutte quelle realtà intenzionate a portare innovazione nel proprio processo di valutazione di candidati e dipendenti e che giustamente non vogliono rinunciare alle opportunità che la tecnologia può offrirgli.
