MRAC Track 1：2024 年多模态、生成式和负责任情感计算工作坊
计算机视觉与模式识别
2024-09-12 v1
摘要
随着多模态生成技术的快速发展，情感计算研究已引发关于拥有情感智能的 AI 系统潜在后果的讨论。情感计算涉及旨在改善人类生活的 Emotion AI 和相关技术的设计、评估和实施。设计情感计算中的计算模型需要大量多模态数据，包括 RGB 图像、视频、音频、文本和生理信号。此外，情感计算研究在各个阶段都深刻地融入了伦理考虑——从在大规模人类数据上训练拥有情感智能的模型到将这些模型部署到特定应用中。从根本上说，任何 AI 系统的开发都必须优先考虑其对人的影响，旨在增强和提升人类能力，同时以安全和负责任的方式从人类智慧中汲取灵感。MRAC 2024 Track 1 工作坊旨在将这些原则从受控的小规模实验室环境扩展到真实世界的大规模情境，强调负责任的开发。工作坊还旨在向研究人员和行业专业人士阐述生成技术的潜在影响，以及其使用的伦理后果。据我们了解，这是首个从负责任 AI 视角全面涵盖多模态、生成式情感计算全谱系的工作坊系列，本次工作坊是该系列的第二次迭代。
引用
@article{arxiv.2409.07256,
title = {MRAC Track 1: 2nd Workshop on Multimodal, Generative and Responsible Affective Computing},
author = {Shreya Ghosh and Zhixi Cai and Abhinav Dhall and Dimitrios Kollias and Roland Goecke and Tom Gedeon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.07256},
year = {2024}
}
备注
ACM MM Workshop 2024. Workshop webpage: https://react-ws.github.io/2024/