شاهین آقامعلی
یک پژوهش تازه منتشرشده در مجله علمی Proceedings of the IEEE (۱۹ نوامبر ۲۰۲۵) نگرانیهای جدی درباره فناوریهای تحلیل صدا مبتنی بر هوش مصنوعی مطرح کرده است. طبق این تحقیق، الگوهای آوایی، لحن گفتار، انتخاب واژگان و حتی نحوه تنفس افراد میتواند اطلاعاتی بسیار فراتر از آنچه تصور میکنیم آشکار کند؛ از سطح تحصیلات و وضعیت اقتصادی گرفته تا گرایشهای سیاسی و حتی برخی شرایط پزشکی. این پژوهش توسط Aalto University انجام شده و نویسنده اصلی آن، تام بکستروم (Tom Bäckström)، هشدار میدهد که اگر شرکتها بتوانند تنها از طریق صدای شما وضعیت مالیتان را تخمین بزنند، زمینه برای تبعیض قیمتی و سوءاستفاده اقتصادی فراهم میشود.
هوش مصنوعی چگونه صدای ما را تحلیل میکند؟
انسانها معمولاً از طریق صدا میتوانند احساساتی مانند خستگی، استرس یا شادی را تشخیص دهند. اما الگوریتمهای یادگیری ماشین با سرعت و دقت بسیار بیشتری میتوانند الگوهای پنهان در لحن (intonation)، ریتم گفتار (cadence) و ویژگیهای آکوستیکی را استخراج کنند.
مطالعه جدید نشان میدهد که فناوریهای تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی (NLP) میتوانند:
• گرایشهای سیاسی فرد را حدس بزنند
• آسیبپذیری احساسی را شناسایی کنند
• احتمال وجود برخی بیماریها را تشخیص دهند
• سطح اجتماعی-اقتصادی را تخمین بزنند
این موضوع میتواند به «پروفایلینگ ناعادلانه» (Unfair Profiling) منجر شود؛ یعنی تصمیمگیریهای تبعیضآمیز بر اساس دادههایی که فرد حتی آگاهانه در اختیار سیستم قرار نداده است.
آیا تبعیض قیمتی از طریق صدا ممکن است؟
یکی از نگرانکنندهترین سناریوها مربوط به شرکتهای بیمه یا مؤسسات مالی است. اگر یک شرکت بیمه بتواند از طریق تماس تلفنی، سطح ریسک یا وضعیت مالی مشتری را تخمین بزند، ممکن است قیمت پوشش بیمه را بهصورت انتخابی افزایش دهد. همچنین در فضای آنلاین، تشخیص خشم یا «toxicity» در بازیهای آنلاین و مراکز تماس هماکنون بهطور عمومی مطرح شده است. گرچه این کاربردها میتوانند مفید باشند، اما توسعه سیستمهایی که سبک پاسخ خود را بر اساس شخصیت کاربر تطبیق میدهند، نشان میدهد امکان سوءاستفاده نیز وجود دارد.
ردپای صوتی ما؛ فراموششده اما قدرتمند
ما معمولاً درباره «ردپای دیجیتال» شامل پستها، خریدها و فعالیتهای آنلاین صحبت میکنیم، اما صدای ما نیز حجم عظیمی از داده تولید میکند. هر تماس ضبطشده، هر پیام صوتی و هر مکالمه با پشتیبانی مشتری میتواند به یک دیتاست ارزشمند برای تحلیلهای پیشرفته تبدیل شود. این دادهها اگر بدون چارچوبهای اخلاقی و قانونی مناسب استفاده شوند، میتوانند ابزار نظارت گسترده یا حتی مزاحمت و باجگیری سایبری شوند.
راهکارهای پیشنهادی برای حفاظت از حریم خصوصی صوتی
پژوهشگران پیشنهاد میکنند اولین قدم، اندازهگیری دقیق اطلاعاتی است که صدا منتقل میکند. سپس سیستمها باید فقط حداقل داده لازم را ارسال کنند. برای مثال:
• تبدیل صدا به متن بدون ذخیره فایل صوتی
• ارسال تنها اطلاعات ضروری برای انجام یک خدمت
• حذف ویژگیهای بیومتریک غیرضروری پیش از پردازش
به گفته محققان، فناوری گفتاری میتواند کاربردهای بسیار مثبتی داشته باشد، اما چالش اصلی این است که چه اطلاعاتی استخراج میشود و چگونه مورد استفاده قرار میگیرد.
جمعبندی:
تحلیل صدای مبتنی بر هوش مصنوعی میتواند تحولی بزرگ در تعامل انسان و ماشین ایجاد کند، اما در عین حال تهدیدی جدی برای حریم خصوصی محسوب میشود. اگر چارچوبهای اخلاقی و نظارتی مناسب تعریف نشوند، شرکتهای بزرگ و نهادهای نظارتی میتوانند از این فناوری برای تبعیض یا نظارت گسترده استفاده کنند. هوش مصنوعی فقط آنچه میگوییم را نمیشنود؛ بلکه آنچه هستیم را هم تحلیل میکند.
منبع خبر: livescience
پاسخ :