COVID-19 大流行使全球對數位科技的依賴急劇增加，但某些類型的人機互動 (HCI) 需要更多的人的關注才能取得成功。
在中東，消費者越來越多地使用網路購買食品、互相見面以及在數位空間中學習。但有一個行業在網路上的表現就沒那麼好。
根據統計，自2020年初以來，區域服裝業大幅下滑麥肯錫公司，該報告指出，消費者在網路上購買定製商品（例如服裝和美容產品）需要更多的個人關注。
情感購物
總部位於杜拜的軟體供應商取得BEE，表示它已經為品牌創建了第一個個性化網絡，以便以更人性化和身臨其境的方式與客戶互動。
購物者可以透過所選銷售人員的視訊通話查看、評分和接收面對面指導。在通話中，用戶可以收到有關如何正確測量的直接說明，並獲得有關虛擬購物車中商品的第二意見。
西婭·梅爾沃德GetBEE 創辦人兼執行長表示，儘管 2020 年全球時尚利潤大幅下降，但使用其平台的近 20 個品牌的線上零售服裝銷售額在短短幾個月內平均增長了 28%。
「人們在一天結束時會從別人那裡購買東西，」前教師、後來成為連續創業家的米爾沃德說，他認為類似的同理心適用於教育和零售業。
「86% 的客戶更喜歡與人打交道而不是聊天機器人。這就是為什麼這種個人化的情感購買體驗真正有效。
Chalhoub Middle East 代表 Lancôme 和 Faces 等奢侈品零售客戶。該地區經銷商表示，在封鎖措施期間，人性化的線上平台迎來了新一波購物者。
「它幫助我們生存下來，」Chalhoub Group 的全通路專案經理 Aleksandra Harciarek 說道。
“它幫助我們取得了一些成果，如果我們留下來，等待 IT 部門為我們建立電子商務平台，就不會取得這樣的成果。”
技術有偏差
雖然零售業創造了具有更多相關性輸出的技術，但在機器學習系統等複雜系統中輸入人類價值觀的需求正在不斷增長。
包括人工智慧在內的技術依賴其開發人員傳授的訊息，如果不加以監管，這可能會導致人類偏見和不道德行為問題。
2015年，亞馬遜的人工智慧招募引擎確定，帶有「女性」一詞的履歷不太受歡迎。
麻省理工學院 2018 年的一項研究發現，與白人相比，臉部辨識演算法對黑人的偵測錯誤率更高。
在反對派抗議後，微軟、IBM 和亞馬遜因擔心種族定性和大規模監視而拒絕在 2020 年向美國警方出售其臉部分析軟體。
儘管如此，根據普華永道 (PwC) 的數據，只有 25% 的企業在投資人工智慧之前考慮道德影響，該公司估計，到 2030 年，該技術將為全球經濟貢獻約 13 兆歐元。
輸入值
日期控制訓練人工智慧神經網絡，以確保安全石油鑽探、追蹤面具和社交距離合規性，並透過情緒分析檢測人類情緒。
Datumcon 執行長 Cesar Andres Lopez 表示，人工智慧在執行特定任務（例如區分貓和狗）方面優於人類。人類指導對於檢測情緒等更複雜的任務至關重要，但他補充說，如果訓練不當，它同時可能會受到人類偏見的影響。
洛佩茲說：「這是我們未來面臨的大問題之一。」他解釋說，防止偏見的關鍵是使用本地化來訓練神經網路如何思考。
「我們確保數據標記來自當地人，因為我們希望能夠反映數據的當地特徵，」他說，使用真正代表社會階層、年齡、種族和性別多樣性的數據集。
Datumcon 輸入約 30,000 個不同面孔的樣本，以教授其情緒分析技術中使用的每種基本情緒的檢測。
完成後，結果將由內部心理學家監督以確保準確性。
