Hoppa till huvudinnehåll
Digitalisering

Experten: Emotionell AI fungerar inte

Startup-företag säljer AI som påstås kunna läsa dina känslor. Men tekniken fungerar inte, enligt AI-forskaren Andrew McStay. Han får medhåll från människorättsaktivister och politiker.
Noa Söderberg Publicerad
Till vänster en kvinna som får sitt ansikte skannat. Till höger AI-experten Andrew McStay.
Teknikföretag marknadsför emotionell AI som kan tolka känslor, men enligt forskare är det långt ifrån verkligheten. ”Det fungerar inte särskilt bra”, menar experten Andrew McStay (bilden). Foto: Colourbox/Ben Bland.

Artikeln sammanfattad:


Startup-företag marknadsför AI som kan läsa av känslor, men forskare och aktivister är skeptiska till teknikens effektivitet.

Emotionell AI används redan i många branscher, men kritiker menar att tekniken bygger på felaktiga antaganden och generaliseringar.

Förespråkare hävdar att tekniken fungerar, men erkänner att det finns kulturella och individuella variationer i känslouttryck.

Den här sammanfattningen är gjord med hjälp av AI-verktyg och har granskats av Kollegas webbredaktör. Kollegas AI-policy hittar du här.

Datorer som läser av människors känslor kan låta som science fiction. Men som Kollega tidigare har rapporterat används sådana AI-program redan i en lång rad branscher – och har testats i de ljudisolerade kontorsbås som finns i många öppna kontorslandskap.

Så hur går det till? Först och främst behöver man låta en dator filma ens ansikte, eller mäta saker som puls, röstläge och svettningar. Andrew McStay, chef över forskningscentret Emotional AI Lab vid walesiska Bangor University, berättar vad som händer sedan.

– De flesta program lägger samman utåtriktade beteenden i ett kluster. Ansiktsuttryck, till exempel. Ett raster läggs över en människas ansikte, och på så vis mäts områden runt hakan, ögonen, munnen, näsan och andra muskler i ansiktet. 

– Då kan man mäta ansiktsuttryck, och idén är att om man kan mäta ansiktsuttryck så kan man anta vad personen känner.

Datorns kamera fångar alltså mikroskopiska förändringar i ens minspel. De kopplas sedan till 5-10 olika känslokategorier: glädje, sorg, ilska, förvåning, med flera. 

Fungerar inte särskilt bra

Andrew McStay är skeptisk till teknikens två utgångspunkter – att människors inre känsloliv kan delas in i ett fåtal kategorier, och att känslor kan avläsas genom att snabbt titta i ansiktet. Han har fått samma fråga många gånger: fungerar det verkligen?

– Gällande de flesta sådana här system och teknologier, som utvecklas av startupföretag och marknadsförs i dag, så är det breda svaret: nej, de fungerar inte särskilt bra.

Han fortsätter:

– Den övergripande idén med de här teknikerna är att om man förstår utåtriktat beteende så förstår man någonting om vad som pågår inuti en person. Ofta är det ett problematiskt antagande.

AI-programmen har byggts genom att dela in en stor mängd filmade ansikten i de känslokategorier som nämns ovan. De kategoriserade videorna har sedan använts som träningsdata till algoritmer, i en process som kallas maskininlärning (se faktaruta). Därför kan känsloavläsningen nu ske automatiskt, utan att människor är inblandade.

Emotionell AI får kritik av forskare

McStay är inte ensam i sin kritik. I förarbetena till EU:s nya AI-lag (se faktaruta) konstateras att det finns en ”allvarlig oro över den vetenskapliga grunden” för emotionell AI. Människorättsorganisationerna Access Now och European Digital Rights, dataskyddsmyndigheter i bland annat Storbritannien och profilerade psykologer har uttryckt samma sak.

Men forskarna är inte eniga. Många företag som sysslar med emotionell AI ser sig som arvtagare till Paul Ekman – en amerikansk psykolog som forskat om just mikroskopiska förändringar i ansiktsuttryck och hur de hänger ihop med våra känslor. 

En av de som hänvisar till Ekman är Graham Page. Han är chef över den största avdelningen på Affectiva, ett företag som enligt egen utsago uppfann produktkategorin emotionell AI. I dag ingår de i den svenska Smart Eye-koncernen.

– Vi upprepar i princip de saker som Ekman och andra har upptäckt, säger han när Kollega ringer upp.

Skamsen eller glad - hur kan AI veta skillnaden?

De som uttryckt kritik mot tekniken menar bland annat att människors känslouttryck varierar mellan kulturer, grupper och enskilda individer, och att de breda generaliseringar som krävs därför inte kan göras. Graham Page säger att han delvis håller med.

– Det stämmer, så till vida att man till exempel kan le för att man skäms. Eller rynka på näsan för att det kliar, snarare än att man känner sig äcklad. Men de generella dragen stämmer fortfarande.

Det händer att vi förenklar saker i marknadsföringssyfte.

Han säger att den träningsdata som Affectiva byggt sin AI på – över 17 miljoner ansiktsvideor – har hämtats från så många länder som möjligt för att minska risken för fördomsfulla algoritmer. Han säger också att en människa nästan alltid är inblandad när resultaten från Affectivas emotionella AI samlas in och analyseras.

Men trots det kan ert system läsa av mitt leende, dra slutsatsen att jag är glad och skriva ut det på en skärm. Jag testade det själv hos Smart Eye. Finns det inte risker med det?

– Jag tror att du har fått se en liten del av alla mätpunkter, säger Graham Page och fortsätter:

– Det händer att vi förenklar saker i marknadsföringssyfte. Men när vi lär upp de som ska använda produkterna är vi tydliga med hur det fungerar, så att de kan förstå på djupet. Oftast betyder ett leende glädje, men inte alltid. Vi erkänner det.

Men de som är skeptiska till att man alls kan generalisera och läsa av känslor på det här sättet, de har fel?

– Ja.

Intervjun går mot sitt slut. Graham Page säger att den blev ungefär som han förväntade sig. Han tycker att diskussionen om vetenskapligheten i emotionell AI ibland ”fastnar i teorin”.

– Menar de på allvar att man inte kan utläsa någon information om hur en människa mår genom att titta i personens ansikte? Självklart kan man det.

Det här är del tre i Kollegas serie om emotionell AI. Del ett hittar du här och del två kan du läsa här

Affectivas träningsdata

Affectivas algoritm för känsloavläsning har tränats på över 17 miljoner ansiktsvideor från mer än 90 länder, enligt egna uppgifter.

Företaget uppger att videorna har samlats in genom marknadsundersökningar och konsumentpaneler, och att alla personer som har studerats har godkänt det.

Maskininlärning

Ett av de statistiska grundverktygen inom AI. Går ut på att skapa algoritmer som läser av en stor mängd tidigare data och därigenom kan skapa generaliseringar om nya data.

På så vis kan ett datorprogram ”lära sig” hur en uppgift förmodligen ska utföras, baserat på tidigare erfarenhet.

För att det ska fungera behövs stora mängder data om uppgiften som ska utföras, rätt kategorisering av informationen och omfattande processorkraft.

EU:s nya AI-lag

EU:s övergripande lagpaket om AI är världens första i sitt slag. Det reglerar AI-verktyg utifrån risknivå – ju högre risk, desto större ansvar för den som skapar och använder verktyget. Det som anses allra mest riskfyll blir helt förbjudet. Hit hör bland annat emotionell AI som riktas mot anställda, men även mot skolelever. 

Lagen trädde i kraft i augusti 2024, men reglerna börjar gälla med olika fördröjning. Först ut är förbuden, som börjar gälla från februari 2025.

Bläddra i senaste numret av våra e-tidningar

Bläddra i senaste numret av Kollega

Till Kollegas e-tidning

Bläddra i senaste Chef & Karriär

Till Chef & Karriärs e-tidning
Digitalisering

Du är nyckeln till säkerheten på jobbet

Cyberattacker och läckta personuppgifter ökar och kostar stora belopp för företag. Ny forskning visar att vägen till bättre it-säkerhet går via dig som chef.
Publicerad 8 december 2025, kl 06:01
Symbolisk bild av it-säkerhet: en miniatyrfigur står på en processor som representerar ledarskap inom cybersäkerhet, bredvid en person som arbetar med en datorserver i ett serverrum.
De flesta chefer saknar spetskompetens inom Informationssäkerhet. Ny forskning visar att vägen till bättre it-säkerhet går via dig som chef. Foto: Colourbox.

Nyheter om läckta persondata och datorsystem som slutar att fungera på företag, kommuner och myndigheter kommer allt tätare. Effekterna är oerhört kostsamma, för alla inblandade. De riskerar också att skada förtroendet för företagen som levererar tjänster som hanterar eller har tillgång till känslig information.

Att ha en hög informationssäkerhet blir alltmer betydelsefullt och borde ligga högt på chefers prioriteringslista. När man pratar om att förbättra it-säkerheten brukar dock fokus vara på att utbilda medarbetarna. Sällan ingår det som en del inom ledarskapsutbildningarna.

I ett forskningsprojekt vid Göteborgs universitet inriktat på just det, visade det sig att utbildning riktad till cheferna gav ett bättre resultat på säkerhetskulturen än den som riktas till personalen.

Djävulen sitter i detaljerna

Psykologen Martin Grill, en av forskarna bakom projektet, menar att djävulen som alltid sitter i detaljerna även när det handlar om att öka it-säkerheten.

– Det går inte att prata i allmänna termer om vad man önskar sig, eller ha högt flygande visioner. Man måste vara fokuserad, det har vi sett i ledarutveckling generellt. Om du vill åstadkomma en beteendeförändring så behöver du vara specifik och avgränsad att jobba mot just det.

Identifiera svagheter

Martin Grill, porträttbild.
Martin Grill.

Alla företag och organisationer har olika förutsättningar och olika styrkor och svagheter och dem måste man identifiera.

– Man får göra riskbedömningar och ha samtal med medarbetarna om vad det finns för hot mot informationssäkerheten, och hur de ska hanteras, säger Martin Grill.

För att sedan öka säkerhetstänket gäller det för chefer att utveckla ledarbeteenden som gör att man sätter det i fokus. Den metod som Martin Grill och hans forskarkollegor har tagit fram inriktar sig på tre beteenden:

1. Sätt informationssäkerhetsmål

Det handlar om att vara specifik när man sätter mål. Om ett företag har identifierat att dokumentationshanteringen har svagheter behöver man ställa frågor kring det. Exempelvis: Vilken typ av dokumentation ska vi hantera och på vilket sätt? Vilka medarbetare ska ha tillgång till den och på vilket sätt? Hur ser vi till att dokumentation inte når fel personer? Utifrån svaren sätts sedan målen.

2. Ha ett närvarande, lyssnande ledarskap

Enligt Martin Grill gäller det att skapa ett samtalsklimat där det är okej att prata om vilka hot som finns mot it-säkerheten så att chefen får den informationen från medarbetarna.

– För att få veta vad som inte fungerar bra är det viktigt att tänka igenom hur du ska reagera på dåligt säkerhetsbeteende. Om vi bestraffas för att vi berättar hur vi faktiskt gör med vår informationssäkerhet kommer folk inte att vara ärliga.

3. Ge återkoppling

Följ upp och ge feedback på de mål som ni har satt upp. Om företaget har en krånglig men säker informationshantering som tar lång tid att utföra blir det svårt att få folk att välja den. Det gäller särskilt om det finns ett snabbare sätt men som har lägre informationssäkerhetsnivå. Som chef behöver du därför följa upp och belöna det säkra sättet för att ändra medarbetarnas beteende.

För att veta att säkerhetsbeteendena förändras i positiv riktning är det viktigt att göra mätningar.

– Effekter av mätningar ska man inte underskatta, och det går att mäta mer än man tror. Det är ett väldigt effektivt sätt att följa upp någonting. Det gör att du kan återkoppla bättre.

Martin Grills forskning visar att arbete med it-säkerhet kan ge spridningseffekter.

– Om du till exempel får till en bra rutin i ett projekt tenderar du också att hantera dokumentation säkrare i andra projekt och bli mer noggrann med information generellt. Det leder till beteendeförändringar som sprider sig.

Text: Teres Hallman

IT-SÄKERHET: GÖR SÅ HÄR

1. Sätt upp informationssäkerhet på agendan för ett möte med både chefer och medarbetare.

2. Diskutera vilka problem som finns och hur ni vill hantera dem.

3. Bestäm tid och plats för att ta arbetet vidare.