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 Kristiansson 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

AI kan göra dig sämre på jobbet

AI kan spara tid och minska arbetsbördan. Men forskning pekar också på en risk: när vi slutar använda vissa färdigheter kan de försvagas över tid. Det fenomenet kallas deskilling, enligt forskaren Christina Nilsson.
Elisabeth Brising Publicerad 11 september 2026, kl 05:59
Christina Nilsson, doktorand inom tillämpad IT, bredvid en illustration som symboliserar AI och mänsklig kompetens.
Forskningen om så kallad deskilling växer. Enligt Christina Nilsson kan yrkeskunskaper försvagas när AI tar över delar av det kognitiva arbetet. Foto: Privat/Colourbox

Hur påverkar AI-boomen vår yrkeskompetens?

– Generativ AI har letat sig in på många områden, det är som en våg som väller in. Det behövs mer forskning, men det man kan säga är att det du inte tränar på eller slutar träna på kommer du att bli sämre på att utföra. Use it or lose it. Eftersom vi människor är lite lata och gärna tar genvägar har man sett en risk här, säger Christina Nilsson, digital strateg och doktorand vid Institutionen för tillämpad IT på Göteborgs universitet.

Det pratas om deskilling, att vi kan bli sämre på jobbet av AI. Förklara!

– Begreppet är inte nytt och oron är ännu äldre. Arbetslivsforskning har tidigare visat hur arbetets organisering kan leda till deskilling. Hur yrkesroller förändras av teknik så att man exempelvis får färre uppgifter och mindre ansvar. 

– I dag pratar man även om deskilling, eller skill erosion, i relation till AI. Då menar man att vissa färdigheter försvagas när de inte används lika ofta. 

Kompetenstapp kom smygande: ”fick ta in konsulter”

En kunskapsmässig försämring, är oftast osynlig till en början. 
– Det gör den lite lurig, säger Christina Nilsson. 

Hon ger ett exempel: En redovisningsfirma hade alldeles för mycket att göra och införde ett automatiserat stöd. Det slog väl ut och tog bort mycket kognitiv belastning. Alla medarbetare var jättenöjda och kunderna såg bättre kvalitet. 

Men några år senare behövde de ett nytt system som funkade lite annorlunda än det första. 

– Då märkte man att medarbetarna hade tappat så mycket av kompetensen att själva göra en del av det här tunga kognitiva jobbet att kunderna började klaga. De fick ta in konsulter och bygga upp kompetensen från början igen, säger Christina Nilsson. 

Studier visar tecken på kompetensförlust

Christina Nilsson berättar om nya studier som visat dels hur läkare kan missa fler små förstadier till cancer vid koloskopi efter att ha vant sig vid ett AI-stöd, dels att studenter blev sämre på att skriva självständigt, minnas och känna ägarskap över sina texter när de fick ta hjälp av AI. 

Inte minst för studenter och nyexaminerade väcker AI frågor om hur mycket träning som krävs för att bli yrkesskicklig nog att arbeta utan AI-stöd. 

Gör AI vår hjärna dummare?

– Nej, det finns det ingen som säger, inte automatiskt. Det handlar otroligt mycket om hur vi använder AI. Men om man alltid använder AI för att ta fram skrivutkast gör det något med ens kunnande. 

– Att ta fram text är inte bara en slutprodukt, utan vi behöver kunna tänka själva, argumentera och hitta luckor i ett resonemang. Det finns en risk att vi blir mindre vassa, beroende av och förlitar oss för mycket på AI i våra beslut. Vad händer om AI går ner eller har fel? Vi måste fortsatt kunna bedöma outputen av AI.

Hur behåller man sin kompetens? 

– Du fortsätter göra det du behöver fortsätta kunna. Det man kan göra själv är att inte alltid förlita sig på AI. Till exempel: På onsdagar jobbar jag manuellt och sen ber jag AI hitta luckor. Lite som inom flyget. Du ska kunna flyga både manuellt och automatiskt. Eller skriv ditt utkast själv först och be sedan AI förbättra det. 

– Organisationen behöver också ta ansvar. Individen kan inte själv ta helt och hållet upprätthålla sin kompetens. 

Är deskilling bara negativt? 

– Nej. Jag brukar använda liknelsen med bondesamhället: Kunde vi inte mjölka kor för hand fick vi ingen mjölk förr i tiden. I dag vet få hur man närmar sig en ko, men vi har massor av mjölk. 

–  Ibland kan färdigheter ha spelat ut sin roll och det kan också vara lätt att hämta upp kunskaperna om vi skulle behöva. Jobb blir inte alltid utarmade, utan man får kanske nya arbetsuppgifter i stället.