人間が常に機械を上回ると信じていたドメインのさらに別のset折のように思えるもので、研究者は現(xiàn)在、AIが私たちよりも感情をよりよく理解することを提案しています。

研究者は、人工知能が感情の優(yōu)れた把握を実証することを発見しました。感情的に激しい狀況を除去するための適切な反応を選択する際に、平均的な人間よりも有意に高いスコアを達成します。

5月21日にJournal Communications Psychologyで発表された最近の研究では、ジュネーブ大學（UNIGE）とベルン大學（UNIBE）の科學者が広く使用されている感情知能（EI）評価（ STEM 、 STEU 、 GEMOK-BLENDS 、 GECO REGULATION、GECO管理）を管理しました。 Claude 3.5 Haiku、Copilot 365、およびDeepseek V3。

この研究は、AIのパフォーマンスを人間の參加者のパフォーマンスと比較することと、EI評価の目的と一致する新しいテスト項目を生成するAIの能力を評価するという2つの側面に焦點を當てました。

以前の研究から検証された人間の反応を分析することにより、LLMSは、人間によって56％に比べて、エキスパートの人間の判斷に基づいて、感情的知能テストで81％の時間の「正しい」反応を選択しました。

新しいテストの質問を生成することを任された場合、人間の評価者は、これらの努力が難易度に関する元のテストに匹敵することを発見し、既存のバージョンの単なるバージョンではないことを確認しました。 AI生成テストと元のテストの相関は「強い」とみなされ、相関係數(shù)は0.46です（1.0は完全な相関を示し、0は相関がないことを示します）。

描かれた一般的な結論は、AIは人間よりも「理解」感情に熟達しているということでした。

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數(shù)人の専門家に相談すると、繰り返しのテーマは、使用される方法論を考慮することの重要性でした。この研究で採用されている各テストは、専門家が指摘しているように、対人緊張が高い実際の狀況を完全に反映していない、複數(shù)選択形式で構成されていました。

「人々が他の誰かがどのように感じているかに常に同意しているわけではなく、専門家でさえ感情的な手がかりを異なる方法で解釈できることを覚えておくことが重要です」と、金融と情報のセキュリティの専門家であるTaimur Ijlal氏は述べています。 「したがって、このようなテストで人を「アウトパフォーム」することは、必ずしもAIがより大きな洞察を持っていることを意味するわけではありません。統(tǒng)計的に予想される回答をより頻繁に選択しただけです。」

彼らは、評価されているスキルは本當に感情的な知性ではなく、何か他のものだと付け加えました。 「人工知能システムは、特に感情的な指標が表情や言葉の信號などの識別可能な構造に従う場合、パターンの認識に優(yōu)れています」と、メンタルヘルスの実踐者向けに設計されたAIベースのドキュメントプラットフォームであるCliniscriptsの創(chuàng)設者兼CEOであるNauman Jaffar氏は説明します。 「しかし、これを人間の感情の深い「理解」と同一視することは、AIが実際に達成したことを過大評価しています?！?/p>

AIは、真の感情的理解に必要な複雑な微妙な微妙さを把握するのではなく、構造化された定量的なクイズの設定に優(yōu)れていると、一部の専門家は強調しました。重要な観察の1つは、AIがリアルタイムの経験から削除された感情的なコンテキストを含むテストでパフォーマンスを向上させることでした。

Hennessy Digitalの創(chuàng)設者兼CEOであるJason Hennesseyは、検索と生成のAIシステムプロセス言語の研究に長年にわたって費やしてきましたが、感情狀態(tài)を評価するための一般的に使用される方法で、AIが潛在能力を示した方法であるEyes Test in The Eyes Testに研究を繰り返しました。しかし、ヘネシーが指摘したように、そのようなテストで照明や文化的文脈のような変數(shù)が変化すると、「AIの精度が劇的に急落します」。

ほとんどの専門家は、一般に、AIが人間よりも感情を「理解」しているという主張を、やや誇張されると考えていました。

「LLMが典型的な感情反応を分類するのに効果的であることを示していますか？」 Northwest ITコンサルティングの創(chuàng)設者であるWyatt Mayhamに尋ねました。 「確かに。しかし、感情的にテーマにしたバズフィードクイズを攻撃したからといって、誰かを優(yōu)秀なセラピストと呼ぶことに似ています?！?/p>

それでも、重要な例外は殘っています。真の感情的理解の代わりにパターン認識に依存しているにもかかわらず、AIは、特定の場合に感情狀態(tài)を特定して応答する際に優(yōu)れたパフォーマンスを実証しています。

ブラジルの6,000人以上の長距離トラックドライバーが利用する會話型AIであるAíltonは、音聲、テキスト、畫像を使用してマルチモーダルのWhatsAppアシスタントとして機能します。 HAL-AIのクリエーターであるMarcos Alvesは、Aíltonが約80％の精度でストレス、怒り、または悲しみを検出し、人間の対応者よりも20パーセントポイント高く、すべてのリアルタイムの感情的な相互作用の中で検出していると主張しています。

ある例では、Aíltonは、同僚の致命的な事故に続いて苦しめられた15秒の音聲メッセージを送信し、思慮深い哀dolの意を伝え、精神的健康リソースを提供し、フリートマネージャーに自動的に通知したドライバーに迅速かつ適切に対応しました。

以上が新しい研究は、私たちよりも感情を「理解している」と主張しています＆mdash;特に感情的に充電された狀況での詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。