在我們認(rèn)為人類總是會(huì)超越機(jī)器的領(lǐng)域的另一個(gè)挫折中，研究人員現(xiàn)在建議AI比我們更好地理解情緒。

研究人員發(fā)現(xiàn)，人工智能表現(xiàn)出了對(duì)情緒的較高掌握 - 在選擇對(duì)降低情感激烈的情況下的適當(dāng)反應(yīng)時(shí)，比普通人的得分明顯高。

In a recent study published on 21 May in the journal Communications Psychology , scientists from the University of Geneva (UNIGE) and the University of Bern (UniBE) administered widely-used emotional intelligence (EI) assessments ( STEM , STEU , GEMOK-Blends , GECo Regulation and GECo Management ) to well-known large language models (LLMs), such as ChatGPT-4, ChatGPT-o1, Gemini 1.5 Flash, Claude 3.5 Haiku，Copilot 365和DeepSeek V3。

該研究的重點(diǎn)是兩個(gè)方面：將AI的性能與人類參與者的表現(xiàn)進(jìn)行比較，並評(píng)估AI生成與EI評(píng)估目標(biāo)一致的新測(cè)試項(xiàng)目的能力。

通過(guò)分析較早研究的驗(yàn)證人類反應(yīng)，LLM在情緒智力測(cè)試中選擇了81％的時(shí)間（基於人類專家判斷）的“正確”響應(yīng)，由人類占56％。

當(dāng)負(fù)責(zé)生成新的測(cè)試問(wèn)題時(shí)，人類評(píng)估人員發(fā)現(xiàn)這些努力與難度水平的原始測(cè)試相媲美，並確認(rèn)它們不僅僅是現(xiàn)有版本的版本。 AI生成和原始測(cè)試之??間的相關(guān)性被認(rèn)為是“強(qiáng)”的，相關(guān)係數(shù)為0.46（其中1.0表示完美的相關(guān)性，0表示沒有相關(guān)性）。

得出的總體結(jié)論是，與人類比人類更擅長(zhǎng)“理解”情緒。

註冊(cè)現(xiàn)場(chǎng)科學(xué)每日新聞通訊，現(xiàn)在是更深層的故事

在諮詢了幾位專家後，一個(gè)反復(fù)出現(xiàn)的主題是考慮使用的方法的重要性。該研究中採(cǎi)用的每個(gè)EI測(cè)試都由多項(xiàng)選擇格式組成 - 典型的人際緊張局勢(shì)較高的現(xiàn)實(shí)情況，正如專家所指出的那樣。

財(cái)務(wù)和信息安全專家Taimur Ijlal說(shuō)：“重要的是要記住，人們並不總是同意別人的感受，甚至專業(yè)人士也可以以不同的方式解釋情感線索?！?“因此，'優(yōu)於'這樣的測(cè)試中的一個(gè)人並不一定意味著AI具有更大的見解，而是更頻繁地選擇了統(tǒng)計(jì)上預(yù)期的答案?！?/p>

他們補(bǔ)充說(shuō)，被評(píng)估的技能不是真正的情緒智力，而是其他事情。 “人工智能係統(tǒng)在識(shí)別模式方面表現(xiàn)出色，尤其是當(dāng)情緒指標(biāo)遵循可識(shí)別的結(jié)構(gòu)（例如面部表情或口頭信號(hào)）時(shí)，” Cliniscripts的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Nauman Jaffar解釋說(shuō)，基於AI的文檔平臺(tái)為心理健康從業(yè)者設(shè)計(jì)。 “但是，將此等同於對(duì)人情緒的深刻'理解'，高估了AI的實(shí)際取得的成就。”

一些專家強(qiáng)調(diào)，AI在結(jié)構(gòu)化的定量測(cè)驗(yàn)設(shè)置中表現(xiàn)出色，而不是掌握真正情感理解所需的複雜微妙之處。一個(gè)關(guān)鍵的觀察是，AI在涉及實(shí)時(shí)體驗(yàn)中消除的情感環(huán)境的測(cè)試中表現(xiàn)更好，就像人類如何遇到它們一樣。

Hennessy Digital的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Jason Hennessey（Hennessy Digital）花了多年的時(shí)間研究搜索和生成AI系統(tǒng)過(guò)程語(yǔ)言，他將研究列為眼睛測(cè)試中的閱讀思維，這是一種評(píng)估情緒狀態(tài)的常用方法，並且AI顯示了潛力。但是，正如軒尼詩(shī)（Hennessey）指出的那樣，當(dāng)像照明或文化背景等變量發(fā)生變化時(shí)，“ AI準(zhǔn)確性急劇下降”。

大多數(shù)專家通常認(rèn)為AI比人類更好地“理解”情緒的斷言有些誇張。

“這是否表明LLM有效地分類了典型的情感反應(yīng)？”西北IT諮詢公司的創(chuàng)始人懷亞特·梅哈姆（Wyatt Mayham）問(wèn)。 “當(dāng)然。但是，這類似於稱某人為出色的治療師，只是因?yàn)樗麄儷@得了以情感為主題的Buzzfeed測(cè)驗(yàn)?！?/p>

儘管如此，仍然存在一個(gè)重要的例外：儘管依靠模式識(shí)別而不是真實(shí)的情感理解，但在某些情況下，AI在識(shí)別和對(duì)情緒狀態(tài)的反應(yīng)方面表現(xiàn)出了較高的表現(xiàn)。

Aílton是巴西6000多名長(zhǎng)途卡車司機(jī)使用的對(duì)話AI，是使用語(yǔ)音，文本和圖像的多模式WhatsApp助手。它的創(chuàng)作者，HAL-AI的首席執(zhí)行官兼首席科學(xué)家Marcos Alves聲稱Aílton在80％的準(zhǔn)確性中檢測(cè)到壓力，憤怒或悲傷（比其人類同行高的20個(gè)百分點(diǎn)高約20個(gè)百分點(diǎn)）都在實(shí)時(shí)的情感互動(dòng)中。

在一個(gè)例子中，艾爾頓迅速而適當(dāng)?shù)鼗貞?yīng)了一名同事致命事故後發(fā)出令人痛苦的15秒語(yǔ)音信息的駕駛員，表示謹(jǐn)慎，慰問(wèn)，提供心理健康資源，並自動(dòng)通知車隊(duì)經(jīng)理。

以上是新研究聲稱AI比我們更好地'理解”情緒。特別是在情感上充滿電的情況下的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！