Исследование, опубликованное 21 мая в журнале
В ходе эксперимента были задействованы шесть крупных языковых моделей:
Результаты оказались однозначными. Согласно оценкам экспертов-людей, языковые модели выбирали «правильный» эмоциональный ответ в 81% случаев. Показатель людей составил всего 56%. Кроме того, тестовые вопросы, сгенерированные искусственным интеллектом, были признаны людьми-оценщиками эквивалентными по сложности оригинальным и не являлись простым перефразированием. Корреляция между тестами, созданными ИИ, и оригинальными была оценена как «сильная», с коэффициентом 0,46.
Однако многие эксперты скептически отнеслись к выводам, указывая, что методология исследования, основанная на тестах с множественным выбором, не отражает всей сложности реальных эмоциональных взаимодействий. Таймур Иджлал, эксперт в области финансов и информационной безопасности, утверждает, что ИИ не демонстрирует «глубокого понимания», а просто чаще выбирает «статистически ожидаемый ответ». Он отмечает, что даже психологи-люди могут по-разному интерпретировать одни и те же эмоциональные сигналы.
Джейсон Хеннесси, основатель и генеральный директор
Несмотря на критику, существует реальный пример, подтверждающий способность ИИ эффективно управлять эмоциональными ситуациями. Система
Показательным стал инцидент, когда водитель, ставший свидетелем смертельной аварии с участием своего коллеги, отправил ассистенту 15-секундное голосовое сообщение, полное отчаяния.
Маркос Алвес признает, что лабораторные тесты упрощают распознавание эмоций, но утверждает, что изоляция «когнитивного уровня» полезна для анализа. По его словам, большие языковые модели способны анализировать миллиарды предложений и тысячи часов аудиозаписей, что позволяет им кодировать «микроинтонационные сигналы, которые люди часто упускают». Он заключает, что данные, полученные от
Статья была обновлена в 10 утра по восточному времени 29 июля для исправления названия и ссылки на
Communications Psychology, утверждает, что искусственный интеллект превосходит людей в понимании эмоций, особенно в выборе правильной реакции для разрядки напряженных ситуаций. Работа, проведенная учеными из Женевского университета (UNIGE) и Бернского университета (UniBE), ставила целью сравнить производительность моделей ИИ и людей в тестах на эмоциональный интеллект (ЭИ), а также оценить способность ИИ создавать новые валидные тестовые вопросы. Изображение носит иллюстративный характер
В ходе эксперимента были задействованы шесть крупных языковых моделей:
ChatGPT-4, ChatGPT-o1, Gemini 1.5 Flash, Claude 3.5 Haiku, Copilot 365 и DeepSeek V3. Их результаты сравнивались с человеческими на стандартных тестах ЭИ, таких как STEM, STEU, GEMOK-Blends, GECo Regulation и GECo Management. Результаты оказались однозначными. Согласно оценкам экспертов-людей, языковые модели выбирали «правильный» эмоциональный ответ в 81% случаев. Показатель людей составил всего 56%. Кроме того, тестовые вопросы, сгенерированные искусственным интеллектом, были признаны людьми-оценщиками эквивалентными по сложности оригинальным и не являлись простым перефразированием. Корреляция между тестами, созданными ИИ, и оригинальными была оценена как «сильная», с коэффициентом 0,46.
Однако многие эксперты скептически отнеслись к выводам, указывая, что методология исследования, основанная на тестах с множественным выбором, не отражает всей сложности реальных эмоциональных взаимодействий. Таймур Иджлал, эксперт в области финансов и информационной безопасности, утверждает, что ИИ не демонстрирует «глубокого понимания», а просто чаще выбирает «статистически ожидаемый ответ». Он отмечает, что даже психологи-люди могут по-разному интерпретировать одни и те же эмоциональные сигналы.
Джейсон Хеннесси, основатель и генеральный директор
Hennessy Digital, проводит параллель между исследованием и «Тестом на чтение мыслей по глазам», отмечая, что точность ИИ «резко падает», когда меняются такие переменные, как освещение или культурный контекст. Уайатт Мэйхэм, основатель Northwest AI Consulting, вовсе отвергает значимость исследования, сравнивая его с попыткой считать себя великим терапевтом только потому, что «хорошо справился с тематической викториной об эмоциях на BuzzFeed». Несмотря на критику, существует реальный пример, подтверждающий способность ИИ эффективно управлять эмоциональными ситуациями. Система
Aílton, разработанная Маркосом Алвесом, генеральным директором и главным научным сотрудником HAL-AI, является мультимодальным ассистентом в WhatsApp, использующим голос, текст и изображения. Системой пользуются более 6000 дальнобойщиков в Бразилии. Aílton с точностью около 80% идентифицирует стресс, гнев или печаль в сообщениях водителей. Этот показатель примерно на 20 процентных пунктов выше, чем у его коллег-людей в аналогичных условиях. Показательным стал инцидент, когда водитель, ставший свидетелем смертельной аварии с участием своего коллеги, отправил ассистенту 15-секундное голосовое сообщение, полное отчаяния.
Aílton мгновенно отреагировал: он выразил тонко сформулированные соболезнования, предоставил контакты для получения психологической помощи и автоматически оповестил менеджеров автопарка о произошедшем. Маркос Алвес признает, что лабораторные тесты упрощают распознавание эмоций, но утверждает, что изоляция «когнитивного уровня» полезна для анализа. По его словам, большие языковые модели способны анализировать миллиарды предложений и тысячи часов аудиозаписей, что позволяет им кодировать «микроинтонационные сигналы, которые люди часто упускают». Он заключает, что данные, полученные от
Aílton в реальных условиях, подтверждают: современные языковые модели уже способны распознавать эмоции и реагировать на них лучше, чем большинство людей. Статья была обновлена в 10 утра по восточному времени 29 июля для исправления названия и ссылки на
Northwest AI Consulting.
