新研究声称AI比我们更好地'理解”情绪。特别是在情感上充满电的情况下

在我们认为人类总是会超越机器的领域的另一个挫折中，研究人员现在建议AI比我们更好地理解情绪。

研究人员发现，人工智能表现出了对情绪的较高掌握 - 在选择对降低情感激烈的情况下的适当反应时，比普通人的得分明显高。

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。

该研究的重点是两个方面：将AI的性能与人类参与者的表现进行比较，并评估AI生成与EI评估目标一致的新测试项目的能力。

通过分析较早研究的验证人类反应，LLM在情绪智力测试中选择了81％的时间（基于人类专家判断）的“正确”响应，由人类占56％。

当负责生成新的测试问题时，人类评估人员发现这些努力与难度水平的原始测试相媲美，并确认它们不仅仅是现有版本的版本。 AI生成和原始测试之间的相关性被认为是“强”的，相关系数为0.46（其中1.0表示完美的相关性，0表示没有相关性）。

得出的总体结论是，与人类比人类更擅长“理解”情绪。

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在咨询了几位专家后，一个反复出现的主题是考虑使用的方法的重要性。该研究中采用的每个EI测试都由多项选择格式组成 - 典型的人际紧张局势较高的现实情况，正如专家所指出的那样。

财务和信息安全专家Taimur Ijlal说：“重要的是要记住，人们并不总是同意别人的感受，甚至专业人士也可以以不同的方式解释情感线索。” “因此，'优于'这样的测试中的一个人并不一定意味着AI具有更大的见解，而是更频繁地选择了统计上预期的答案。”

他们补充说，被评估的技能不是真正的情绪智力，而是其他事情。 “人工智能系统在识别模式方面表现出色，尤其是当情绪指标遵循可识别的结构（例如面部表情或口头信号）时，” Cliniscripts的创始人兼首席执行官Nauman Jaffar解释说，基于AI的文档平台为心理健康从业者设计。 “但是，将此等同于对人情绪的深刻'理解'，高估了AI的实际取得的成就。”

一些专家强调，AI在结构化的定量测验设置中表现出色，而不是掌握真正情感理解所需的复杂微妙之处。一个关键的观察是，AI在涉及实时体验中消除的情感环境的测试中表现更好，就像人类如何遇到它们一样。

Hennessy Digital的创始人兼首席执行官Jason Hennessey（Hennessy Digital）花了多年的时间研究搜索和生成AI系统过程语言，他将研究列为眼睛测试中的阅读思维，这是一种评估情绪状态的常用方法，并且AI显示了潜力。但是，正如轩尼诗（Hennessey）指出的那样，当像照明或文化背景等变量发生变化时，“ AI准确性急剧下降”。

大多数专家通常认为AI比人类更好地“理解”情绪的断言有些夸张。

“这是否表明LLM有效地分类了典型的情感反应？”西北IT咨询公司的创始人怀亚特·梅哈姆（Wyatt Mayham）问。 “当然。但是，这类似于称某人为出色的治疗师，只是因为他们获得了以情感为主题的Buzzfeed测验。”

尽管如此，仍然存在一个重要的例外：尽管依靠模式识别而不是真实的情感理解，但在某些情况下，AI在识别和对情绪状态的反应方面表现出了较高的表现。

Aílton是巴西6000多名长途卡车司机使用的对话AI，是使用语音，文本和图像的多模式WhatsApp助手。它的创作者，HAL-AI的首席执行官兼首席科学家Marcos Alves声称Aílton在80％的准确性中检测到压力，愤怒或悲伤（比其人类同行高的20个百分点高约20个百分点）都在实时的情感互动中。

在一个例子中，艾尔顿迅速而适当地回应了一名同事致命事故后发出令人痛苦的15秒语音信息的驾驶员，表示谨慎，慰问，提供心理健康资源，并自动通知车队经理。

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