Pesquisas recentes indicam que grandes modelos de linguagem (LLMs) podem não apenas resolver, mas também criar testes de inteligência emocional (IE). Este estudo, publicado na Communications Psychology em 2025 por Schlegel, Sommer e Mortillaro, destaca as capacidades dos LLMs na compreensão das emoções humanas.
A inteligência emocional, tradicionalmente uma característica humana, envolve reconhecer, entender e gerenciar emoções. O estudo usa arquiteturas de transformadores para avaliar como os LLMs se envolvem com conteúdo emocionalmente matizado. Os modelos se destacaram em responder e compor testes de IE confiáveis.
Os LLMs são treinados em vastos corpora de texto, capturando sutilezas semânticas, pistas afetivas e dinâmicas sociais. Os pesquisadores analisaram as respostas dos modelos aos itens de teste de IE, comparando-os com benchmarks humanos. Os modelos demonstraram a capacidade de simular o raciocínio emocional.
Protocolos de ajuste fino aprimoraram as sutilezas emocionais, aumentando a sensibilidade aos léxicos emocionais. A visualização da atenção mostrou que os LLMs priorizam diferentes partes do texto de entrada ao prever a competência emocional. Isso indica que os LLMs reconhecem implicitamente valências emocionais e relevância contextual.
A criação de novas avaliações de IE por LLMs abre uma nova fronteira em ferramentas psicológicas. Modelos de IA podem gerar autonomamente perguntas de IE plausíveis. Isso sugere uma nova sinergia entre IA e ciência psicológica.
Embora os LLMs mostrem competência em tarefas de IE, a questão permanece se eles realmente entendem as emoções. O estudo enfatiza o desempenho como um resultado mensurável, não a consciência emocional subjetiva. Avaliações de IE geradas por IA podem melhorar o diagnóstico e a personalização da terapia.
A dependência dos modelos em dados de treinamento os expõe a vieses inerentes às fontes textuais. Os pesquisadores defendem a intervenção contínua no treinamento do modelo. À medida que os modelos aumentam em sofisticação, estudos longitudinais são necessários para monitorar a evolução das capacidades de inteligência emocional em IA.
A pesquisa apresenta uma interseção de IA, psicologia e linguística. Schlegel, Sommer e Mortillaro catalisaram uma mudança de paradigma. Isso influenciará o desenvolvimento futuro da IA e as metodologias de avaliação emocional.
Outras colaborações interdisciplinares serão essenciais para aproveitar o poder dos modelos de linguagem de forma responsável. Isso garante que a inteligência emocional da máquina enriqueça a experiência humana. Parceiros de IA podem ajudar, aumentar ou até mesmo desafiar nossa compreensão emocional.