Недавние исследования показывают, что большие языковые модели (LLM) могут не только решать, но и создавать тесты на эмоциональный интеллект (EI). Это исследование, опубликованное в журнале Communications Psychology в 2025 году Шлегелем, Зоммером и Мортилларо, подчеркивает возможности LLM в понимании человеческих эмоций.
Эмоциональный интеллект, традиционно являющийся человеческой чертой, включает в себя распознавание, понимание и управление эмоциями. В исследовании используются трансформаторные архитектуры для оценки того, как LLM взаимодействуют с эмоционально нюансированным контентом. Модели преуспели в ответах и составлении достоверных тестов EI.
LLM обучаются на огромных текстовых корпусах, улавливая семантические тонкости, аффективные сигналы и социальную динамику. Исследователи проанализировали ответы моделей на элементы теста EI, сравнив их с человеческими эталонами. Модели продемонстрировали способность имитировать эмоциональное рассуждение.
Протоколы тонкой настройки улучшили эмоциональные тонкости, повысив чувствительность к эмоциональным лексиконам. Визуализация внимания показала, что LLM приоритизируют различные части входного текста при прогнозировании эмоциональной компетентности. Это указывает на то, что LLM неявно распознают эмоциональные валентности и контекстуальную релевантность.
Создание новых оценок EI с помощью LLM открывает новую границу в психологических инструментах. Модели ИИ могут автономно генерировать правдоподобные вопросы EI. Это предполагает новую синергию между ИИ и психологической наукой.
Хотя LLM демонстрируют компетентность в задачах EI, остается вопрос, действительно ли они понимают эмоции. В исследовании подчеркивается производительность как измеримый результат, а не субъективное эмоциональное осознание. Оценки EI, сгенерированные ИИ, могут улучшить диагностику и персонализацию терапии.
Зависимость моделей от данных обучения подвергает их предвзятостям, присущим текстовым источникам. Исследователи выступают за продолжение вмешательства в обучение моделей. По мере повышения сложности моделей необходимы долгосрочные исследования для мониторинга эволюции возможностей эмоционального интеллекта в ИИ.
Исследование представляет собой пересечение ИИ, психологии и лингвистики. Шлегель, Зоммер и Мортилларо катализировали смену парадигмы. Это повлияет на будущее развитие ИИ и методологии эмоциональной оценки.
Дальнейшее междисциплинарное сотрудничество будет иметь важное значение для ответственного использования возможностей языковых моделей. Это гарантирует, что эмоциональный машинный интеллект обогатит человеческий опыт. Партнеры по ИИ могут помогать, расширять или даже оспаривать наше эмоциональное понимание.