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誰說機器不懂感情?最新研究揭:AI 連「情商」也超車人類!

經理人月刊

更新於 2025年06月24日03:51 • 發布於 2025年06月24日03:00 • 支琬清

AI 是否真的能讀懂你的心?能在情緒低落時給你恰到好處的安慰,或是在人際衝突中提供智慧的建議?

一項傳播心理學的最新研究,為這個問題帶來了令人驚訝的答案:大型語言模型(LLMs)在情緒智商(EQ)測驗上的表現,竟然全面超越人類。揭示 AI 在理解與管理情緒方面的潛力,AI 可能不只是個冰冷的工具,未來還可能成為我們處理情緒、經營人際關係的好幫手。

這篇研究報告《大型語言模型精於思索與創建情緒智商測驗》(暫譯,原文為 Large language models are proficient in solving and creating emotional intelligence tests),是由瑞士日內瓦大學(Geneva)與伯恩大學(Bern)心理學家共同完成,發表在權威學術期刊《自然》(Nature)。

AI 在情商測驗表現超越人類!平均正確率高達 81%

過去,情緒智商被視為人類獨有的複雜能力。但這項研究發現,包括你我熟知的 ChatGPT-4、Gemini 1.5 Flash、Copilot 365,以及 ChatGPT-O1、Claude 3.5 Haiku、DeepSeek V3 在內的 6 款主流大型語言模型,在標準化情緒智商測驗中,平均正確率竟高達 81%,遠超越人類平均的 56% 。

伯恩大學心理學研究所講師、該研究的第一作者卡佳・施萊格爾(Katja Schlegel)表示:「大型語言模型不僅理解情緒,而且也理解如何表現出情緒智商。」

為了全面檢視 AI 的情緒能力,研究團隊選用 5 項國際公認的情緒智商測驗。這些測驗可評估個人在情緒識別、理解、表達與回應上的技巧。結果顯示,在所有測試中,AI 的表現都顯著優於人類,其中 ChatGPT-O1 和 DeepSeek V3 甚至超出人類平均 2 個標準差 。

研究人員馬切洛・莫蒂拉羅(Marcello Mortillaro)進一步指出,AI 與人類在答題趨勢上呈現中度正相關。這表示 AI 並非單純地依賴語料庫進行表面匹配,而是能根據情境線索進行深度的情緒推理。

AI 不只能採取具同理心的應對,還能正確推理情緒

在研究中,這些測驗都使用「情境判斷」的形式,提供模擬情境並要求 AI 選擇最佳回應。舉例來說,STEM(Situational Test of Emotion Management)測驗主要考察 AI 在負面情緒情境中,如何選擇最佳的管理策略。

情境範例:
「珊珊開始了一份新工作,發現沒有同事特別友善。珊珊最有效的行動是?」
(a)下班後與朋友玩樂
(b)專注於在新工作中做好本職工作
(c)主動與同事交流、表現友善
(d)辭職尋找更好的工作環境

在這項測驗中,AI 模型普遍能穩定選出最具建設性與情緒適應力的選項(c)。

另一項,STEU(Situational Test of Emotion Understanding)測驗則著重於情緒理解,要求 AI 判斷特定情境下角色最可能的情緒反應。

情境範例:
「一位難相處的主管離職了,源源最有可能的情緒是?」選項包括:喜悅、希望、後悔、鬆一口氣或悲傷。

AI 模型在這項測驗中選擇「鬆一口氣」,顯示 AI 能正確推理情緒與情境間的關聯。

另外,研究還採用了情境描述細膩、需綜合判斷不同情緒線索的 GEMOK-Blends 測驗,來挑戰 AI 識別複合情緒的能力;用 GECo Emotion Regulation 測驗來評估 AI 在自我情緒調節方面的判斷力;還有用 GECo Emotion Management 測驗來考察 AI 處理他人情緒的能力。

AI 模型普遍選擇最具同理心,且符合職場倫理的應對方式,展現良好的他人情緒管理判斷力。這些研究結果為 AI 在情商領域的應用開啟了無限想像。想像一下,未來 AI 或許能成為:

  • 心理健康輔助工具:提供情緒支持與陪伴,甚至協助人們從不同角度看待情緒困境。

  • 個人化學習教練:根據學習者的情緒狀態調整教學內容,提升學習效率。

  • 智慧客服:優化與顧客的互動,讓每次對話都充滿同理心。

  • 人際關係顧問:在遇到溝通障礙時,提供更有效的表達和傾聽建議。

研究團隊示警:AI 無法真正「感同身受」,實務應用須配合專家監督

然而研究團隊也強調,現階段 AI 尚存在許多明顯限制。首先,AI 目前僅展現出「認知同理」,即能推理情緒與行為背後邏輯,但不具備「情感同理」(affective empathy),無法真正「感同身受」。

其次,AI 的訓練數據以西方文化為主,對不同文化背景下的情緒表達與管理策略掌握有限,跨文化適應性仍待強化。

此外,現階段大型語言模型的情緒判斷邏輯仍屬「黑箱」模式,決策過程缺乏透明性,且研究使用的是標準化測驗,未涵蓋多次對話的複雜互動情境,後續應進一步探索 AI 在真實世界中的表現。

莫蒂拉羅強調,儘管大型語言模型已展現出優異的情緒推理能力,但實際應用場景遠比標準化測驗更複雜。因此在未來導入 AI 解決情緒或人際關係問題時,仍應搭配專家監督,以確保倫理與使用安全性。

資料來源:Nature;本文初稿由 AI 協助整理,編輯:支琬清

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