Езиковите ИИ модели са се научили да разпознават емоциите и скритите им значения по-добре от някои хора

Големите езикови ИИ модели вече са способни да разпознават скрито значение, емоции и други тънкости в текстовете, също толкова добре, колкото и хората.

Последните проучвания показват, че LLM-ите като GPT-4, Gemini, Llama-3.1-70B и Mixtral 8×7B са способни до известна степен да откриват в думите политически възгледи, сарказъм и положителни или отрицателни конотации. Авторите на изследването установяват, че LLM-ите са почти толкова добри в анализа на настроенията, политическите възгледи, емоциите и сарказмът, колкото и хората.

В проучването са участвали и 33 доброволци. Общо са анализирани около 100 избрани текстови фрагмента. По-специално, GPT-4 се оказа дори по-последователен от хората при идентифицирането на политическите възгледи.

GPT-4 също така успя да открие емоционално оцветяване и негативни и положителни нюанси в текста. Изкуственият интелект разпознава дали текстът е написан от раздразнен човек или дълбоко възмутен. Сарказмът се оказа най-труден за разпознаване от LLM. Хората, участвали в проучването, обаче не са демонстрирали значителен успех в разпознаването на сарказма.

Разбирането колко интензивно се чувства някой или колко саркастичен е може да бъде от решаващо значение за поддържането на психичното здраве, подобряването на обслужването на клиентите и дори за гарантирането на безопасността. Използването на LLM като GPT-4 може значително да намали времето и разходите за анализ на големи количества текстови данни. 

Социалните учени често прекарват месеци в анализ на потребителски текстове, за да идентифицират тенденциите. От друга страна, GPT-4 отваря вратата за по-бързи и по-ефективни изследвания, което е особено важно по време на кризи, избори или извънредни ситуации.

Използването на езикови модели като тези би могло да улесни работата на разследващите журналисти и факт-чекърите. Инструментите, базирани на GPT-4, биха могли да помогнат за маркирането на емоционално заредените или политически предубедени публикации.

Въпреки това, прозрачността, справедливостта, безпристрастността и политическите възгледи все още остават предизвикателство за ИИ. Междувременно, големите езикови модели бързо настигат хората в разбирането и анализа на текстове. Бъдещите изследвания трябва да включват систематичен и задълбочен анализ на това колко стабилни са входните данни на ИИ моделите.

Резултатите от изследването са публикувани в списание Scientific Reports.