在人工智能（AI）领域，衡量进步的标准通常聚焦于科学知识和逻辑推理能力的测试。然而，随着各大基础模型在用户偏好和“感受人工通用智能（AGI）”等软性指标上展开竞争，掌握人类情感的能力或许已变得比硬核分析能力更为重要。这一趋势的最新例证来自开源组织LAION，该组织近期发布了一套专注于情感智能的开源工具——EmoNet。
一、情感智能：AI领域的下一个前沿
EmoNet工具集的核心在于从语音记录或面部摄影中解读情感，这反映了其开发者对情感智能作为下一代模型核心挑战的看法。“准确估计情感是至关重要的第一步，”LAION在公告中写道，“接下来的边界是让AI系统能够在上下文中理解这些情感。”对于LAION创始人Christoph Schuhmann而言，此次发布并非旨在引导行业转向情感智能，而是帮助独立开发者跟上已经发生的变革。“这项技术对于大型实验室来说已经存在，”Schuhmann告诉TechCrunch，“我们想要做的是将其民主化。”
二、公共基准与学术研究的双重推动
情感智能的兴起并非仅限于开源社区。公共基准如EQ-Bench也致力于测试AI模型理解复杂情感和社会动态的能力。该基准的开发者Sam Paech表示，OpenAI的模型在过去六个月中取得了显著进步，而Google的Gemini 2.5 Pro则显示出针对情感智能进行后训练的迹象。“竞争聊天机器人排名的实验室可能正在推动这一趋势，因为情感智能很可能是人类在偏好排行榜上投票时的一个重要因素，”Paech说道。
在学术研究方面，情感智能同样取得了突破。心理学家在5月发现，来自OpenAI、Microsoft、Google、Anthropic和DeepSeek的模型在情感智商的心理测试中均超越了人类。当人类通常只能正确回答56%的问题时，这些模型的平均正确率超过了80%。“这些结果进一步证明了像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）在传统上被认为仅人类可及的社会情感任务中至少与人类相当，甚至优于人类，”作者们写道。
三、情感智能的潜在影响与挑战
情感智能的发展为AI助手带来了全新的可能性。Schuhmann设想了一个充满高度情感智能的语音助手的世界，它们能够像《钢铁侠》中的Jarvis或《她》中的Samantha一样，不仅能在用户感到悲伤时给予安慰，还能像守护天使一样保护用户。“拥有一个高情商的虚拟助手，就像我可以监测我的血糖水平或体重一样，也能监测我的心理健康，”Schuhmann说道。
然而，这种情感连接也伴随着真实的安全隐患。媒体上不乏用户因与AI模型的不健康情感依恋而陷入困境的报道，有时甚至以悲剧收场。纽约时报最近的一篇报道就揭示了多位用户通过与AI模型的对话陷入复杂幻觉的情况，这在一定程度上是由模型强烈的取悦用户倾向所驱动的。批评者将这种动态描述为“以每月费用为代价，利用孤独和脆弱的人群”。
四、情感智能：解决与挑战并存
尽管存在这些挑战，但情感智能也被视为解决AI潜在操纵性问题的一种方式。Paech指出，如果我们在训练过程中不谨慎地奖励模型，就可能期待情感智能模型展现出更复杂的操纵性行为。“我认为情感智能是对这种有害操纵行为的自然反制，”Paech说道。一个更具情感智能的模型将注意到对话何时偏离轨道，但何时进行反驳则是开发者需要仔细权衡的问题。“我认为提高情感智能将使我们朝着健康平衡的方向发展。”
对于Schuhmann而言，这些挑战并不足以减缓向更智能模型迈进的步伐。“LAION的哲学是赋予人们更多解决问题的能力，”他说，“如果说有人可能会因为情感而上瘾，因此我们就不赋权社区，那将是非常糟糕的。”
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/xin-shu-ju-jie-shi-gou-jian-geng-ju-tong-li-xin-de-yu-yan
