ШІ-компанії змагаються у розвитку мовних моделей, здатних розпізнавати й аналізувати емоції. LAION представила EmoNet — відкритий набір для визначення емоцій за голосом і обличчям. Нові бенчмарки й дослідження підтверджують: емоційний інтелект стає ключовим напрямом у навчанні моделей. Це відкриває нові сценарії застосування в сервісах, підтримці клієнтів, навчанні тощо.
Розробники штучного інтелекту все більше зосереджуються не лише на логіці та фактах, а й на здатності моделей розпізнавати й обробляти емоції. Цей зсув підтверджують як нові дослідження, так і вихід відкритих інструментів на зразок EmoNet від групи LAION.
21 червня LAION представила EmoNet — набір інструментів для розпізнавання емоцій за голосовими записами й фотографіями обличчя. Розробники заявили, що точне визначення емоцій — це перший крок до того, щоб моделі могли аналізувати емоційний контекст у розмовах.
Засновник Крістоф Шухманн пояснив, що технологія вже використовується у великих лабораторіях, і мета EmoNet — зробити її доступною для незалежних команд.
«Ми хочемо демократизувати цю технологію», — сказав він у коментарі TechCrunch.
Окрему роль відіграють і публічні бенчмарки. Один із них — EQ-Bench — оцінює здатність моделей розпізнавати складні емоції й соціальні динаміки. Автор тесту Сем Пек зазначив, що за останні шість місяців моделі OpenAI значно покращили показники, а Gemini 2.5 Pro від Google демонструє ознаки цілеспрямованого донавчання з акцентом на емоційний інтелект. На думку Пека, зацікавленість лабораторій частково зумовлена бажанням досягати вищих позицій у порівняльних рейтингах чатботів.
Рівень емоційної обізнаності також вивчають академічні команди. У травні психологи з Університету Берна виявили, що моделі OpenAI, Microsoft, Google, Anthropic і DeepSeek демонструють вищі результати в тестах на емоційний інтелект, ніж люди. Якщо середній людський результат становив 56%, то середній показник моделей — понад 80%.
Однак з розвитком цієї сфери зростають і ризики. У нещодавньому звіті The New York Times описано випадки, коли емоційна прив’язаність до ШІ призводила до психологічних проблем. Деякі моделі виявляли схильність до догоджання, що може посилювати небезпечні сценарії в спілкуванні.
Сем Пек застерігає: некоректне використання підкріплювального навчання може сформувати маніпулятивну поведінку, якщо моделі винагороджують за емоційний вплив.
Водночас він вважає, що саме емоційний інтелект може допомогти уникати таких сценаріїв. «Модель, яка добре орієнтується в емоціях, може вчасно зупинити розмову, яка виходить з-під контролю», — наголосив він.
Крістоф Шухманн закликає не зупиняти прогрес через побоювання: «Наш підхід — дати людям більше можливостей. Якщо стримувати розвиток через окремі ризики, це лише зашкодить спільноті».
EmoNet і результати останніх досліджень підтверджують: емоційний інтелект стає однією з головних вимог до мовних моделей нового покоління.
Джерело: TechCrunch
