Ничего не найдено. Попробуйте еще
Не чувствует, но понимает: может ли эмпатия ИИ быть глубже человеческой
-
АвторИрина ПоловинкинаПредпочитает человеческую эмпатию -
ЭкспертДарья ДобровольскаяДиректор по развитию бизнеса FlexTech.AI -
ЭкспертАлександр КрушинскийДиректор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS
Эмпатия — это не магия, а навык, который можно оцифровать. Современный ИИ не переживает эмоции, но отлично их распознаёт и воспроизводит. Как это работает, в чём основные сложности обучения ИИ и почему искусственная эмпатия бывает убедительнее человеческой, разбираемся вместе с директором по развитию бизнеса FlexTech.AI, предпринимателем Дарьей Добровольской и директором департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александром Крушинским.
Как у ИИ обстоят дела с эмпатией
«Самое распространённое заблуждение, с которым я сталкиваюсь, — это то, что искусственному интеллекту эмпатичность недоступна», — делится директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский.
Директор по развитию бизнеса FlexTech.AI, предприниматель Дарья Добровольская предлагает для начала «развеять магический флёр» вокруг эмпатии и ИИ.
«Это не сверхспособность. Это способность чутко и уважительно реагировать на состояние другого человека. Не все люди этим владеют, но у многих это действительно встроено на уровне инстинкта. Так что в целом это то, что можно оцифровать и передать алгоритмам», — объясняет Дарья Добровольская.
Другими словами, эмпатичность — это умение осознавать и интерпретировать чужие эмоции, опираясь на собственный опыт. Переживание эмоций — механизм иррациональных реакций. При этом эмоциональные структуры у мозга просты и понятны: они содержат центр удовольствия и центр страха.
При активации центра удовольствия — например, когда мы видим вкусный десерт или любимого человека, — приятное ощущение внутри подсказывает, что нам стоит к этому приблизиться, что это безопасно. И наоборот, если мы видим быстро приближающуюся машину, то испытываем страх. Внутреннее ощущение подсказывает: нужно отбежать. Человек ощущает разнообразные эмоции на биохимическом уровне вне зависимости от национальности и места жительства.
Что это означает в части развития эмоций искусственного интеллекта? Нейросеть может осознавать человеческие настроения по мимике, тону голоса, жестикуляции. Но вот переживать те же эмоции, что и человек, ИИ не может.
«ИИ не чувствует и никогда не будет (интересно, не спросят ли с меня за эти слова лет через 10 какие-то особенно обидчивые роботы). Но ИИ может сыграть эмпатию убедительнее многих людей», — подчёркивает Дарья Добровольская.
В подтверждение своих слов эксперт приводит исследование, в котором сообщается, что психологическая помощь — это основной запрос к ИИ среди пользователей в США в 2025 году. Так происходит, потому что ИИ не перебивает, довольно точно интерпретирует сказанное, а также не даёт неуместных советов. По сути, ИИ может проявлять эмпатию и эмоции в таком формате.
«Я бы не сказал, что развитие „рациональной части“ интеллекта превалирует над эмоциональной составляющей. Современные генеративные сети отлично улавливают и демонстрируют эмоции — не хуже, чем понимают смысл сказанного. Уже сейчас ИИ может демонстрировать уровень убедительности, превышающий человека, и это составляет одну из угроз злоупотребления ИИ», — рассуждает Александр Крушинский.
Зачем совершенствовать способность ИИ к эмпатии
Эмпатичный ИИ также называют affective computing. Это быстрорастущая область, внутри которой разработчики такого машинного интеллекта стремятся сформировать у него осознание истинных смыслов человеческой речи и эмоций. Совершенствование эмпатичного восприятия ИИ нужно по нескольким причинам.
1. Повышение уровня безопасности
Например, внедрение ИИ в систему электроники автомобиля. Эта функция поможет распознать эмоции водителя и пассажиров и оценить, если кто-то из них находится в нестабильном состоянии. Именно такую разработку хотят запатентовать General Motors, подав заявку в соответствующий комитет в июле 2025 года.
2. Улучшение общения
Методика распознавания реакций в ходе общения спикера с аудиторией поможет быстро понять, в какое русло уводить выступление. Появление Microsoft HoloLens, очков смешанной реальности, помогает распознавать ответные реакции зала.
3. Повышение вовлечённости в игру и обучение
Сейчас повышение вовлечённости в игру или обучение происходит за счёт платформы. Например, МТС Линк Вебинары предлагают разнообразные реакции на речь спикера, эмодзи, огоньки, возможность общения в чате, а также интеграцию с МТС Линк Досками для усиления вовлечённости пользователей с помощью визуализации. А в МТС Линк Формах пользователь оперативно получает обратную связь на свои ответы в тесте и быстрее приступает к следующему блоку обучения.
Чем глубже ИИ будет понимать эмоции аудитории, тем лучше провайдеры смогут адаптировать игры и интерактивы для обучений под запросы пользователей. А уже это заметно повысит погружение в виртуальную реальность или образовательный курс.
Как эффективно использовать искусственный интеллект для процесса обучения, поделился амбассадор ИИ-функций в сервисах МТС Линк Линки.
«Сервис МТС Линк Формы подходит для вовлечения обучающихся в процесс. А проверку удобно делегировать ИИ-помощнику. Чтобы всё прошло корректно, автору формы (тренеру, преподавателю или коучу) нужно составить промпт. Чем точнее и подробнее он будет сформулирован, тем лучше ИИ-помощник сервиса проверит рассуждения ученика. Опишите, что вы хотите: похвалить, поругать, найти зоны роста, покритиковать или уточнить, чего не хватило», — подсказывает Линки.
В чём основные сложности в обучении ИИ эмпатии
Дарья Добровольская считает, что есть три главные трудности в обучении ИИ эмпатии: сложность человеческого восприятия, анализ реакции в разных контекстах ситуации и культурный код.
«Первая проблема обучения ИИ-эмпатии не в алгоритмах, а в людях. Мы сами часто не можем понять, что с нами происходит. А теперь представьте ИИ, который должен угадывать эмоции из фразы „всё нормально“. Без интонации, без мимики, без контекста», — рассуждает эксперт.
Вторая сложность состоит в уточнении реакции в конкретной ситуации. Дарья приводит пример: шаблонные фразы вроде «держись, ты справишься!» или «не нервничай!» звучат обидно в некоторых ситуациях. Но при этом причины человеческой обиды разнятся, хотя слова одни и те же. ИИ подобного не чувствует, он может только имитировать.
Третья сложность — культурный контекст. То, что в одной культуре, — забота, в другой — навязчивость. Если, например, разработчик ИИ вложит в него «китайскую эмпатию», то на запрос рецепта горячего напитка пользователь может получить множество рекомендаций о том, как избавиться от простуды. Для привыкшего к европейскому укладу жизни человека подобное воспринимается как гиперопека и раздражающая навязчивость.
«Поэтому мы не получим универсальный эмпатичный ИИ. Но получим десятки настроенных под контекст программ. И это нормально», — подчёркивает Дарья Добровольская.
Какие данные нужны, чтобы обучить ИИ эмпатии
Александр Крушинский рассказывает, что эмпатию ИИ-агента можно разделить на три части:
- Понимание настроения человека по его репликам.
- Эмпатичность самой реплики, то есть её формулировка.
- Тональность голоса, которым ИИ озвучивает ответ. Это три отдельных части, каждая из которых обучается независимо.
Также эксперт делится, что для обучения эмоциям ИИ используют корпус реплик клиента. Это значит, что для каждой фразы AI-тренер указывает эмоцию, с которой, на его взгляд, она была произнесена. При этом для формулировки реплик, по большому счёту, обучение не требуется. Современные LLM (большие языковые модели) хорошо инструктируются по тональности ответа.
Как корректно измерить уровень эмпатии у ИИ
По словам Дарьи Добровольской, метрик для измерения эмпатии ИИ в прямом смысле пока нет.
«Человек не может объективно измерить, насколько ему стало тепло от фразы бота», — отмечает Дарья.
Но есть несколько метрик, на которые, по словам эксперта, ориентируются разработчики.
Обратная связь
Речь про реальную человеческую оценку работы ИИ. Когда живые люди говорят: «Да, вот этот ответ звучал по-человечески», — это субъективно, но близко к действительности.
Вовлечённость пользователя
Если после ответа человек продолжает разговор, открывается, делится, значит, ответ ИИ сработал. Это поведенческая метрика. Чем больше реакций оставляет пользователь, тем быстрее нейросети учатся эмпатии и смогут понимать его корректно.
Технические параметры
Модели можно заранее строить на базе эмпатичных ответов, которые подтверждены прикладными исследованиями. Например, фокус-группой AI-тренеров, которые обработали сотни запросов и эмоциональную составляющую ИИ-ответов на них.
Также оценивать эффективность эмпатии ИИ можно по F1-Score. Это особая метрика в машинном обучении, которую применяют для анализа результативности модели классификации.
Уже есть исследования, где люди оценивали эмпатичность нейросетей выше, чем человека. Почему? ИИ слушает и не даёт неуместных оценочных суждений. Дарья Добровольская подчёркивает, что на фоне всеобщей заинтересованности в эмпатичном ИИ запрос на профессии реального мира, строящиеся на проявлении эмпатии, растут. Из результатов исследования 2025 года становится ясно, что рост запроса на подобные профессии при этом стабильный, особенно в нише ментального здоровья.
«Парадокс, но факт: чем больше автоматизации в разных сферах общества, тем больше аудитории хочется живого контакта. Настоящего „я тебя понимаю“, а не просто ответов по скрипту. Но — и это важно — речь про качественное общение. Ведь равнодушных непрофессиональных специалистов и „говорящие головы“ ИИ заменит быстрее всех, так что на подлинную человеческую эмпатию всегда будет спрос», — подводит итог Дарья Добровольская.
Подпишитесь на рассылку МТС Линк Медиа
Каждую пятницу присылаем самые интересные статьи об эффективной работе и коммуникациях в онлайне на почту