Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера добавят эмоций искусственному интеллекту

Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и исследователи Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка разработали специальную систему, которая с помощью больших языковых моделей сделает искусственный интеллект (AI) более эмоциональным при общении с человеком. Синтезом AI-эмоций займутся набирающие популярность мультиагентные модели. Научная работа о проведенном исследовании опубликована в рамках Международной совместной конференции по искусственному интеллекту — IJCAI 2024.

В основу системы легли разработанные авторами эффективные AI-модели компьютерного зрения по распознаванию выражений лиц пользователей, которые можно запускать непосредственно на их устройствах. В ходе диалога с помощью этих моделей в режиме реального времени анализируются эмоции собеседника, в том числе на ответы AI, что может помочь в формировании специальных датасетов для обучения и совершенствования системы генерации эмоциональных ответов на запросы пользователей. 

«В нашей системе распознанная эмоция используется для выбора более эмпатичного ответа AI, который генерируется одновременно несколькими языковыми моделями, настроенными на базовые эмоции: радость, печаль, страх или гнев. В результате получаемый ответ содержит более подробный анализ выданных AI рекомендаций, их достоинства и недостатки с точки зрения эмоциональной реакции на них пользователей», — комментирует один из авторов статьи, доцент НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Людмила Савченко.  

Решение НИУ ВШЭ и Сбера можно применять там, где важно учитывать эмоциональное состояние пользователей: в чат-ботах компаний, службах поддержки, образовательных приложениях и других направлениях, где нужен контакт с клиентом. В результате предложения и рекомендации продуктов и услуг будут выглядеть более естественными и эмпатичными. Благодаря этому компании смогут лучше общаться с клиентами, ученые получат новый инструмент для исследования эмоций, а пользователи — более эффективное взаимодействие с AI. Сегодня AI-модели уже применяются в разработке GigaPevt — медицинского диагностического ассистента на базе большой языковой модели GigaChat — для анализа эмоционального состояния пользователя.