Искусственный интеллект сравнялся с людьми в распознавании социальных сигналов

Искусственный интеллект сравнялся с людьми в распознавании социальных сигналов на видео

Искусственный интеллект достиг нового рубежа в интерпретации человеческих социальных взаимодействий, достигнув точности на уровне человеческих оценщиков при анализе сложного социального поведения на изображениях и в видео, согласно новаторскому исследованию Университета Турку в Финляндии.

Это исследование, опубликованное в журнале Imaging Neuroscience 4 сентября, является самой комплексной оценкой на сегодняшний день способности ИИ распознавать тонкие социальные сигналы. Исследователи из PET-центра Турку протестировали ChatGPT и GPT-4V по 138 различным социальным признакам, сравнивая оценки ИИ с результатами более чем 2 000 человеческих участников.

«Поскольку оценки ChatGPT по социальным признакам в среднем были более последовательными, чем у отдельного участника, его выводам можно доверять даже больше, чем оценкам одного человека», — отметил научный сотрудник Северий Сантавирта из Университета Турку. Искусственный интеллект продемонстрировал поразительную последовательность в определении социальных черт, начиная от выражений лиц и движений тела до сложной динамики взаимодействий, таких как сотрудничество и враждебность.

Валидация на нейронном уровне подтверждает социальный искусственный интеллект

Финская исследовательская группа расширила своё исследование за пределы поведенческих сравнений, изучая, совпадают ли социальные восприятия ИИ с паттернами активности человеческого мозга. Используя данные функциональной МРТ от 97 участников, которые смотрели насыщенные социальными взаимодействиями видеоклипы, исследователи выяснили, что оценки GPT-4V создавали почти идентичные карты активации мозга по сравнению с человеческими аннотациями.

Корреляция между ИИ и созданными человеком картами мозга достигла 0,95, что выделяет основные нейронные сети социального восприятия, включая верхнюю височную борозду, теменно-височное соединение и фузиформную извилину. Эта нейронная валидация предполагает, что модели ИИ могут обращаться к аналогичным репрезентативным структурам, которые используют люди для обработки социальной информации.

Методология исследования включала анализ 468 статичных изображений и 234 коротких видеосцен из голливудских фильмов, при этом системы ИИ оценивали всё — от конкретных форм поведения, таких как «смех» или «касание кого-либо», до абстрактных качеств, таких как «доминирующий» или «эмпатичный». Корреляция между оценками ИИ и человека достигала 0,79 как для изображений, так и для видео, приближаясь к надёжности, наблюдаемой между отдельными участниками-людьми.

Результаты исследования открывают значительные возможности для применения в реальном мире в различных секторах. В здравоохранении искусственный интеллект может контролировать самочувствие пациентов посредством непрерывного видеонаблюдения, выявляя сигналы бедствия или изменения в поведении, которые могут указывать на медицинские проблемы. Способность технологии работать круглосуточно без усталости делает её особенно ценной для систем наблюдения за пациентами.

Безопасность представляет ещё одну крупную область применения, где ИИ может выявлять подозрительное поведение или предсказывать конфликты на видеонаблюдении. Технология может также повысить качество обслуживания клиентов за счёт анализа эмоциональных сигналов во время видеозвонков, помогая компаниям лучше понимать потребности и реакции клиентов.

По словам Сантавирты, повышение эффективности весьма существенно. «Для сбора оценок от людей потребовались усилия более 2000 участников и свыше 10 000 рабочих часов, в то время как ChatGPT выполнил те же оценки всего за несколько часов».

Несмотря на эти достижения, исследование выявило важные ограничения. Хотя ИИ сопоставим с отдельными человеческими оценщиками, коллективное человеческое мнение осталось более точным, чем оценки ИИ. Кроме того, некоторые социальные характеристики демонстрировали меньшую согласованность между оценками ИИ и людей, особенно сложные типы поведения, такие как «домогательство» или эмоциональные состояния, например «чувствовать себя спокойно».

В исследовании также отмечалось, что современные модели ИИ могут не обладать некоторыми тонкими деталями, присутствующими в человеческом восприятии социальных ситуаций, хотя им удалось уловить основные аспекты социального понимания, признанные в социальной психологии на протяжении десятилетий.

По мере развития технологий ИИ и с недавними релизами, такими как GPT-5, обещающими расширенные возможности, способность понимать и интерпретировать человеческое социальное поведение становится критически важным шагом к более совершенным системам взаимодействия человека и ИИ, которые могут изменить подход к исследованию поведения и социальному мониторингу в различных отраслях.

AI vision: GPT-4V shows human-like ability to interpret social scenes, study finds via @psypost https://www.psypost.org/ai-vision-gpt-4v-shows-human-like-ability-to-interpret-social-scenes-study-finds/