AI 是否真的能讀懂你的心？能在情緒低落時給你恰到好處的安慰，或是在人際衝突中提供智慧的建議？

一項傳播心理學的最新研究，為這個問題帶來了令人驚訝的答案：大型語言模型（LLMs）在情緒智商（EQ）測驗上的表現，竟然全面超越人類。揭示 AI 在理解與管理情緒方面的潛力，AI 可能不只是個冰冷的工具，未來還可能成為我們處理情緒、經營人際關係的好幫手。

這篇研究報告《大型語言模型精於思索與創建情緒智商測驗》（暫譯，原文為 Large language models are proficient in solving and creating emotional intelligence tests），是由瑞士日內瓦大學（Geneva）與伯恩大學（Bern）心理學家共同完成，發表在權威學術期刊《自然》（Nature）。

AI 在情商測驗表現超越人類！平均正確率高達 81%

過去，情緒智商被視為人類獨有的複雜能力。但這項研究發現，包括你我熟知的 ChatGPT-4、Gemini 1.5 Flash、Copilot 365，以及 ChatGPT-O1、Claude 3.5 Haiku、DeepSeek V3 在內的 6 款主流大型語言模型，在標準化情緒智商測驗中，平均正確率竟高達 81%，遠超越人類平均的 56% 。

伯恩大學心理學研究所講師、該研究的第一作者卡佳・施萊格爾（Katja Schlegel）表示：「大型語言模型不僅理解情緒，而且也理解如何表現出情緒智商。」

為了全面檢視 AI 的情緒能力，研究團隊選用 5 項國際公認的情緒智商測驗。這些測驗可評估個人在情緒識別、理解、表達與回應上的技巧。結果顯示，在所有測試中，AI 的表現都顯著優於人類，其中 ChatGPT-O1 和 DeepSeek V3 甚至超出人類平均 2 個標準差 。

研究人員馬切洛・莫蒂拉羅（Marcello Mortillaro）進一步指出，AI 與人類在答題趨勢上呈現中度正相關。這表示 AI 並非單純地依賴語料庫進行表面匹配，而是能根據情境線索進行深度的情緒推理。

AI 不只能採取具同理心的應對，還能正確推理情緒

在研究中，這些測驗都使用「情境判斷」的形式，提供模擬情境並要求 AI 選擇最佳回應。舉例來說，STEM（Situational Test of Emotion Management）測驗主要考察 AI 在負面情緒情境中，如何選擇最佳的管理策略。

情境範例：
「珊珊開始了一份新工作，發現沒有同事特別友善。珊珊最有效的行動是？」
（a）下班後與朋友玩樂
（b）專注於在新工作中做好本職工作
（c）主動與同事交流、表現友善
（d）辭職尋找更好的工作環境

在這項測驗中，AI 模型普遍能穩定選出最具建設性與情緒適應力的選項（c）。

另一項，STEU（Situational Test of Emotion Understanding）測驗則著重於情緒理解，要求 AI 判斷特定情境下角色最可能的情緒反應。

情境範例：
「一位難相處的主管離職了，源源最有可能的情緒是？」選項包括：喜悅、希望、後悔、鬆一口氣或悲傷。

AI 模型在這項測驗中選擇「鬆一口氣」，顯示 AI 能正確推理情緒與情境間的關聯。

另外，研究還採用了情境描述細膩、需綜合判斷不同情緒線索的 GEMOK-Blends 測驗，來挑戰 AI 識別複合情緒的能力；用 GECo Emotion Regulation 測驗來評估 AI 在自我情緒調節方面的判斷力；還有用 GECo Emotion Management 測驗來考察 AI 處理他人情緒的能力。

AI 模型普遍選擇最具同理心，且符合職場倫理的應對方式，展現良好的他人情緒管理判斷力。這些研究結果為 AI 在情商領域的應用開啟了無限想像。想像一下，未來 AI 或許能成為：

• 心理健康輔助工具：提供情緒支持與陪伴，甚至協助人們從不同角度看待情緒困境。

• 個人化學習教練：根據學習者的情緒狀態調整教學內容，提升學習效率。

• 智慧客服：優化與顧客的互動，讓每次對話都充滿同理心。

• 人際關係顧問：在遇到溝通障礙時，提供更有效的表達和傾聽建議。

研究團隊示警：AI 無法真正「感同身受」，實務應用須配合專家監督

然而研究團隊也強調，現階段 AI 尚存在許多明顯限制。首先，AI 目前僅展現出「認知同理」，即能推理情緒與行為背後邏輯，但不具備「情感同理」（affective empathy），無法真正「感同身受」。

其次，AI 的訓練數據以西方文化為主，對不同文化背景下的情緒表達與管理策略掌握有限，跨文化適應性仍待強化。

此外，現階段大型語言模型的情緒判斷邏輯仍屬「黑箱」模式，決策過程缺乏透明性，且研究使用的是標準化測驗，未涵蓋多次對話的複雜互動情境，後續應進一步探索 AI 在真實世界中的表現。

莫蒂拉羅強調，儘管大型語言模型已展現出優異的情緒推理能力，但實際應用場景遠比標準化測驗更複雜。因此在未來導入 AI 解決情緒或人際關係問題時，仍應搭配專家監督，以確保倫理與使用安全性。

資料來源：Nature；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清