論文の概要: Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18796v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 15:41:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:37:07.869558
• Title: Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes
• Title（参考訳）: 人工知能は感情の視覚シーンで人間の規範的判断をエミュレートできる
• Authors: Zaira Romeo, Alberto Testolin,
• Abstract要約: 現状のマルチモーダルシステムは、標準化された画像に対して人間の感情評価をエミュレートできるかどうかを検討する。 AIの判断は、平均的な人間の評価と驚くほどよく相関している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09208007322096533
• License:
• Abstract: Affective reactions have deep biological foundations, however in humans the development of emotion concepts is also shaped by language and higher-order cognition. A recent breakthrough in AI has been the creation of multimodal language models that exhibit impressive intellectual capabilities, but their responses to affective stimuli have not been investigated. Here we study whether state-of-the-art multimodal systems can emulate human emotional ratings on a standardized set of images, in terms of affective dimensions and basic discrete emotions. The AI judgements correlate surprisingly well with the average human ratings: given that these systems were not explicitly trained to match human affective reactions, this suggests that the ability to visually judge emotional content can emerge from statistical learning over large-scale databases of images paired with linguistic descriptions. Besides showing that language can support the development of rich emotion concepts in AI, these findings have broad implications for sensitive use of multimodal AI technology.
• Abstract（参考訳）: 感情反応は深い生物学的基盤を持つが、人間では感情の概念の発達は言語や高次認知によっても形成される。 最近のAIのブレークスルーは、印象的な知的能力を示すマルチモーダル言語モデルの作成であるが、その感情的刺激に対する反応は研究されていない。 本稿では,現在最先端のマルチモーダルシステムが,情緒的次元と基本的な離散的感情の観点から,人間の感情評価を標準化された画像にエミュレートできるかどうかを検討する。 これらのシステムは、人間の感情的な反応に合わせて明示的に訓練されていないことを考えると、視覚的に感情的コンテンツを判断する能力は、言語的な記述と組み合わせた大規模な画像データベースよりも統計的に学習できることが示唆される。 これらの発見は、言語がAIにおけるリッチな感情概念の開発を支援することができることを示すだけでなく、マルチモーダルAIテクノロジーのセンシティブな利用に広く影響している。

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