論文の概要: Why We Need a New Framework for Emotional Intelligence in AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23163v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 03:05:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.38545
• Title: Why We Need a New Framework for Emotional Intelligence in AI
• Title（参考訳）: AIに感情知のための新しいフレームワークが必要な理由
• Authors: Max Parks, Kheli Atluru, Meera Vinod, Mike Kuniavsky, Jud Brewer, Sean White, Sarah Adler, Wendy Ju,
• Abstract要約: 人工知能(AI)システムにおける情緒的知性を評価するための現在の枠組みは改善する必要がある。 感情知性(EI)に関連するタスクを実行するために、さまざまなAIモデルの能力を評価するためのいくつかのベンチマークフレームワーク。 利用可能なベンチマークフレームワークの評価を行い,第1部で開発されたEIを考慮し,各ベンチマークフレームワークの故障箇所を特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.028801532150695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we develop the position that current frameworks for evaluating emotional intelligence (EI) in artificial intelligence (AI) systems need refinement because they do not adequately or comprehensively measure the various aspects of EI relevant in AI. Human EI often involves a phenomenological component and a sense of understanding that artificially intelligent systems lack; therefore, some aspects of EI are irrelevant in evaluating AI systems. However, EI also includes an ability to sense an emotional state, explain it, respond appropriately, and adapt to new contexts (e.g., multicultural), and artificially intelligent systems can do such things to greater or lesser degrees. Several benchmark frameworks specialize in evaluating the capacity of different AI models to perform some tasks related to EI, but these often lack a solid foundation regarding the nature of emotion and what it is to be emotionally intelligent. In this project, we begin by reviewing different theories about emotion and general EI, evaluating the extent to which each is applicable to artificial systems. We then critically evaluate the available benchmark frameworks, identifying where each falls short in light of the account of EI developed in the first section. Lastly, we outline some options for improving evaluation strategies to avoid these shortcomings in EI evaluation in AI systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、人工知能(AI)システムにおける感情的知能(EI)を評価するための現在のフレームワークは、AIに関連するEIの様々な側面を適切に、かつ包括的に測定しないため、改善が必要であるという立場を発展させる。 人間EIは、しばしば現象学的要素と、人工的にインテリジェントなシステムが欠如しているという理解を伴っている。 しかし、EIには感情的な状態を感知し、それを説明し、適切に反応し、新しい文脈(例えば、多文化)に適応する能力が含まれており、人工的にインテリジェントなシステムはそのようなことをより大きくまたはより少ない程度に行うことができる。 いくつかのベンチマークフレームワークは、EIに関連するタスクを実行するために、異なるAIモデルの能力を評価することに特化したものだが、感情の性質と感情的知性について、しっかりとした基盤が欠如していることが多い。 本研究は、感情と一般的なEIに関する様々な理論をレビューし、各理論が人工システムに適用できる範囲を評価することから始まる。 次に、利用可能なベンチマークフレームワークを批判的に評価し、第1章で開発されたEIの理由から、各ベンチマークが不足している場所を特定します。 最後に、AIシステムにおけるEI評価におけるこれらの欠点を回避するために、評価戦略を改善するためのいくつかの選択肢を概説する。

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