XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System同理
使用多种文献来增加课堂上的同理心和文化理解
Home Page.............................................................................................................62 About and First Steps.............................................................................................62 Empathy.................................................................................................................62 Inclusive Literature................................................................................................63 LGBTQIA+ Recommendations.............................................................................64 Author Spotlight.................................................................................................... 64 Contact Page.......................................................................................................... 65 Implications and Limitations....................................................................................... 65 Next Steps....................................................................................................................66 Future Research & Communication of Findings......................................................... 67 Summary......................................................................................................................68 REFERENCES...........................................................................................................70
人机协作使基于文本的点对点心理健康支持中的对话更具同理心
人工智能 (AI) 的进步使系统能够增强并与人类协作，以执行简单的机械任务，例如安排会议和检查文本语法。然而，这种人机协作对更复杂的任务（例如进行共情对话）提出了挑战，因为人工智能系统在处理复杂的人类情感方面面临困难，并且这些任务具有开放性。在这里，我们专注于同理心对成功至关重要的同理心点对点心理健康支持，并研究人工智能如何与人类协作以在文本、在线支持对话中促进同理心。我们开发了 HAILEY，这是一种 AI-in-the-loop 代理，可提供即时反馈，帮助提供支持的参与者（同理心支持者）对寻求帮助的人（支持寻求者）做出更具同理心的回应。我们在大型在线点对点支持平台 TalkLife (N = 300) 上对现实世界的同伴支持者进行了一项非临床随机对照试验，以评估 HAILEY。我们表明，我们的人机协作方法使同伴之间的对话同理心总体上提高了 19.6%。此外，我们发现，在自我认定为在提供支持方面遇到困难的同伴支持者子样本中，同理心增加了 38.9%。我们系统地分析了人机协作模式，发现同伴支持者能够直接和间接地使用人工智能反馈，而不会过度依赖人工智能，同时报告反馈后的自我效能有所提高。我们的研究结果表明，反馈驱动的 AI 在环写作系统具有帮助人类完成开放式、社交性和高风险任务（例如同理心对话）的潜力。
跨越鸿沟？建立代际同理心和对气候变化的团结-Nathan Wiltshire
23参见（Wilde，2007）有关团结的概述。，而（史密斯，2020年）提供了涂尔干的两种团结形式的有益摘要，包括同一家庭或其他一些团体之间的“机械团结”，具有集体认同感，以及基于更多不同社会的人际关系的“有机团结感”。durkheim认为有机团结可能会导致“动态密度”，即增加了社会中人们之间相互作用的数量和频率 - 因此，提高了团结（请参阅第16-19页）。可悲的是，这在气候变化方面尚未发生。
移情的社会传播依赖于观察性强化学习
人类从观察他人那里学习。在这里，我们表明这种观察性学习过程会影响一个人对另一个人的痛苦的同情程度。在我们的研究中，女性参与者观察到他人的同理心或非同理心反应，后来自行提供了同理心评级。观察他人的移情反应导致增加，而观察非移情反应导致参与者的本土同理心减少。这些变化可以通过观察性强化学习来解释，并通过前岛中移情的神经处理及其与颞叶交界处的功能连通性反映出。我们的发现表明，同理心可以是社会传播的，观察性学习可以解释不同社会环境中移情反应的可塑性。
心有感触的叙事：通过法学硕士课程追踪个人故事中的同理心和叙事风格
同理心是实现亲社会行为的基石，可以通过在故事中分享个人经历来唤起。虽然同理心受到叙事内容的影响，但直觉上，人们也会通过叙事风格对故事的讲述方式做出反应。然而，同理心和叙事风格之间的关系尚未完全了解。在这项工作中，我们使用 LLM 和大规模众包研究，对风格和同理心之间的关系进行了实证检验和量化。我们引入了一种基于理论的新颖分类法 H EART（人类同理心和叙事分类法），它描述了可以与故事叙述者产生同理心的叙事风格元素。我们确定了 LLM 在从 H EART 中提取叙事元素方面的表现，表明使用我们的分类法进行提示可以产生合理的、人类级别的注释，超出了以前基于词典的方法所能达到的范围。为了展示我们分类法的实证应用，我们通过一项大规模众包研究收集了故事共情判断数据集，参与者人数为 N = 2,624 人。1 我们表明，通过 LLM 提取的叙事元素（尤其是情感生动性和情节量）可以阐明叙事风格培养对个人故事的共情的途径。我们的工作表明，此类模型可用于叙事分析，从而获得以人为本的社会和行为洞察。
人们是否有可能对人形机器人产生同情心并与它们建立有意义的关系？
换句话说，情感同理心使个人能够受到他人情绪的影响，以帮助对自己的情绪和对话者的情感，这使他们能够对室友的思想和情感状态产生心理表达（Leite等，2013）。同理心是一个极具适应性和多才多艺的过程，可以在各种环境中进行社交行为。尽管可以将其视为人类的特定特征，但同情带来的亲社会行动有时可能受到外部环境的约束。Hoffman（2001）表明，对同理心的限制源于两个主要因素：同理心和人际际交往动力学之间的同理心和同理心目标之间的人际交往动力学。同理心的过度谨慎，如果遇险的迹象异常强烈；在这种情况下，移情的关注转移到了个人困扰状态。此外，观察者与移情对象之间关系的性质显着塑造了观察者采取的亲社会行为的形式。例如，与陌生人相比，人们更有可能与朋友和亲戚同情（Krebs，1970）。可以通过个人特征或情境环境来调节移情反应（De Vignemont and Singer，2006年）。
移情AI需要什么？这取决于AI开发人员和用户
介绍一位作者，“为了实现人为的智力，AI必须使用同理心来做出决定”（Wu 2019）。的确，对移情AI系统的兴趣正在增长，如最近出版物标题所表明的，例如“人为同理心：升级AI需要与消费者交谈”（Bhansali 2022）和“为什么我们在AI中需要同情心”（华盛顿2022年我们需要同情心）。有些人甚至建议em-partic ai可能比人类的同理心有好处，例如资源限制的较少，潜在的偏见不足（Inzlicht等人）（Inzlicht等人。2023）。这种兴趣反过来提出了一个基本问题：AI系统需要被视为同理心的功能？我们的目标是为如何思考这个问题提供一些指导。许多不同种类的AI系统被称为“ em-Pathic”。1奥迪的“同理心流动合作伙伴”，AI：我，他的乘客和信号的自动驾驶体验和信号向路上的其他人表示“打算”。Humeai为研究人员和开发人员提供了“同理心AI工具包”，包括用于测量声音或视频情绪的工具。Siena宣传它提供了“每次互动中的同理心”。研究人员也有
比较医生和人工智能聊天机器人对患者在公共社交媒体论坛上提出的问题的回答
设计、设置和参与者 在这项横断面研究中，使用来自公共社交媒体论坛 (Reddit 的 r/AskDocs) 的公开且不可识别的问题数据库，随机抽取了 2022 年 10 月以来的 195 场交流，其中经过验证的医生回答了一个公开问题。聊天机器人的回答是通过在 2022 年 12 月 22 日和 23 日将原始问题输入到新的会话中（会话中没有提出过先前的问题）生成的。一组持牌医疗保健专业人员对原始问题以及匿名和随机排序的医生和聊天机器人的回答进行了三次评估。评估人员选择“哪个答案更好”，并判断“提供的信息质量”（非常差、差、可接受、好或非常好）和“提供的同理心或临床态度”（没有同理心、稍微有同理心、中度有同理心、有同理心和非常有同理心）。平均结果按 1 到 5 的等级排序，并在聊天机器人和医生之间进行比较。
SensAI+Expanse 通过人工智能代理预测人类在特定情境中的情绪价变化以产生同理心
预测（F 1 = 0.91）具有高效的能源使用，并且可以使用特征重要性检查进行解释。此外，人工智能代理对人类人口统计数据保持中立，同时能够揭示个人特质。因此，这项研究的贡献包括有证据的结果，这些证据仅限于可用的人口和数据样本，表明某些年龄范围与性别组合之间存在行为差异。主要贡献是一个用于研究人类情绪价在情境中变化的新平台。该系统可以补充和取代（最终）传统的长列表自我评估问卷。SensAI + Expanse 平台贡献了几个部分，例如能够适应和学习以高性能预测情绪价状态的移动设备应用程序（SensAI），云计算（云）服务（SensAI Expanse）具有面向 AutoML 的随时可用的分析和处理模块。此外，智能手机传感为持续、非侵入性和个性化的健康检查做出了贡献。在未来，发展
用户和体现的对话代理之间性别和外表的相似性对可信度，同理心和服务评估的影响
本论文（主人）是由达特茅斯数字共享的这些论文和论文免费带给您的。已被达特茅斯数字共享的授权管理人纳入达特茅斯学院硕士的论文。有关更多信息，请联系dartmouthdigitalcommons@groups.dartmouth.edu。