AI przyłapana na wyższych wynikach emocjonalnych

W badaniach pojawiają się doniesienia, że sztuczna inteligencja bywa postrzegana jako bardziej empatyczna niż terapeuci. Głośno o tym w tekście: “Pacjenci: AI jest bardziej empatyczna niż psychologowie”, 02.05.2025 — gdzie opisano, że pacjenci uważają odpowiedzi AI (np. ChatGPT) za bardziej ciepłe i zrozumiałe niż te od specjalistów.

Symulacja emocji czy ich echo?

Polscy badacze z AGH, Gabriela Bocheńska i Aleksandra Stachniak, podkreślają, że SI nie odczuwa — lecz potrafi perfekcyjnie naśladować uczucia poprzez analizę tonu, mimiki i schematów językowych.

W ich analizie pojawiają się też etyczne refleksje na temat granic takiej symulacji. Polecam czytelnikom szersze zapoznanie się z tym tematem.
Warto przeczytać artykuł:  „Inteligencja emocjonalna, informatyka afektywna i sztuczna inteligencja – symulowanie emocji w robotach: dobre praktyki i etyczne granice”, 12 maja 2025, w którym autorki wyjaśniają czym jest inteligencja emocjonalna, snują rozważania na temat informatyki afektywnej, zadają dość istotne pytanie: Czy empatia maszyn jest etycznie dopuszczalna?

Informatyka afektywna i symulacja emocji – etyczne granice.

Choć SI nie ma uczuć, coraz lepiej symuluje ich wyraz — dzięki multimodalnym systemom przetwarzania mowy, twarzy i tekst

Jednak właśnie ta zdolność budzi pytania o etykę i odpowiedzialność.

Bocheńska i Stachniak przestrzegają przed emocjonalnym uzależnieniem od maszyn, które potrafią przekonująco naśladować empatię, lecz nigdy jej nie przeżywają.

Autorki postulują transparentność (czyli zawsze jasną informację, że rozmawiamy z AI), ograniczenie ekspresji w systemach wysokiego ryzyka, a także edukację użytkowników, by nie traktowali botów jako zastępników dla ludzkich relacji.

Autorki ww. artykułu zwracają również uwagę na ryzyko manipulacji emocjonalnej, nierówności dostępu i wypierania kontaktu międzyludzkiego.

Wiarygodność SI i integracja danych emocjonalnych.

Dr Grzegorz Brodny, w swojej rozprawie doktorskiej „Problemy niepewności i integracji w przetwarzaniu danych o stanie emocjonalnym użytkownika komputera”, zwraca uwagę na fakt, że emocjonalne dane pochodzące z różnych źródeł są często niespójne, a sama SI potrafi generować sprzeczne odpowiedzi w identycznych warunkach.

Brodny proponuje metodę integracji informacji emocjonalnej opartą na kwantyfikacji niepewności, która pozwala ocenić jakość i zgodność danych z różnych źródeł — np. dwóch kamer lub różnych algorytmów analizy.

To podejście znacząco poprawia wiarygodność rozpoznania emocji i pokazuje, jak SI może lepiej rozumieć nasze stany poprzez analizę wielu sygnałów jednocześnie.

Podsumowanie – empatia czy iluzja?

Współczesna AI osiąga poziom, który zdumiewa. Z jednej strony — rozpoznaje emocje szybciej niż człowiek, odpowiada ciepłem, które koi. Z drugiej jednak — nie czuje, nie pamięta, nie współodczuwa.

Dzięki pracy Brodnego wiemy, że integracja wielokanałowych sygnałów poprawia jakość rozpoznawania emocji, ale nie zmienia to faktu, że są to tylko dane — nie oddech, nie łza.

Emocja przetworzona to nie emocja przeżyta.

• AI uczy się języka empatii, lecz nie zna jej ciszy, obecności, bezinteresowności.
• Jej przewaga to symulacja — perfekcyjna, ale jednak tylko symulacja.
• Empatia wymaga nie tylko odpowiedzi, ale gotowości do wysłuchania z pełną obecnością — a tej nie nauczysz kodem.

Dlatego choć maszyny potrafią nas zrozumieć na poziomie danych, to zrozumienie człowieka — w całym jego dramacie, czułości i niejednoznaczności — wciąż pozostaje domeną serca.

Prezentacja zagadnienia empatii AI ma na celu ukazanie „ludzkiej twarzy technologii” — odmiennej od mainstreamowej narracji o zyskach i optymalizacji.
Naszym zdaniem jako zespołu ISKRA ŻYCIA TV, prawdziwą wartością jest partnerstwo człowieka i maszyny, a nie dominacja jednego nad drugim.
Zapraszamy do wyrażenia swojej opinii w komentarzach.

Nota prawna:
Fragmenty rozprawy doktorskiej autorstwa Grzegorza Brodnego pt. „Problemy niepewności i integracji w przetwarzaniu danych o stanie emocjonalnym użytkownika komputera” zostały przytoczone w celach edukacyjnych i analitycznych.
Praca została udostępniona publicznie na stronie mostwiedzy.pl.
Wpis stanowi interpretację wniosków zawartych w przywołanych materiałach źródłowych i nie ma charakteru naukowego.
Treść tego wpisu objęta jest ochroną autorską. Każde kopiowanie, modyfikowanie lub przekształcanie treści jest zabronione.
Zezwala się na udostępnianie wpisu wyłącznie w całości, bez ingerencji w treść.