A recent study conducted by Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, published in "Royal Society Open Science", reveals that generative AI models can emulate human emotional reactions to visual scenes. Despite not being specifically trained for this task, the AI systems have demonstrated a surprising alignment with human emotional assessments. Artificial intelligence is beginning to recognise not only words but also our emotional responses. The textual descriptions of images used to train modern generative AI models contain information not only about the semantic content of the images but also about the emotional state of the people providing these descriptions.

This is the finding from the research conducted by the University of Padua team. Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, in their study "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", published in the journal "Royal Society Open Science", tested several large multimodal language models to see if they could emulate human emotional reactions to various visual scenes. The evaluations provided by the AI showed a remarkable alignment with human ones, even though the systems were not specifically trained for emotional judgments on images. This suggests that language can support the development of emotional concepts in AI systems, raising questions about how these technologies might be used in sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support.

The authors examined the responses of generative AI systems like GPT, Gemini, and Claude to questions about the emotional content of standardised images, finding that AI evaluations closely matched human ones, with GPT providing the most aligned responses, though tending to overestimate human judgments for emotionally intense stimuli. Often, the AI explicitly stated that it was guessing the response based on what an average human would say. The AI systems were tested on three fundamental affective dimensions (pleasantness, approach/avoidance tendency, activation) and six basic emotions (happiness, anger, fear, sadness, disgust, surprise).

This is the first study where AI responses are explicitly compared with human emotional judgments, and the result undoubtedly opens a new perspective on the emotional capabilities of these systems. However, the authors clarify, the ability of AI to emulate human emotional judgments does not imply that it experiences emotions. It is likely that the textual descriptions of the images used to train the systems are so rich that they convey information about the emotional state of the human descriptor.

"Be careful though, the fact that AI can accurately emulate our emotional judgments does not imply that it has the ability to experience emotions," Zaira Romeo and Alberto Testolin emphasise. "The most plausible explanation is that the textual descriptions of the images used to train these systems are extremely rich and informative, to the point of conveying not only information about the semantic content of the image but also about the emotional state of the person providing the description. This hypothesis is well aligned with psychological theories that highlight the importance of language in shaping thought and structuring the world we inhabit, including the development of our emotions. At the same time, this research also raises important questions about how future AI technologies might be used in increasingly sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support," they conclude. "In addition to understanding the emotional content of a situation, we must ensure that the behaviour adopted by AI in these contexts is always aligned with our ethical and moral value system."

Once again, new ethical and moral questions arise about how future AI technologies might be used in sensitive contexts, ensuring that their behaviour is always aligned with our values.

A recent study conducted by Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, published in "Royal Society Open Science", reveals that generative AI models can emulate human emotional reactions to visual scenes. Despite not being specifically trained for this task, the AI systems have demonstrated a surprising alignment with human emotional assessments. Artificial intelligence is beginning to recognise not only words but also our emotional responses. The textual descriptions of images used to train modern generative AI models contain information not only about the semantic content of the images but also about the emotional state of the people providing these descriptions.

This is the finding from the research conducted by the University of Padua team. Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, in their study "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", published in the journal "Royal Society Open Science", tested several large multimodal language models to see if they could emulate human emotional reactions to various visual scenes. The evaluations provided by the AI showed a remarkable alignment with human ones, even though the systems were not specifically trained for emotional judgments on images. This suggests that language can support the development of emotional concepts in AI systems, raising questions about how these technologies might be used in sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support.

The authors examined the responses of generative AI systems like GPT, Gemini, and Claude to questions about the emotional content of standardised images, finding that AI evaluations closely matched human ones, with GPT providing the most aligned responses, though tending to overestimate human judgments for emotionally intense stimuli. Often, the AI explicitly stated that it was guessing the response based on what an average human would say. The AI systems were tested on three fundamental affective dimensions (pleasantness, approach/avoidance tendency, activation) and six basic emotions (happiness, anger, fear, sadness, disgust, surprise).

This is the first study where AI responses are explicitly compared with human emotional judgments, and the result undoubtedly opens a new perspective on the emotional capabilities of these systems. However, the authors clarify, the ability of AI to emulate human emotional judgments does not imply that it experiences emotions. It is likely that the textual descriptions of the images used to train the systems are so rich that they convey information about the emotional state of the human descriptor.

"Be careful though, the fact that AI can accurately emulate our emotional judgments does not imply that it has the ability to experience emotions," Zaira Romeo and Alberto Testolin emphasise. "The most plausible explanation is that the textual descriptions of the images used to train these systems are extremely rich and informative, to the point of conveying not only information about the semantic content of the image but also about the emotional state of the person providing the description. This hypothesis is well aligned with psychological theories that highlight the importance of language in shaping thought and structuring the world we inhabit, including the development of our emotions. At the same time, this research also raises important questions about how future AI technologies might be used in increasingly sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support," they conclude. "In addition to understanding the emotional content of a situation, we must ensure that the behaviour adopted by AI in these contexts is always aligned with our ethical and moral value system."

Once again, new ethical and moral questions arise about how future AI technologies might be used in sensitive contexts, ensuring that their behaviour is always aligned with our values.

A recent study conducted by Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, published in "Royal Society Open Science", reveals that generative AI models can emulate human emotional reactions to visual scenes. Despite not being specifically trained for this task, the AI systems have demonstrated a surprising alignment with human emotional assessments. Artificial intelligence is beginning to recognise not only words but also our emotional responses. The textual descriptions of images used to train modern generative AI models contain information not only about the semantic content of the images but also about the emotional state of the people providing these descriptions.

This is the finding from the research conducted by the University of Padua team. Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, in their study "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", published in the journal "Royal Society Open Science", tested several large multimodal language models to see if they could emulate human emotional reactions to various visual scenes. The evaluations provided by the AI showed a remarkable alignment with human ones, even though the systems were not specifically trained for emotional judgments on images. This suggests that language can support the development of emotional concepts in AI systems, raising questions about how these technologies might be used in sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support.

The authors examined the responses of generative AI systems like GPT, Gemini, and Claude to questions about the emotional content of standardised images, finding that AI evaluations closely matched human ones, with GPT providing the most aligned responses, though tending to overestimate human judgments for emotionally intense stimuli. Often, the AI explicitly stated that it was guessing the response based on what an average human would say. The AI systems were tested on three fundamental affective dimensions (pleasantness, approach/avoidance tendency, activation) and six basic emotions (happiness, anger, fear, sadness, disgust, surprise).

This is the first study where AI responses are explicitly compared with human emotional judgments, and the result undoubtedly opens a new perspective on the emotional capabilities of these systems. However, the authors clarify, the ability of AI to emulate human emotional judgments does not imply that it experiences emotions. It is likely that the textual descriptions of the images used to train the systems are so rich that they convey information about the emotional state of the human descriptor.

"Be careful though, the fact that AI can accurately emulate our emotional judgments does not imply that it has the ability to experience emotions," Zaira Romeo and Alberto Testolin emphasise. "The most plausible explanation is that the textual descriptions of the images used to train these systems are extremely rich and informative, to the point of conveying not only information about the semantic content of the image but also about the emotional state of the person providing the description. This hypothesis is well aligned with psychological theories that highlight the importance of language in shaping thought and structuring the world we inhabit, including the development of our emotions. At the same time, this research also raises important questions about how future AI technologies might be used in increasingly sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support," they conclude. "In addition to understanding the emotional content of a situation, we must ensure that the behaviour adopted by AI in these contexts is always aligned with our ethical and moral value system."

Once again, new ethical and moral questions arise about how future AI technologies might be used in sensitive contexts, ensuring that their behaviour is always aligned with our values.

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The authors examined the responses of generative AI systems like GPT, Gemini, and Claude to questions about the emotional content of standardised images, finding that AI evaluations closely matched human ones, with GPT providing the most aligned responses, though tending to overestimate human judgments for emotionally intense stimuli. Often, the AI explicitly stated that it was guessing the response based on what an average human would say. The AI systems were tested on three fundamental affective dimensions (pleasantness, approach/avoidance tendency, activation) and six basic emotions (happiness, anger, fear, sadness, disgust, surprise).

This is the first study where AI responses are explicitly compared with human emotional judgments, and the result undoubtedly opens a new perspective on the emotional capabilities of these systems. However, the authors clarify, the ability of AI to emulate human emotional judgments does not imply that it experiences emotions. It is likely that the textual descriptions of the images used to train the systems are so rich that they convey information about the emotional state of the human descriptor.

"Be careful though, the fact that AI can accurately emulate our emotional judgments does not imply that it has the ability to experience emotions," Zaira Romeo and Alberto Testolin emphasise. "The most plausible explanation is that the textual descriptions of the images used to train these systems are extremely rich and informative, to the point of conveying not only information about the semantic content of the image but also about the emotional state of the person providing the description. This hypothesis is well aligned with psychological theories that highlight the importance of language in shaping thought and structuring the world we inhabit, including the development of our emotions. At the same time, this research also raises important questions about how future AI technologies might be used in increasingly sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support," they conclude. "In addition to understanding the emotional content of a situation, we must ensure that the behaviour adopted by AI in these contexts is always aligned with our ethical and moral value system."

Once again, new ethical and moral questions arise about how future AI technologies might be used in sensitive contexts, ensuring that their behaviour is always aligned with our values.

A recent study conducted by Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, published in "Royal Society Open Science", reveals that generative AI models can emulate human emotional reactions to visual scenes. Despite not being specifically trained for this task, the AI systems have demonstrated a surprising alignment with human emotional assessments. Artificial intelligence is beginning to recognise not only words but also our emotional responses.

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This is the finding from the research conducted by the University of Padua team. Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, in their study "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", published in the journal "Royal Society Open Science", tested several large multimodal language models to see if they could emulate human emotional reactions to various visual scenes. The evaluations provided by the AI showed a remarkable alignment with human ones, even though the systems were not specifically trained for emotional judgments on images. This suggests that language can support the development of emotional concepts in AI systems, raising questions about how these technologies might be used in sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support.

The authors examined the responses of generative AI systems like GPT, Gemini, and Claude to questions about the emotional content of standardised images, finding that AI evaluations closely matched human ones, with GPT providing the most aligned responses, though tending to overestimate human judgments for emotionally intense stimuli. Often, the AI explicitly stated that it was guessing the response based on what an average human would say. The AI systems were tested on three fundamental affective dimensions (pleasantness, approach/avoidance tendency, activation) and six basic emotions (happiness, anger, fear, sadness, disgust, surprise).

This is the first study where AI responses are explicitly compared with human emotional judgments, and the result undoubtedly opens a new perspective on the emotional capabilities of these systems. However, the authors clarify, the ability of AI to emulate human emotional judgments does not imply that it experiences emotions. It is likely that the textual descriptions of the images used to train the systems are so rich that they convey information about the emotional state of the human descriptor.

"Be careful though, the fact that AI can accurately emulate our emotional judgments does not imply that it has the ability to experience emotions," Zaira Romeo and Alberto Testolin emphasise. "The most plausible explanation is that the textual descriptions of the images used to train these systems are extremely rich and informative, to the point of conveying not only information about the semantic content of the image but also about the emotional state of the person providing the description. This hypothesis is well aligned with psychological theories that highlight the importance of language in shaping thought and structuring the world we inhabit, including the development of our emotions. At the same time, this research also raises important questions about how future AI technologies might be used in increasingly sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support," they conclude. "In addition to understanding the emotional content of a situation, we must ensure that the behaviour adopted by AI in these contexts is always aligned with our ethical and moral value system."

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The authors examined the responses of generative AI systems like GPT, Gemini, and Claude to questions about the emotional content of standardised images, finding that AI evaluations closely matched human ones, with GPT providing the most aligned responses, though tending to overestimate human judgments for emotionally intense stimuli. Often, the AI explicitly stated that it was guessing the response based on what an average human would say. The AI systems were tested on three fundamental affective dimensions (pleasantness, approach/avoidance tendency, activation) and six basic emotions (happiness, anger, fear, sadness, disgust, surprise).

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"Be careful though, the fact that AI can accurately emulate our emotional judgments does not imply that it has the ability to experience emotions," Zaira Romeo and Alberto Testolin emphasise. "The most plausible explanation is that the textual descriptions of the images used to train these systems are extremely rich and informative, to the point of conveying not only information about the semantic content of the image but also about the emotional state of the person providing the description. This hypothesis is well aligned with psychological theories that highlight the importance of language in shaping thought and structuring the world we inhabit, including the development of our emotions. At the same time, this research also raises important questions about how future AI technologies might be used in increasingly sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support," they conclude. "In addition to understanding the emotional content of a situation, we must ensure that the behaviour adopted by AI in these contexts is always aligned with our ethical and moral value system."

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The authors examined the responses of generative AI systems like GPT, Gemini, and Claude to questions about the emotional content of standardised images, finding that AI evaluations closely matched human ones, with GPT providing the most aligned responses, though tending to overestimate human judgments for emotionally intense stimuli. Often, the AI explicitly stated that it was guessing the response based on what an average human would say. The AI systems were tested on three fundamental affective dimensions (pleasantness, approach/avoidance tendency, activation) and six basic emotions (happiness, anger, fear, sadness, disgust, surprise).

This is the first study where AI responses are explicitly compared with human emotional judgments, and the result undoubtedly opens a new perspective on the emotional capabilities of these systems. However, the authors clarify, the ability of AI to emulate human emotional judgments does not imply that it experiences emotions. It is likely that the textual descriptions of the images used to train the systems are so rich that they convey information about the emotional state of the human descriptor.

"Be careful though, the fact that AI can accurately emulate our emotional judgments does not imply that it has the ability to experience emotions," Zaira Romeo and Alberto Testolin emphasise. "The most plausible explanation is that the textual descriptions of the images used to train these systems are extremely rich and informative, to the point of conveying not only information about the semantic content of the image but also about the emotional state of the person providing the description. This hypothesis is well aligned with psychological theories that highlight the importance of language in shaping thought and structuring the world we inhabit, including the development of our emotions. At the same time, this research also raises important questions about how future AI technologies might be used in increasingly sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support," they conclude. "In addition to understanding the emotional content of a situation, we must ensure that the behaviour adopted by AI in these contexts is always aligned with our ethical and moral value system."

Once again, new ethical and moral questions arise about how future AI technologies might be used in sensitive contexts, ensuring that their behaviour is always aligned with our values.

A recent study conducted by Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, published in "Royal Society Open Science", reveals that generative AI models can emulate human emotional reactions to visual scenes. Despite not being specifically trained for this task, the AI systems have demonstrated a surprising alignment with human emotional assessments. Artificial intelligence is beginning to recognise not only words but also our emotional responses. The textual descriptions of images used to train modern generative AI models contain information not only about the semantic content of the images but also about the emotional state of the people providing these descriptions.

This is the finding from the research conducted by the University of Padua team. Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, in their study "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", published in the journal "Royal Society Open Science", tested several large multimodal language models to see if they could emulate human emotional reactions to various visual scenes. The evaluations provided by the AI showed a remarkable alignment with human ones, even though the systems were not specifically trained for emotional judgments on images. This suggests that language can support the development of emotional concepts in AI systems, raising questions about how these technologies might be used in sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support.

The authors examined the responses of generative AI systems like GPT, Gemini, and Claude to questions about the emotional content of standardised images, finding that AI evaluations closely matched human ones, with GPT providing the most aligned responses, though tending to overestimate human judgments for emotionally intense stimuli. Often, the AI explicitly stated that it was guessing the response based on what an average human would say. The AI systems were tested on three fundamental affective dimensions (pleasantness, approach/avoidance tendency, activation) and six basic emotions (happiness, anger, fear, sadness, disgust, surprise).

This is the first study where AI responses are explicitly compared with human emotional judgments, and the result undoubtedly opens a new perspective on the emotional capabilities of these systems. However, the authors clarify, the ability of AI to emulate human emotional judgments does not imply that it experiences emotions. It is likely that the textual descriptions of the images used to train the systems are so rich that they convey information about the emotional state of the human descriptor.

"Be careful though, the fact that AI can accurately emulate our emotional judgments does not imply that it has the ability to experience emotions," Zaira Romeo and Alberto Testolin emphasise. "The most plausible explanation is that the textual descriptions of the images used to train these systems are extremely rich and informative, to the point of conveying not only information about the semantic content of the image but also about the emotional state of the person providing the description. This hypothesis is well aligned with psychological theories that highlight the importance of language in shaping thought and structuring the world we inhabit, including the development of our emotions. At the same time, this research also raises important questions about how future AI technologies might be used in increasingly sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support," they conclude. "In addition to understanding the emotional content of a situation, we must ensure that the behaviour adopted by AI in these contexts is always aligned with our ethical and moral value system."

Once again, new ethical and moral questions arise about how future AI technologies might be used in sensitive contexts, ensuring that their behaviour is always aligned with our values.

A recent study conducted by Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, published in "Royal Society Open Science", reveals that generative AI models can emulate human emotional reactions to visual scenes. Despite not being specifically trained for this task, the AI systems have demonstrated a surprising alignment with human emotional assessments. Artificial intelligence is beginning to recognise not only words but also our emotional responses. The textual descriptions of images used to train modern generative AI models contain information not only about the semantic content of the images but also about the emotional state of the people providing these descriptions.

This is the finding from the research conducted by the University of Padua team. Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, in their study "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", published in the journal "Royal Society Open Science", tested several large multimodal language models to see if they could emulate human emotional reactions to various visual scenes. The evaluations provided by the AI showed a remarkable alignment with human ones, even though the systems were not specifically trained for emotional judgments on images. This suggests that language can support the development of emotional concepts in AI systems, raising questions about how these technologies might be used in sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support.

The authors examined the responses of generative AI systems like GPT, Gemini, and Claude to questions about the emotional content of standardised images, finding that AI evaluations closely matched human ones, with GPT providing the most aligned responses, though tending to overestimate human judgments for emotionally intense stimuli. Often, the AI explicitly stated that it was guessing the response based on what an average human would say. The AI systems were tested on three fundamental affective dimensions (pleasantness, approach/avoidance tendency, activation) and six basic emotions (happiness, anger, fear, sadness, disgust, surprise).

This is the first study where AI responses are explicitly compared with human emotional judgments, and the result undoubtedly opens a new perspective on the emotional capabilities of these systems. However, the authors clarify, the ability of AI to emulate human emotional judgments does not imply that it experiences emotions. It is likely that the textual descriptions of the images used to train the systems are so rich that they convey information about the emotional state of the human descriptor.

"Be careful though, the fact that AI can accurately emulate our emotional judgments does not imply that it has the ability to experience emotions," Zaira Romeo and Alberto Testolin emphasise. "The most plausible explanation is that the textual descriptions of the images used to train these systems are extremely rich and informative, to the point of conveying not only information about the semantic content of the image but also about the emotional state of the person providing the description. This hypothesis is well aligned with psychological theories that highlight the importance of language in shaping thought and structuring the world we inhabit, including the development of our emotions. At the same time, this research also raises important questions about how future AI technologies might be used in increasingly sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support," they conclude. "In addition to understanding the emotional content of a situation, we must ensure that the behaviour adopted by AI in these contexts is always aligned with our ethical and moral value system."

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This is the finding from the research conducted by the University of Padua team. Zaira Romeo from the CNR and Alberto Testolin from the University of Padua, in their study "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", published in the journal "Royal Society Open Science", tested several large multimodal language models to see if they could emulate human emotional reactions to various visual scenes. The evaluations provided by the AI showed a remarkable alignment with human ones, even though the systems were not specifically trained for emotional judgments on images. This suggests that language can support the development of emotional concepts in AI systems, raising questions about how these technologies might be used in sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support.

The authors examined the responses of generative AI systems like GPT, Gemini, and Claude to questions about the emotional content of standardised images, finding that AI evaluations closely matched human ones, with GPT providing the most aligned responses, though tending to overestimate human judgments for emotionally intense stimuli. Often, the AI explicitly stated that it was guessing the response based on what an average human would say. The AI systems were tested on three fundamental affective dimensions (pleasantness, approach/avoidance tendency, activation) and six basic emotions (happiness, anger, fear, sadness, disgust, surprise).

This is the first study where AI responses are explicitly compared with human emotional judgments, and the result undoubtedly opens a new perspective on the emotional capabilities of these systems. However, the authors clarify, the ability of AI to emulate human emotional judgments does not imply that it experiences emotions. It is likely that the textual descriptions of the images used to train the systems are so rich that they convey information about the emotional state of the human descriptor.

"Be careful though, the fact that AI can accurately emulate our emotional judgments does not imply that it has the ability to experience emotions," Zaira Romeo and Alberto Testolin emphasise. "The most plausible explanation is that the textual descriptions of the images used to train these systems are extremely rich and informative, to the point of conveying not only information about the semantic content of the image but also about the emotional state of the person providing the description. This hypothesis is well aligned with psychological theories that highlight the importance of language in shaping thought and structuring the world we inhabit, including the development of our emotions. At the same time, this research also raises important questions about how future AI technologies might be used in increasingly sensitive contexts such as elder care, education, and mental health support," they conclude. "In addition to understanding the emotional content of a situation, we must ensure that the behaviour adopted by AI in these contexts is always aligned with our ethical and moral value system."

Once again, new ethical and moral questions arise about how future AI technologies might be used in sensitive contexts, ensuring that their behaviour is always aligned with our values.

Un recente studio condotto da Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova, pubblicato su «Royal Society Open Science», rivela che i modelli di IA generativa possono emulare le reazioni emotive umane di fronte a scene visive. Nonostante non fossero addestrati specificamente per questo compito, i sistemi di IA hanno dimostrato, infatti, una sorprendente corrispondenza con le valutazioni emotive degli esseri umani. L'intelligenza artificiale sta iniziando, dunque, a riconoscere non solo le parole, ma anche le nostre risposte emotive. Le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i modelli di IA generativa moderni contengono, allora, informazioni non solo sul contenuto semantico delle immagini, ma anche sullo stato emotivo delle persone che forniscono tali descrizioni.

Questo è quanto emerge dalla ricerca condotta dal team dell'Università di Padova. Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova nel loro studio "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", pubblicato sulla rivista «Royal Society Open Science», hanno testato diversi modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni per verificare se fossero in grado di emulare le reazioni emotive umane a varie scene visive.
Le valutazioni fornite dall'IA hanno mostrato una notevole corrispondenza con quelle umane, anche se i sistemi non erano stati specificamente addestrati per giudizi emozionali sulle immagini. Questo suggerisce che il linguaggio può supportare lo sviluppo di concetti emotivi nei sistemi di IA, sollevando questioni su come queste tecnologie potranno essere utilizzate in contesti sensibili come l'assistenza agli anziani, l'istruzione e il supporto alla salute mentale.

L'autrice e l'autore esaminando le risposte di sistemi di IA generativa come GPT, Gemini e Claude a domande sul contenuto emotivo di immagini standardizzate, hanno riscontrato che le valutazioni dell'IA si allineavano strettamente con quelle umane, con GPT che forniva le risposte più allineate, pur tendendo a sovrastimare i giudizi umani per stimoli emotivamente intensi. Spesso, l'IA dichiarava esplicitamente di indovinare la risposta basandosi su ciò che un umano medio avrebbe detto.
Le IA sono state testate su tre dimensioni affettive fondamentali (piacevolezza, tendenza all’allontanamento/avvicinamento, attivazione) e su sei emozioni di base (felicità, rabbia, paura, tristezza, disgusto, sorpresa).

Questo è stato il primo studio nel quale le risposte dell'IA sono state confrontate esplicitamente con i giudizi emotivi umani, e il risultato apre indubbiamente una nuova prospettiva sulle capacità emotive di questi sistemi. Tuttavia, precisano l'autrice e l'autore, l'abilità dell'IA di emulare i giudizi emotivi umani non implica che essa provi emozioni. È probabile, infatti, che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i sistemi siano così ricche da trasmettere informazioni sullo stato emotivo del descrittore umano.

«Attenzione però, il fatto che l’IA riesca ad emulare accuratamente i nostri giudizi emotivi non implica affatto che abbia la facoltà di provare emozioni - sottolineano Zaira Romeo e Alberto Testolin -. La spiegazione più plausibile è che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare questi sistemi siano estremamente ricche ed informative, al punto da riuscire a trasmettere non solo l’informazione sul contenuto semantico dell’immagine, ma anche sullo stato emotivo della persona che ha fornito la descrizione. Questa ipotesi è ben allineata con le teorie psicologiche che sottolineano l’importanza del linguaggio nel dare forma al pensiero e strutturare il mondo che abitiamo, incluso lo sviluppo delle nostre emozioni. Allo stesso tempo questa ricerca solleva anche importanti interrogativi su come si potranno impiegare le future tecnologie di IA in contesti sempre più sensibili come l’assistenza agli anziani, l’istruzione ed il supporto alla salute mentale - concludono -. Oltre ad essere in grado di comprendere il contenuto emotivo di una situazione dovremmo infatti assicurarci che il comportamento adottato dall’IA in questi contesti sia sempre allineato con il nostro sistema di valori etici e morali».

Si aprono, allora, ancora una volta, nuovi interrogativi etici e morali su come le future tecnologie di IA potranno essere utilizzate in contesti sensibili, assicurandosi che il loro comportamento sia sempre allineato ai nostri valori.

Un recente studio condotto da Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova, pubblicato su «Royal Society Open Science», rivela che i modelli di IA generativa possono emulare le reazioni emotive umane di fronte a scene visive. Nonostante non fossero addestrati specificamente per questo compito, i sistemi di IA hanno dimostrato, infatti, una sorprendente corrispondenza con le valutazioni emotive degli esseri umani. L'intelligenza artificiale sta iniziando, dunque, a riconoscere non solo le parole, ma anche le nostre risposte emotive. Le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i modelli di IA generativa moderni contengono, allora, informazioni non solo sul contenuto semantico delle immagini, ma anche sullo stato emotivo delle persone che forniscono tali descrizioni.

Questo è quanto emerge dalla ricerca condotta dal team dell'Università di Padova. Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova nel loro studio "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", pubblicato sulla rivista «Royal Society Open Science», hanno testato diversi modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni per verificare se fossero in grado di emulare le reazioni emotive umane a varie scene visive.
Le valutazioni fornite dall'IA hanno mostrato una notevole corrispondenza con quelle umane, anche se i sistemi non erano stati specificamente addestrati per giudizi emozionali sulle immagini. Questo suggerisce che il linguaggio può supportare lo sviluppo di concetti emotivi nei sistemi di IA, sollevando questioni su come queste tecnologie potranno essere utilizzate in contesti sensibili come l'assistenza agli anziani, l'istruzione e il supporto alla salute mentale.

L'autrice e l'autore esaminando le risposte di sistemi di IA generativa come GPT, Gemini e Claude a domande sul contenuto emotivo di immagini standardizzate, hanno riscontrato che le valutazioni dell'IA si allineavano strettamente con quelle umane, con GPT che forniva le risposte più allineate, pur tendendo a sovrastimare i giudizi umani per stimoli emotivamente intensi. Spesso, l'IA dichiarava esplicitamente di indovinare la risposta basandosi su ciò che un umano medio avrebbe detto.
Le IA sono state testate su tre dimensioni affettive fondamentali (piacevolezza, tendenza all’allontanamento/avvicinamento, attivazione) e su sei emozioni di base (felicità, rabbia, paura, tristezza, disgusto, sorpresa).

Questo è stato il primo studio nel quale le risposte dell'IA sono state confrontate esplicitamente con i giudizi emotivi umani, e il risultato apre indubbiamente una nuova prospettiva sulle capacità emotive di questi sistemi. Tuttavia, precisano l'autrice e l'autore, l'abilità dell'IA di emulare i giudizi emotivi umani non implica che essa provi emozioni. È probabile, infatti, che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i sistemi siano così ricche da trasmettere informazioni sullo stato emotivo del descrittore umano.

«Attenzione però, il fatto che l’IA riesca ad emulare accuratamente i nostri giudizi emotivi non implica affatto che abbia la facoltà di provare emozioni - sottolineano Zaira Romeo e Alberto Testolin -. La spiegazione più plausibile è che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare questi sistemi siano estremamente ricche ed informative, al punto da riuscire a trasmettere non solo l’informazione sul contenuto semantico dell’immagine, ma anche sullo stato emotivo della persona che ha fornito la descrizione. Questa ipotesi è ben allineata con le teorie psicologiche che sottolineano l’importanza del linguaggio nel dare forma al pensiero e strutturare il mondo che abitiamo, incluso lo sviluppo delle nostre emozioni. Allo stesso tempo questa ricerca solleva anche importanti interrogativi su come si potranno impiegare le future tecnologie di IA in contesti sempre più sensibili come l’assistenza agli anziani, l’istruzione ed il supporto alla salute mentale - concludono -. Oltre ad essere in grado di comprendere il contenuto emotivo di una situazione dovremmo infatti assicurarci che il comportamento adottato dall’IA in questi contesti sia sempre allineato con il nostro sistema di valori etici e morali».

Si aprono, allora, ancora una volta, nuovi interrogativi etici e morali su come le future tecnologie di IA potranno essere utilizzate in contesti sensibili, assicurandosi che il loro comportamento sia sempre allineato ai nostri valori.

Un recente studio condotto da Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova, pubblicato su «Royal Society Open Science», rivela che i modelli di IA generativa possono emulare le reazioni emotive umane di fronte a scene visive. Nonostante non fossero addestrati specificamente per questo compito, i sistemi di IA hanno dimostrato, infatti, una sorprendente corrispondenza con le valutazioni emotive degli esseri umani. L'intelligenza artificiale sta iniziando, dunque, a riconoscere non solo le parole, ma anche le nostre risposte emotive. Le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i modelli di IA generativa moderni contengono, allora, informazioni non solo sul contenuto semantico delle immagini, ma anche sullo stato emotivo delle persone che forniscono tali descrizioni.

Questo è quanto emerge dalla ricerca condotta dal team dell'Università di Padova. Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova nel loro studio "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", pubblicato sulla rivista «Royal Society Open Science», hanno testato diversi modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni per verificare se fossero in grado di emulare le reazioni emotive umane a varie scene visive.
Le valutazioni fornite dall'IA hanno mostrato una notevole corrispondenza con quelle umane, anche se i sistemi non erano stati specificamente addestrati per giudizi emozionali sulle immagini. Questo suggerisce che il linguaggio può supportare lo sviluppo di concetti emotivi nei sistemi di IA, sollevando questioni su come queste tecnologie potranno essere utilizzate in contesti sensibili come l'assistenza agli anziani, l'istruzione e il supporto alla salute mentale.

L'autrice e l'autore esaminando le risposte di sistemi di IA generativa come GPT, Gemini e Claude a domande sul contenuto emotivo di immagini standardizzate, hanno riscontrato che le valutazioni dell'IA si allineavano strettamente con quelle umane, con GPT che forniva le risposte più allineate, pur tendendo a sovrastimare i giudizi umani per stimoli emotivamente intensi. Spesso, l'IA dichiarava esplicitamente di indovinare la risposta basandosi su ciò che un umano medio avrebbe detto.
Le IA sono state testate su tre dimensioni affettive fondamentali (piacevolezza, tendenza all’allontanamento/avvicinamento, attivazione) e su sei emozioni di base (felicità, rabbia, paura, tristezza, disgusto, sorpresa).

Questo è stato il primo studio nel quale le risposte dell'IA sono state confrontate esplicitamente con i giudizi emotivi umani, e il risultato apre indubbiamente una nuova prospettiva sulle capacità emotive di questi sistemi. Tuttavia, precisano l'autrice e l'autore, l'abilità dell'IA di emulare i giudizi emotivi umani non implica che essa provi emozioni. È probabile, infatti, che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i sistemi siano così ricche da trasmettere informazioni sullo stato emotivo del descrittore umano.

«Attenzione però, il fatto che l’IA riesca ad emulare accuratamente i nostri giudizi emotivi non implica affatto che abbia la facoltà di provare emozioni - sottolineano Zaira Romeo e Alberto Testolin -. La spiegazione più plausibile è che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare questi sistemi siano estremamente ricche ed informative, al punto da riuscire a trasmettere non solo l’informazione sul contenuto semantico dell’immagine, ma anche sullo stato emotivo della persona che ha fornito la descrizione. Questa ipotesi è ben allineata con le teorie psicologiche che sottolineano l’importanza del linguaggio nel dare forma al pensiero e strutturare il mondo che abitiamo, incluso lo sviluppo delle nostre emozioni. Allo stesso tempo questa ricerca solleva anche importanti interrogativi su come si potranno impiegare le future tecnologie di IA in contesti sempre più sensibili come l’assistenza agli anziani, l’istruzione ed il supporto alla salute mentale - concludono -. Oltre ad essere in grado di comprendere il contenuto emotivo di una situazione dovremmo infatti assicurarci che il comportamento adottato dall’IA in questi contesti sia sempre allineato con il nostro sistema di valori etici e morali».

Si aprono, allora, ancora una volta, nuovi interrogativi etici e morali su come le future tecnologie di IA potranno essere utilizzate in contesti sensibili, assicurandosi che il loro comportamento sia sempre allineato ai nostri valori.

Un recente studio condotto da Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova, pubblicato su «Royal Society Open Science», rivela che i modelli di IA generativa possono emulare le reazioni emotive umane di fronte a scene visive. Nonostante non fossero addestrati specificamente per questo compito, i sistemi di IA hanno dimostrato, infatti, una sorprendente corrispondenza con le valutazioni emotive degli esseri umani. L'intelligenza artificiale sta iniziando, dunque, a riconoscere non solo le parole, ma anche le nostre risposte emotive. Le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i modelli di IA generativa moderni contengono, allora, informazioni non solo sul contenuto semantico delle immagini, ma anche sullo stato emotivo delle persone che forniscono tali descrizioni.

Questo è quanto emerge dalla ricerca condotta dal team dell'Università di Padova. Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova nel loro studio "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", pubblicato sulla rivista «Royal Society Open Science», hanno testato diversi modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni per verificare se fossero in grado di emulare le reazioni emotive umane a varie scene visive.
Le valutazioni fornite dall'IA hanno mostrato una notevole corrispondenza con quelle umane, anche se i sistemi non erano stati specificamente addestrati per giudizi emozionali sulle immagini. Questo suggerisce che il linguaggio può supportare lo sviluppo di concetti emotivi nei sistemi di IA, sollevando questioni su come queste tecnologie potranno essere utilizzate in contesti sensibili come l'assistenza agli anziani, l'istruzione e il supporto alla salute mentale.

L'autrice e l'autore esaminando le risposte di sistemi di IA generativa come GPT, Gemini e Claude a domande sul contenuto emotivo di immagini standardizzate, hanno riscontrato che le valutazioni dell'IA si allineavano strettamente con quelle umane, con GPT che forniva le risposte più allineate, pur tendendo a sovrastimare i giudizi umani per stimoli emotivamente intensi. Spesso, l'IA dichiarava esplicitamente di indovinare la risposta basandosi su ciò che un umano medio avrebbe detto.
Le IA sono state testate su tre dimensioni affettive fondamentali (piacevolezza, tendenza all’allontanamento/avvicinamento, attivazione) e su sei emozioni di base (felicità, rabbia, paura, tristezza, disgusto, sorpresa).

Questo è stato il primo studio nel quale le risposte dell'IA sono state confrontate esplicitamente con i giudizi emotivi umani, e il risultato apre indubbiamente una nuova prospettiva sulle capacità emotive di questi sistemi. Tuttavia, precisano l'autrice e l'autore, l'abilità dell'IA di emulare i giudizi emotivi umani non implica che essa provi emozioni. È probabile, infatti, che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i sistemi siano così ricche da trasmettere informazioni sullo stato emotivo del descrittore umano.

«Attenzione però, il fatto che l’IA riesca ad emulare accuratamente i nostri giudizi emotivi non implica affatto che abbia la facoltà di provare emozioni - sottolineano Zaira Romeo e Alberto Testolin -. La spiegazione più plausibile è che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare questi sistemi siano estremamente ricche ed informative, al punto da riuscire a trasmettere non solo l’informazione sul contenuto semantico dell’immagine, ma anche sullo stato emotivo della persona che ha fornito la descrizione. Questa ipotesi è ben allineata con le teorie psicologiche che sottolineano l’importanza del linguaggio nel dare forma al pensiero e strutturare il mondo che abitiamo, incluso lo sviluppo delle nostre emozioni. Allo stesso tempo questa ricerca solleva anche importanti interrogativi su come si potranno impiegare le future tecnologie di IA in contesti sempre più sensibili come l’assistenza agli anziani, l’istruzione ed il supporto alla salute mentale - concludono -. Oltre ad essere in grado di comprendere il contenuto emotivo di una situazione dovremmo infatti assicurarci che il comportamento adottato dall’IA in questi contesti sia sempre allineato con il nostro sistema di valori etici e morali».

Si aprono, allora, ancora una volta, nuovi interrogativi etici e morali su come le future tecnologie di IA potranno essere utilizzate in contesti sensibili, assicurandosi che il loro comportamento sia sempre allineato ai nostri valori.

Un recente studio condotto da Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova, pubblicato su «Royal Society Open Science», rivela che i modelli di IA generativa possono emulare le reazioni emotive umane di fronte a scene visive. Nonostante non fossero addestrati specificamente per questo compito, i sistemi di IA hanno dimostrato, infatti, una sorprendente corrispondenza con le valutazioni emotive degli esseri umani.

Un recente studio condotto da Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova, pubblicato su «Royal Society Open Science», rivela che i modelli di IA generativa possono emulare le reazioni emotive umane di fronte a scene visive. Nonostante non fossero addestrati specificamente per questo compito, i sistemi di IA hanno dimostrato, infatti, una sorprendente corrispondenza con le valutazioni emotive degli esseri umani. L'intelligenza artificiale sta iniziando, dunque, a riconoscere non solo le parole, ma anche le nostre risposte emotive. Le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i modelli di IA generativa moderni contengono, allora, informazioni non solo sul contenuto semantico delle immagini, ma anche sullo stato emotivo delle persone che forniscono tali descrizioni.

Questo è quanto emerge dalla ricerca condotta dal team dell'Università di Padova. Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova nel loro studio "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", pubblicato sulla rivista «Royal Society Open Science», hanno testato diversi modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni per verificare se fossero in grado di emulare le reazioni emotive umane a varie scene visive.
Le valutazioni fornite dall'IA hanno mostrato una notevole corrispondenza con quelle umane, anche se i sistemi non erano stati specificamente addestrati per giudizi emozionali sulle immagini. Questo suggerisce che il linguaggio può supportare lo sviluppo di concetti emotivi nei sistemi di IA, sollevando questioni su come queste tecnologie potranno essere utilizzate in contesti sensibili come l'assistenza agli anziani, l'istruzione e il supporto alla salute mentale.

L'autrice e l'autore esaminando le risposte di sistemi di IA generativa come GPT, Gemini e Claude a domande sul contenuto emotivo di immagini standardizzate, hanno riscontrato che le valutazioni dell'IA si allineavano strettamente con quelle umane, con GPT che forniva le risposte più allineate, pur tendendo a sovrastimare i giudizi umani per stimoli emotivamente intensi. Spesso, l'IA dichiarava esplicitamente di indovinare la risposta basandosi su ciò che un umano medio avrebbe detto.
Le IA sono state testate su tre dimensioni affettive fondamentali (piacevolezza, tendenza all’allontanamento/avvicinamento, attivazione) e su sei emozioni di base (felicità, rabbia, paura, tristezza, disgusto, sorpresa).

Questo è stato il primo studio nel quale le risposte dell'IA sono state confrontate esplicitamente con i giudizi emotivi umani, e il risultato apre indubbiamente una nuova prospettiva sulle capacità emotive di questi sistemi. Tuttavia, precisano l'autrice e l'autore, l'abilità dell'IA di emulare i giudizi emotivi umani non implica che essa provi emozioni. È probabile, infatti, che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i sistemi siano così ricche da trasmettere informazioni sullo stato emotivo del descrittore umano.

«Attenzione però, il fatto che l’IA riesca ad emulare accuratamente i nostri giudizi emotivi non implica affatto che abbia la facoltà di provare emozioni - sottolineano Zaira Romeo e Alberto Testolin -. La spiegazione più plausibile è che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare questi sistemi siano estremamente ricche ed informative, al punto da riuscire a trasmettere non solo l’informazione sul contenuto semantico dell’immagine, ma anche sullo stato emotivo della persona che ha fornito la descrizione. Questa ipotesi è ben allineata con le teorie psicologiche che sottolineano l’importanza del linguaggio nel dare forma al pensiero e strutturare il mondo che abitiamo, incluso lo sviluppo delle nostre emozioni. Allo stesso tempo questa ricerca solleva anche importanti interrogativi su come si potranno impiegare le future tecnologie di IA in contesti sempre più sensibili come l’assistenza agli anziani, l’istruzione ed il supporto alla salute mentale - concludono -. Oltre ad essere in grado di comprendere il contenuto emotivo di una situazione dovremmo infatti assicurarci che il comportamento adottato dall’IA in questi contesti sia sempre allineato con il nostro sistema di valori etici e morali».

Si aprono, allora, ancora una volta, nuovi interrogativi etici e morali su come le future tecnologie di IA potranno essere utilizzate in contesti sensibili, assicurandosi che il loro comportamento sia sempre allineato ai nostri valori.

Un recente studio condotto da Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova, pubblicato su «Royal Society Open Science», rivela che i modelli di IA generativa possono emulare le reazioni emotive umane di fronte a scene visive. Nonostante non fossero addestrati specificamente per questo compito, i sistemi di IA hanno dimostrato, infatti, una sorprendente corrispondenza con le valutazioni emotive degli esseri umani. L'intelligenza artificiale sta iniziando, dunque, a riconoscere non solo le parole, ma anche le nostre risposte emotive. Le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i modelli di IA generativa moderni contengono, allora, informazioni non solo sul contenuto semantico delle immagini, ma anche sullo stato emotivo delle persone che forniscono tali descrizioni.

Questo è quanto emerge dalla ricerca condotta dal team dell'Università di Padova. Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova nel loro studio "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", pubblicato sulla rivista «Royal Society Open Science», hanno testato diversi modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni per verificare se fossero in grado di emulare le reazioni emotive umane a varie scene visive.
Le valutazioni fornite dall'IA hanno mostrato una notevole corrispondenza con quelle umane, anche se i sistemi non erano stati specificamente addestrati per giudizi emozionali sulle immagini. Questo suggerisce che il linguaggio può supportare lo sviluppo di concetti emotivi nei sistemi di IA, sollevando questioni su come queste tecnologie potranno essere utilizzate in contesti sensibili come l'assistenza agli anziani, l'istruzione e il supporto alla salute mentale.

L'autrice e l'autore esaminando le risposte di sistemi di IA generativa come GPT, Gemini e Claude a domande sul contenuto emotivo di immagini standardizzate, hanno riscontrato che le valutazioni dell'IA si allineavano strettamente con quelle umane, con GPT che forniva le risposte più allineate, pur tendendo a sovrastimare i giudizi umani per stimoli emotivamente intensi. Spesso, l'IA dichiarava esplicitamente di indovinare la risposta basandosi su ciò che un umano medio avrebbe detto.
Le IA sono state testate su tre dimensioni affettive fondamentali (piacevolezza, tendenza all’allontanamento/avvicinamento, attivazione) e su sei emozioni di base (felicità, rabbia, paura, tristezza, disgusto, sorpresa).

Questo è stato il primo studio nel quale le risposte dell'IA sono state confrontate esplicitamente con i giudizi emotivi umani, e il risultato apre indubbiamente una nuova prospettiva sulle capacità emotive di questi sistemi. Tuttavia, precisano l'autrice e l'autore, l'abilità dell'IA di emulare i giudizi emotivi umani non implica che essa provi emozioni. È probabile, infatti, che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i sistemi siano così ricche da trasmettere informazioni sullo stato emotivo del descrittore umano.

«Attenzione però, il fatto che l’IA riesca ad emulare accuratamente i nostri giudizi emotivi non implica affatto che abbia la facoltà di provare emozioni - sottolineano Zaira Romeo e Alberto Testolin -. La spiegazione più plausibile è che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare questi sistemi siano estremamente ricche ed informative, al punto da riuscire a trasmettere non solo l’informazione sul contenuto semantico dell’immagine, ma anche sullo stato emotivo della persona che ha fornito la descrizione. Questa ipotesi è ben allineata con le teorie psicologiche che sottolineano l’importanza del linguaggio nel dare forma al pensiero e strutturare il mondo che abitiamo, incluso lo sviluppo delle nostre emozioni. Allo stesso tempo questa ricerca solleva anche importanti interrogativi su come si potranno impiegare le future tecnologie di IA in contesti sempre più sensibili come l’assistenza agli anziani, l’istruzione ed il supporto alla salute mentale - concludono -. Oltre ad essere in grado di comprendere il contenuto emotivo di una situazione dovremmo infatti assicurarci che il comportamento adottato dall’IA in questi contesti sia sempre allineato con il nostro sistema di valori etici e morali».

Si aprono, allora, ancora una volta, nuovi interrogativi etici e morali su come le future tecnologie di IA potranno essere utilizzate in contesti sensibili, assicurandosi che il loro comportamento sia sempre allineato ai nostri valori.

Un recente studio condotto da Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova, pubblicato su «Royal Society Open Science», rivela che i modelli di IA generativa possono emulare le reazioni emotive umane di fronte a scene visive. Nonostante non fossero addestrati specificamente per questo compito, i sistemi di IA hanno dimostrato, infatti, una sorprendente corrispondenza con le valutazioni emotive degli esseri umani. L'intelligenza artificiale sta iniziando, dunque, a riconoscere non solo le parole, ma anche le nostre risposte emotive. Le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i modelli di IA generativa moderni contengono, allora, informazioni non solo sul contenuto semantico delle immagini, ma anche sullo stato emotivo delle persone che forniscono tali descrizioni.

Questo è quanto emerge dalla ricerca condotta dal team dell'Università di Padova. Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova nel loro studio "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", pubblicato sulla rivista «Royal Society Open Science», hanno testato diversi modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni per verificare se fossero in grado di emulare le reazioni emotive umane a varie scene visive.
Le valutazioni fornite dall'IA hanno mostrato una notevole corrispondenza con quelle umane, anche se i sistemi non erano stati specificamente addestrati per giudizi emozionali sulle immagini. Questo suggerisce che il linguaggio può supportare lo sviluppo di concetti emotivi nei sistemi di IA, sollevando questioni su come queste tecnologie potranno essere utilizzate in contesti sensibili come l'assistenza agli anziani, l'istruzione e il supporto alla salute mentale.

L'autrice e l'autore esaminando le risposte di sistemi di IA generativa come GPT, Gemini e Claude a domande sul contenuto emotivo di immagini standardizzate, hanno riscontrato che le valutazioni dell'IA si allineavano strettamente con quelle umane, con GPT che forniva le risposte più allineate, pur tendendo a sovrastimare i giudizi umani per stimoli emotivamente intensi. Spesso, l'IA dichiarava esplicitamente di indovinare la risposta basandosi su ciò che un umano medio avrebbe detto.
Le IA sono state testate su tre dimensioni affettive fondamentali (piacevolezza, tendenza all’allontanamento/avvicinamento, attivazione) e su sei emozioni di base (felicità, rabbia, paura, tristezza, disgusto, sorpresa).

Questo è stato il primo studio nel quale le risposte dell'IA sono state confrontate esplicitamente con i giudizi emotivi umani, e il risultato apre indubbiamente una nuova prospettiva sulle capacità emotive di questi sistemi. Tuttavia, precisano l'autrice e l'autore, l'abilità dell'IA di emulare i giudizi emotivi umani non implica che essa provi emozioni. È probabile, infatti, che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i sistemi siano così ricche da trasmettere informazioni sullo stato emotivo del descrittore umano.

«Attenzione però, il fatto che l’IA riesca ad emulare accuratamente i nostri giudizi emotivi non implica affatto che abbia la facoltà di provare emozioni - sottolineano Zaira Romeo e Alberto Testolin -. La spiegazione più plausibile è che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare questi sistemi siano estremamente ricche ed informative, al punto da riuscire a trasmettere non solo l’informazione sul contenuto semantico dell’immagine, ma anche sullo stato emotivo della persona che ha fornito la descrizione. Questa ipotesi è ben allineata con le teorie psicologiche che sottolineano l’importanza del linguaggio nel dare forma al pensiero e strutturare il mondo che abitiamo, incluso lo sviluppo delle nostre emozioni. Allo stesso tempo questa ricerca solleva anche importanti interrogativi su come si potranno impiegare le future tecnologie di IA in contesti sempre più sensibili come l’assistenza agli anziani, l’istruzione ed il supporto alla salute mentale - concludono -. Oltre ad essere in grado di comprendere il contenuto emotivo di una situazione dovremmo infatti assicurarci che il comportamento adottato dall’IA in questi contesti sia sempre allineato con il nostro sistema di valori etici e morali».

Si aprono, allora, ancora una volta, nuovi interrogativi etici e morali su come le future tecnologie di IA potranno essere utilizzate in contesti sensibili, assicurandosi che il loro comportamento sia sempre allineato ai nostri valori.

Un recente studio condotto da Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova, pubblicato su «Royal Society Open Science», rivela che i modelli di IA generativa possono emulare le reazioni emotive umane di fronte a scene visive. Nonostante non fossero addestrati specificamente per questo compito, i sistemi di IA hanno dimostrato, infatti, una sorprendente corrispondenza con le valutazioni emotive degli esseri umani. L'intelligenza artificiale sta iniziando, dunque, a riconoscere non solo le parole, ma anche le nostre risposte emotive. Le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i modelli di IA generativa moderni contengono, allora, informazioni non solo sul contenuto semantico delle immagini, ma anche sullo stato emotivo delle persone che forniscono tali descrizioni.

Questo è quanto emerge dalla ricerca condotta dal team dell'Università di Padova. Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova nel loro studio "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", pubblicato sulla rivista «Royal Society Open Science», hanno testato diversi modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni per verificare se fossero in grado di emulare le reazioni emotive umane a varie scene visive.
Le valutazioni fornite dall'IA hanno mostrato una notevole corrispondenza con quelle umane, anche se i sistemi non erano stati specificamente addestrati per giudizi emozionali sulle immagini. Questo suggerisce che il linguaggio può supportare lo sviluppo di concetti emotivi nei sistemi di IA, sollevando questioni su come queste tecnologie potranno essere utilizzate in contesti sensibili come l'assistenza agli anziani, l'istruzione e il supporto alla salute mentale.

L'autrice e l'autore esaminando le risposte di sistemi di IA generativa come GPT, Gemini e Claude a domande sul contenuto emotivo di immagini standardizzate, hanno riscontrato che le valutazioni dell'IA si allineavano strettamente con quelle umane, con GPT che forniva le risposte più allineate, pur tendendo a sovrastimare i giudizi umani per stimoli emotivamente intensi. Spesso, l'IA dichiarava esplicitamente di indovinare la risposta basandosi su ciò che un umano medio avrebbe detto.
Le IA sono state testate su tre dimensioni affettive fondamentali (piacevolezza, tendenza all’allontanamento/avvicinamento, attivazione) e su sei emozioni di base (felicità, rabbia, paura, tristezza, disgusto, sorpresa).

Questo è stato il primo studio nel quale le risposte dell'IA sono state confrontate esplicitamente con i giudizi emotivi umani, e il risultato apre indubbiamente una nuova prospettiva sulle capacità emotive di questi sistemi. Tuttavia, precisano l'autrice e l'autore, l'abilità dell'IA di emulare i giudizi emotivi umani non implica che essa provi emozioni. È probabile, infatti, che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i sistemi siano così ricche da trasmettere informazioni sullo stato emotivo del descrittore umano.

«Attenzione però, il fatto che l’IA riesca ad emulare accuratamente i nostri giudizi emotivi non implica affatto che abbia la facoltà di provare emozioni - sottolineano Zaira Romeo e Alberto Testolin -. La spiegazione più plausibile è che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare questi sistemi siano estremamente ricche ed informative, al punto da riuscire a trasmettere non solo l’informazione sul contenuto semantico dell’immagine, ma anche sullo stato emotivo della persona che ha fornito la descrizione. Questa ipotesi è ben allineata con le teorie psicologiche che sottolineano l’importanza del linguaggio nel dare forma al pensiero e strutturare il mondo che abitiamo, incluso lo sviluppo delle nostre emozioni. Allo stesso tempo questa ricerca solleva anche importanti interrogativi su come si potranno impiegare le future tecnologie di IA in contesti sempre più sensibili come l’assistenza agli anziani, l’istruzione ed il supporto alla salute mentale - concludono -. Oltre ad essere in grado di comprendere il contenuto emotivo di una situazione dovremmo infatti assicurarci che il comportamento adottato dall’IA in questi contesti sia sempre allineato con il nostro sistema di valori etici e morali».

Si aprono, allora, ancora una volta, nuovi interrogativi etici e morali su come le future tecnologie di IA potranno essere utilizzate in contesti sensibili, assicurandosi che il loro comportamento sia sempre allineato ai nostri valori.

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Questo è quanto emerge dalla ricerca condotta dal team dell'Università di Padova. Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova nel loro studio "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", pubblicato sulla rivista «Royal Society Open Science», hanno testato diversi modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni per verificare se fossero in grado di emulare le reazioni emotive umane a varie scene visive.
Le valutazioni fornite dall'IA hanno mostrato una notevole corrispondenza con quelle umane, anche se i sistemi non erano stati specificamente addestrati per giudizi emozionali sulle immagini. Questo suggerisce che il linguaggio può supportare lo sviluppo di concetti emotivi nei sistemi di IA, sollevando questioni su come queste tecnologie potranno essere utilizzate in contesti sensibili come l'assistenza agli anziani, l'istruzione e il supporto alla salute mentale.

L'autrice e l'autore esaminando le risposte di sistemi di IA generativa come GPT, Gemini e Claude a domande sul contenuto emotivo di immagini standardizzate, hanno riscontrato che le valutazioni dell'IA si allineavano strettamente con quelle umane, con GPT che forniva le risposte più allineate, pur tendendo a sovrastimare i giudizi umani per stimoli emotivamente intensi. Spesso, l'IA dichiarava esplicitamente di indovinare la risposta basandosi su ciò che un umano medio avrebbe detto.
Le IA sono state testate su tre dimensioni affettive fondamentali (piacevolezza, tendenza all’allontanamento/avvicinamento, attivazione) e su sei emozioni di base (felicità, rabbia, paura, tristezza, disgusto, sorpresa).

Questo è stato il primo studio nel quale le risposte dell'IA sono state confrontate esplicitamente con i giudizi emotivi umani, e il risultato apre indubbiamente una nuova prospettiva sulle capacità emotive di questi sistemi. Tuttavia, precisano l'autrice e l'autore, l'abilità dell'IA di emulare i giudizi emotivi umani non implica che essa provi emozioni. È probabile, infatti, che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i sistemi siano così ricche da trasmettere informazioni sullo stato emotivo del descrittore umano.

«Attenzione però, il fatto che l’IA riesca ad emulare accuratamente i nostri giudizi emotivi non implica affatto che abbia la facoltà di provare emozioni - sottolineano Zaira Romeo e Alberto Testolin -. La spiegazione più plausibile è che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare questi sistemi siano estremamente ricche ed informative, al punto da riuscire a trasmettere non solo l’informazione sul contenuto semantico dell’immagine, ma anche sullo stato emotivo della persona che ha fornito la descrizione. Questa ipotesi è ben allineata con le teorie psicologiche che sottolineano l’importanza del linguaggio nel dare forma al pensiero e strutturare il mondo che abitiamo, incluso lo sviluppo delle nostre emozioni. Allo stesso tempo questa ricerca solleva anche importanti interrogativi su come si potranno impiegare le future tecnologie di IA in contesti sempre più sensibili come l’assistenza agli anziani, l’istruzione ed il supporto alla salute mentale - concludono -. Oltre ad essere in grado di comprendere il contenuto emotivo di una situazione dovremmo infatti assicurarci che il comportamento adottato dall’IA in questi contesti sia sempre allineato con il nostro sistema di valori etici e morali».

Si aprono, allora, ancora una volta, nuovi interrogativi etici e morali su come le future tecnologie di IA potranno essere utilizzate in contesti sensibili, assicurandosi che il loro comportamento sia sempre allineato ai nostri valori.

Un recente studio condotto da Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova, pubblicato su «Royal Society Open Science», rivela che i modelli di IA generativa possono emulare le reazioni emotive umane di fronte a scene visive. Nonostante non fossero addestrati specificamente per questo compito, i sistemi di IA hanno dimostrato, infatti, una sorprendente corrispondenza con le valutazioni emotive degli esseri umani. L'intelligenza artificiale sta iniziando, dunque, a riconoscere non solo le parole, ma anche le nostre risposte emotive. Le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i modelli di IA generativa moderni contengono, allora, informazioni non solo sul contenuto semantico delle immagini, ma anche sullo stato emotivo delle persone che forniscono tali descrizioni.

Questo è quanto emerge dalla ricerca condotta dal team dell'Università di Padova. Zaira Romeo del CNR e Alberto Testolin dell'Università di Padova nel loro studio "Artificial Intelligence Can Emulate Human Normative Judgments on Emotional Visual Scenes", pubblicato sulla rivista «Royal Society Open Science», hanno testato diversi modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni per verificare se fossero in grado di emulare le reazioni emotive umane a varie scene visive.
Le valutazioni fornite dall'IA hanno mostrato una notevole corrispondenza con quelle umane, anche se i sistemi non erano stati specificamente addestrati per giudizi emozionali sulle immagini. Questo suggerisce che il linguaggio può supportare lo sviluppo di concetti emotivi nei sistemi di IA, sollevando questioni su come queste tecnologie potranno essere utilizzate in contesti sensibili come l'assistenza agli anziani, l'istruzione e il supporto alla salute mentale.

L'autrice e l'autore esaminando le risposte di sistemi di IA generativa come GPT, Gemini e Claude a domande sul contenuto emotivo di immagini standardizzate, hanno riscontrato che le valutazioni dell'IA si allineavano strettamente con quelle umane, con GPT che forniva le risposte più allineate, pur tendendo a sovrastimare i giudizi umani per stimoli emotivamente intensi. Spesso, l'IA dichiarava esplicitamente di indovinare la risposta basandosi su ciò che un umano medio avrebbe detto.
Le IA sono state testate su tre dimensioni affettive fondamentali (piacevolezza, tendenza all’allontanamento/avvicinamento, attivazione) e su sei emozioni di base (felicità, rabbia, paura, tristezza, disgusto, sorpresa).

Questo è stato il primo studio nel quale le risposte dell'IA sono state confrontate esplicitamente con i giudizi emotivi umani, e il risultato apre indubbiamente una nuova prospettiva sulle capacità emotive di questi sistemi. Tuttavia, precisano l'autrice e l'autore, l'abilità dell'IA di emulare i giudizi emotivi umani non implica che essa provi emozioni. È probabile, infatti, che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare i sistemi siano così ricche da trasmettere informazioni sullo stato emotivo del descrittore umano.

«Attenzione però, il fatto che l’IA riesca ad emulare accuratamente i nostri giudizi emotivi non implica affatto che abbia la facoltà di provare emozioni - sottolineano Zaira Romeo e Alberto Testolin -. La spiegazione più plausibile è che le descrizioni testuali delle immagini utilizzate per addestrare questi sistemi siano estremamente ricche ed informative, al punto da riuscire a trasmettere non solo l’informazione sul contenuto semantico dell’immagine, ma anche sullo stato emotivo della persona che ha fornito la descrizione. Questa ipotesi è ben allineata con le teorie psicologiche che sottolineano l’importanza del linguaggio nel dare forma al pensiero e strutturare il mondo che abitiamo, incluso lo sviluppo delle nostre emozioni. Allo stesso tempo questa ricerca solleva anche importanti interrogativi su come si potranno impiegare le future tecnologie di IA in contesti sempre più sensibili come l’assistenza agli anziani, l’istruzione ed il supporto alla salute mentale - concludono -. Oltre ad essere in grado di comprendere il contenuto emotivo di una situazione dovremmo infatti assicurarci che il comportamento adottato dall’IA in questi contesti sia sempre allineato con il nostro sistema di valori etici e morali».

Si aprono, allora, ancora una volta, nuovi interrogativi etici e morali su come le future tecnologie di IA potranno essere utilizzate in contesti sensibili, assicurandosi che il loro comportamento sia sempre allineato ai nostri valori.