Die Verbesserung des Verständnisses von Empathie bei Maschinen

Empathie ist wichtig für Menschen, weil sie hilft, Verbindungen aufzubauen und freundliches Verhalten fördert. Eine Möglichkeit, Empathie zu zeigen, ist das Teilen persönlicher Geschichten. Es ist jedoch schwierig, Maschinen, wie Sprachmodelle, Empathie beizubringen. Das liegt daran, dass Empathie eng mit der Interaktion zwischen Menschen verbunden ist. Frühere Versuche, Maschinen Empathie beizubringen, indem man sie auf speziellen Datensätzen trainierte, waren nicht sehr erfolgreich.

In dieser Studie schlagen wir neue Wege vor, um Maschinen zu helfen, Empathie besser zu verstehen. Dazu gehört die Nutzung von kontrastivem Lernen und das Feintuning grosser Sprachmodelle. Während wir mit diesen Methoden einige Verbesserungen festgestellt haben, sind sie immer noch nicht gut genug. Wir haben auch bemerkt, dass verschiedene Annotatoren sich oft nicht einig sind, wie Empathie aussieht, was es schwieriger macht, Maschinen zu trainieren. Das zeigt, wie subjektiv Empathie sein kann. Zudem haben wir untersucht, wie Kultur diese Annotationen beeinflusst, indem wir Geschichten auf Urdu gesammelt haben, und festgestellt, dass der kulturelle Hintergrund anscheinend keinen Einfluss auf die Beurteilung von Empathie hat.

#Hintergrund

Während grosse Sprachmodelle weiterhin wachsen und besser auf verschiedene menschliche Anfragen reagieren können, suchen viele Menschen Verständnis und emotionale Unterstützung von Chatbots, die von diesen Modellen betrieben werden. Wenn Menschen mit Chatbots interagieren, teilen sie oft ihre Gedanken und Gefühle und hoffen auf Antworten, die Empathie und Verständnis widerspiegeln. Dafür müssen die Modelle den emotionalen Kontext der Geschichten vollständig erfassen und sinnvoll darauf reagieren.

Eine ideale Interaktion zwischen Menschen und Maschinen beinhaltet, dass die Maschine menschliche Gefühle erkennt und nachfühlt. Zum Beispiel sollte ein Chatbot in der Lage sein, sich auf die Geschichte einer Person zu beziehen und angemessene Antworten zu geben. Eine aktuelle Studie schlug vor, empathische Ähnlichkeit zu messen, die bewertet, wie ähnlich zwei Geschichten basierend auf Aspekten wie Ereignissen, Emotionen, Moral und Empathie sind. Leider zeigen die Ergebnisse, dass Sprachmodelle Schwierigkeiten haben, menschliche Urteile genau zu erfassen.

#Die Herausforderung, Empathie zu messen

Eine Untersuchung, wie gut Modelle Geschichten identifizieren können, die ähnlich sind, zeigt, dass sie zwar Geschichten, die sehr unterschiedlich sind, erkennen können, aber Probleme haben, solche mit nuancierten Ähnlichkeiten zu unterscheiden. Das könnte daran liegen, dass die Modelle hauptsächlich für Aufgaben trainiert wurden, die mit dem Verständnis von Bedeutung zu tun haben, und nicht mit emotionalen Verbindungen. Sie könnten die oberflächlichen Ähnlichkeiten erfassen, aber tiefere emotionale Signale nicht wahrnehmen.

Ausserdem bringen einfache Aufforderungen an diese Sprachmodelle oft nicht ihre volle reasoning Fähigkeit zum Vorschein, was entscheidend ist, um genaue Urteile über Empathie zu fällen. Das hat uns dazu gebracht, verschiedene Strategien auszuprobieren, um zu verbessern, wie diese Modelle empathische Ähnlichkeit einschätzen. Unter diesen haben wir kontrastive Lerntechniken, reasoning-Fähigkeiten und Feintuning-Ansätze verwendet.

Nach Anwendung dieser Methoden fanden wir eine kleine Verbesserung in der Übereinstimmung mit menschlichen Urteilen. Diese Ergebnisse schienen jedoch auf ein Hindernis zu stossen, was darauf hindeutet, dass die Goldstandard-Labels aufgrund der subjektiven Natur von Empathie möglicherweise fehlerhaft sind. Um das weiter zu untersuchen, baten wir verschiedene Annotatoren, eine Stichprobe von Geschichtspaaren basierend auf Empathie, Emotionen, Ereignissen und Moral zu bewerten. Das Mass an Übereinstimmung zwischen ihnen war niedrig, insbesondere bei abstrakten Konzepten wie Moral und Empathie.

#Die Rolle der Kultur in der Empathie

Um den Einfluss der Kultur auf die Empathie-Annotationen weiter zu analysieren, sammelten wir einen neuen Datensatz von Geschichtspaaren in Urdu. Das half uns zu erforschen, wie kulturelle Hintergründe die Interpretation von Empathie in den Geschichten beeinflussen. Unsere Ergebnisse deuteten darauf hin, dass selbst bei Berücksichtigung unterschiedlicher Kulturen die Subjektivität in der empathischen Beurteilung weitgehend unabhängig von den kulturellen Ursprüngen einer Person war.

#Datensatz für empathische Ähnlichkeit

Für diese Forschung konzentrierten wir uns speziell darauf, die empathische Ähnlichkeit zwischen zwei Geschichten mithilfe einer Punktzahl zwischen 1 und 4 zu bewerten, wobei 1 völlige Ähnlichkeit und 4 eine hohe Ähnlichkeit anzeigt. Um unsere Forschung zu erleichtern, haben wir einen Datensatz erstellt, der insgesamt 1.500 einzigartige Geschichten und 2.000 Geschichtspaare umfasst.

Wir haben diesen Datensatz in drei Teile unterteilt: 1.500 Paare für das Training, 100 für die Entwicklung und 400 für Tests. Jede Geschichte hat zwei Versionen: eine Vollversion und eine Zusammenfassung. Annotatoren verwendeten diese Versionen, um die Geschichten aus vier Perspektiven zu bewerten: Ereignisse, Emotionen, Moral und allgemeine Empathie.

Aus unserer Analyse ergab sich, dass die moralische Ähnlichkeit die stärkste Übereinstimmung mit der allgemeinen Empathie zeigte, gefolgt von der Ereignisähnlichkeit und dann der Emotion. Das deutet darauf hin, dass moralische Aspekte eng mit dem zusammenhängen, wie empathisch sich jemand einer Erzählung gegenüber fühlt.

#Methoden zur Bewertung empathischer Ähnlichkeit

Um zu verbessern, wie Maschinen empathische Ähnlichkeit bewerten, haben wir verschiedene Methoden getestet, darunter diskriminative und generative Modelle. Diskriminative Modelle, wie Satz-Embedding-Modelle wie SBERT und BART, wurden basierend auf menschlichen Annotationen feingetunt. Wir haben auch ihre Leistung untersucht, wenn sie in einem Zero-Shot-Ansatz angesprochen wurden, was bedeutet, dass wir keine spezifische Ausbildung für die Aufgabe bereitgestellt haben.

Die Ergebnisse zeigten, dass Zero-Shot-generative Modelle besser darin abschnitten, Empathie zu erkennen als Satz-Embeddings. Je grösser das generative Modell, desto höher die Korrelation mit den von Menschen annotierten Empathiewerten.

#Verbesserung des Verständnisses von Empathie durch Maschinen

Um Maschinen zu befähigen, die Verbindungen zwischen Erzählungen besser zu verstehen, haben wir während des Feintunings kontrastives Lernen implementiert. Das beinhaltete, die Embeddings ähnlicher Beispiele näher zusammenzubringen, während die von unähnlichen Beispielen im verborgenen Raum weiter voneinander entfernt wurden. Wir haben mit verschiedenen kontrastiven Verlustfunktionen experimentiert, die vielversprechende Ergebnisse zeigten.

Neben der Nutzung kontrastiver Verluste haben wir auch reasoning-Techniken mit grossen Sprachmodellen verwendet. Wir haben zwei Strategien ausprobiert: zuerst einen Punktzahl-Ansatz, bei dem das Modell nur eine Ähnlichkeitsbewertung geben sollte. Zweitens haben wir das Modell angewiesen, zunächst die Überlegungen hinter seiner Bewertung zu erklären, bevor es eine endgültige Antwort gibt. Erste Ergebnisse zeigten, dass diese Techniken die Vorhersagen zur empathischen Ähnlichkeit verbessern könnten.

#Der Einfluss des Hintergrunds der Annotatoren

Wir haben auch untersucht, wie die Hintergründe der Annotatoren ihre Bewertungen beeinflussen. Als wir die Annotatoren baten, ihre Bewertungen basierend auf denselben Geschichten abzugeben, stellten wir fest, dass diejenigen mit ähnlichen Hintergründen oder engen Beziehungen höhere Übereinstimmungen in ihren Bewertungen hatten, insbesondere bei abstrakten Konzepten wie Empathie.

Zum Beispiel hatten Freunde oder Personen aus derselben Kultur tendenziell eine viel höhere Übereinstimmung bei moralischen und empathischen Urteilen als solche aus unterschiedlichen Hintergründen. Das deutet darauf hin, dass Empathie hochgradig subjektiv ist und stark auf persönlichen Erfahrungen und kulturellen Kontexten basiert.

#Sammlung des Urdu-Datensatzes

Um weiter zu untersuchen, wie Sprache und Kultur die empathische Bewertung beeinflussen, haben wir einen neuen Datensatz mit Geschichten in Roman Urdu erstellt. Wir haben darauf geachtet, dass die Geschichten die emotionale Tiefe und Nuancen widerspiegeln, die durch kulturelle Kontexte bedingt sind. Vier muttersprachliche Urdu-Sprecher wurden darin geschult, den Geschichten Basierend auf Ereignissen, Emotionen und Empathie Ähnlichkeitswerte zuzuweisen.

Bei der Analyse der Ergebnisse fanden wir, dass die Annotatoren in dem Urdu-Datensatz eine höhere Übereinstimmung in der Empathie erzielten als im englischen Datensatz. Das war eine interessante Erkenntnis, da es unserer früheren Beobachtung widersprach, dass Ereignisbewertungen normalerweise eine höhere Übereinstimmung hatten.

#Fazit und Zukunftsperspektiven

Zusammenfassend zeigt diese Forschung die Herausforderungen, Maschinen beizubringen, Empathie in Narrativen zu verstehen. Während wir verschiedene Methoden vorgeschlagen und getestet haben, um das Modellieren empathischer Ähnlichkeit zu verbessern, haben wir auch signifikante subjektive Variabilität in der Interpretation dieser Narrative festgestellt. Das Sammeln eines neuen Urdu-Datensatzes half uns, festzustellen, dass der kulturelle Hintergrund nicht stark auf empathische Labels wirkt, aber Subjektivität bleibt eine zentrale Herausforderung.

Zukünftige Arbeiten sollten sich darauf konzentrieren, wie empathische Ähnlichkeit Aufgaben definiert und erforscht werden. Darüber hinaus müssen wir Strategien umsetzen, um die Subjektivität in Gold-Labels anzugehen, da sie einen grossen Einfluss auf die Leistung von Sprachmodellen hat. Indem wir weiterhin robustere Ansätze entwickeln, wird das Ziel sein, die Fähigkeit der Maschinen zu verbessern, mit menschlichen Emotionen zu resonieren und bedeutungsvollere Interaktionen zu schaffen.

#Ethische Überlegungen

Wir haben während unserer Datensammlung und Analyseprozesse ethische Standards eingehalten. Alle menschlichen Annotatoren wurden über ihre Aufgaben informiert und gaben ihr Einverständnis zur Teilnahme. Wir haben eine diverse Vertretung unter den Teilnehmern angestrebt, um Verzerrungen bei der Bewertung von Empathie und emotionalen Labels zu minimieren. Die verwendeten Datensätze, einschliesslich derjenigen in Urdu, wurden mit einem Fokus auf kulturelle Sensibilität gesammelt. Wir erkennen an, dass Empathie von Natur aus subjektiv ist und haben Schritte unternommen, um diese Herausforderungen in unserer Studie hervorzuheben. Dieses Engagement stellt sicher, dass wir weiterhin das Verständnis vorantreiben, während wir den Respekt für alle Personen, die am Datensammelprozess beteiligt sind, wahren.

Diese Erkundung des komplexen Themas der Empathie in Maschinenmodellen zeigt sowohl das Potenzial als auch die Grenzen aktueller Technologien. Die gesammelten Erkenntnisse bieten eine Grundlage für zukünftige Verbesserungen, während wir versuchen, die Lücke zwischen menschlicher emotionaler Erfahrung und maschinellem Verständnis zu schliessen.