Ein Framework für soziale Intelligenz im NLP aufbauen

Da natürliche Sprachverarbeitung (NLP)-Tools Teil des Alltags werden, ist es wichtig, soziale Intelligenz in diese Technologien einzubeziehen. Momentan gibt es viele nützliche Datensätze, die helfen, soziale Intelligenz zu messen, aber es gibt kein gut organisiertes System, das diese verschiedenen Teile verbindet. Um diese Lücke zu schliessen, haben wir eine Social AI Data Infrastructure geschaffen, die ein detailliertes Klassifikationssystem und eine Sammlung von 480 NLP-Datensätzen umfasst. Diese Infrastruktur hilft Forschern, bestehende Datensätze zu betrachten und zu überprüfen, wie gut verschiedene Sprachmodelle in den Bereichen soziale Intelligenz abschneiden.

Daten sind wichtig und können die Systeme überdauern, die sie nutzen. Soziale Intelligenz selbst ist schon lange ein interessantes Thema, wobei viele Psychologen sie als eine einzigartige Form von Intelligenz anerkennen, die hilft, menschliche Beziehungen zu navigieren. Forscher glauben heute, dass soziale Intelligenz entscheidend ist, um menschenähnliche künstliche Intelligenz zu schaffen. Allerdings fehlt es nach wie vor an einem klaren und umfassenden Verständnis von sozialer Intelligenz im Kontext von KI.

Unsere Social Intelligence Data Infrastructure bietet einen umfassenden Überblick über soziale Intelligenz in NLP, mit einem durchdachten Klassifikationssystem und einer Bibliothek von NLP-Datensätzen. Forscher können dieses System nutzen, um Aufgaben zu erstellen, Sprachmodelle zu bewerten und Einsichten für zukünftige Studien zur sozialen Intelligenz zu gewinnen.

#Verständnis von sozialer Intelligenz

Frühere Studien haben soziale Intelligenz hauptsächlich durch kognitive Fähigkeiten definiert – wie gut man andere versteht – aber diese Sichtweise blättert die Verhaltensseite über, die sich darauf konzentriert, wie man mit anderen interagiert. Beide Dimensionen sind wichtig, aber unvollständig, da soziale Intelligenz viele Aspekte umfasst. Die aktuellen Datensätze, die sich auf soziale Intelligenz beziehen, konzentrieren sich oft nur auf einen Bereich, anstatt ein umfassenderes Bild zu bieten. Daher ist es wichtig, eine umfassende Definition zu schaffen, die bestehende Datensätze besser organisieren kann. Ohne Organisation ist es schwierig, grössere Forschungsfragen und Trends für zukünftige Studien zu erkennen.

Um ein gut organisiertes System zu schaffen, haben wir die Social Intelligence Data Infrastructure eingerichtet, die aus einem umfassenden Klassifikationssystem für soziale Intelligenz und einer organisierten Datenbibliothek mit 480 NLP-Datensätzen besteht. Diese Klassifikation definiert formell verschiedene Aspekte sozialer Intelligenz und trägt dazu bei, Klarheit und Struktur in ihrer Definition in KI zu bringen. Die Datenbibliothek organisiert Datensätze gemäss unserer Klassifikation, sodass Forscher Lücken in Datensätzen finden und zukünftige Bemühungen zur Entwicklung von Datensätzen für soziale Intelligenz lenken können.

#Komponenten sozialer Intelligenz

Ein abgerundeter Blick auf soziale Intelligenz besteht aus drei Haupttypen: kognitive Intelligenz, situative Intelligenz und Verhaltensintelligenz. Diese Typen wirken zusammen, um menschliche Interaktionen zu gestalten.

#Kognitive Intelligenz

Kognitive Intelligenz umfasst das Verstehen von verbalen und nonverbalen Hinweisen, um zu begreifen, was andere denken und fühlen. Dazu gehört das Verständnis von Absichten, Überzeugungen und Emotionen. Diese Intelligenz ist entscheidend für effektive Kommunikation und viele NLP-Aufgaben. Zum Beispiel ist es wichtig, die Absicht zu erkennen, um zielorientierte Dialoge zu führen, während die Unterstützung der psychischen Gesundheit ein Verständnis für Emotionen erfordert.

#Situative Intelligenz

Situative Intelligenz konzentriert sich auf das Bewusstsein für soziale Kontexte und wie diese Kognition und Verhalten beeinflussen. Dazu gehört das Verständnis von sozialen Ereignissen, kulturellen Normen und individuellen Informationen über Sprecher. Situative Intelligenz dient als Grundlage für Entscheidungsfindung und verknüpft kognitive Intelligenz mit angemessenem Verhalten. Das Einbeziehen kontextueller Elemente verbessert die Leistung von NLP-Systemen erheblich.

#Verhaltensintelligenz

Verhaltensintelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit, erfolgreich zu kommunizieren und angemessen zu handeln, um soziale Ziele zu erreichen. Dazu gehört das Teilen von Informationen, das Beeinflussen anderer und das Aufrechterhalten von Beziehungen durch Gespräche. Verhaltensintelligenz hat direkte Auswirkungen auf sowohl menschliche-interaktive als auch menschlich-KI-Interaktionen und erfordert Fähigkeiten wie Empathie, Überzeugung und Transparenz.

#Herausforderungen bei der Messung sozialer Intelligenz

Die drei Arten sozialer Intelligenz sind miteinander verbunden und beeinflussen sich oft gegenseitig. Ein situativ intelligenter Agent kann kognitive Intelligenz besser ausdrücken, indem er soziale Kontextsignale aufnimmt, während das Verstehen der mentalen Zustände anderer das situative Bewusstsein verbessern kann. Diese dynamische Natur macht es schwierig, soziale Intelligenz nur anhand statischer Datensätze zu messen.

Angesichts dieser Herausforderungen wird unsere Analyse untersuchen, wie gut bestehende Benchmarks die Komplexität sozialer Intelligenz erfassen und ob die Datensätze mehr als eine Art von Intelligenz widerspiegeln. Zum Beispiel erfordern einige Datensätze mehrere Intelligenzen, um beleidigende Sprache angemessen basierend auf dem sozialen Kontext zu interpretieren. Wir werden auch Vorschläge zur Gestaltung zukünftiger Datensätze mit Fokus auf soziale Intelligenz geben.

#Aktuelle Landschaft der sozialen NLP-Daten

Die Frage stellt sich: Wie detailliert können bestehende Datensätze Forschern helfen, die Kernaspekte sozialer Intelligenz in KI zu entwickeln und zu bewerten? Um dies zu beantworten, nutzen wir unsere Social AI-Klassifikation, um relevante NLP-Publikationen in einer Bibliothek von Datensätzen zu kategorisieren.

#Konstruktion der Datenbibliothek

Wir haben Daten aus der ACL Anthology gesammelt und uns auf Datensätze konzentriert, die zwischen Januar 2001 und Oktober 2023 veröffentlicht wurden. Wir haben Titel und Abstracts nach Schlüsselwörtern im Zusammenhang mit sozialer Intelligenz und der Erstellung von Datensätzen gefiltert. Das führte dazu, dass wir eine Sammlung von 480 Arbeiten kuratiert haben, indem wir irrelevante Studien entfernt haben. Wir haben auch wichtige Metadaten für diese Arbeiten gesammelt, die den Forschern helfen, wichtige Informationen schnell zu finden.

#Annotation der Datenbibliothek

Zwei Autoren haben den Inhalt der Arbeiten überprüft und sie nach der Art der Intelligenz klassifiziert. Diese Klassifikation basiert auf dem Hauptfokus des Datensatzes. Zum Beispiel wurden Datensätze, die sich auf die Absichtserkennung konzentrieren, als kognitive Intelligenz gekennzeichnet. Dieser strukturierte Ansatz hilft, Datensätze basierend auf ihren Schwerpunktbereichen zu organisieren.

#Höhepunkte aus der aktuellen Datenlandschaft

Indem wir die Verteilung der Datensätze über verschiedene Intelligenztypen visualisieren, können wir Schlussfolgerungen über aktuelle NLP-Trends im Zusammenhang mit sozialer Intelligenz ziehen. Die meisten Datensätze betonen kognitive Intelligenz (64,2 %), gefolgt von Verhaltensintelligenz (22,7 %) und minimal situativer Intelligenz (3,8 %). Ein kleiner Teil der Datensätze (9,4 %) umfasst mehrere Intelligenztypen.

#Zeitliche Veränderungen in den Themen

Der Fokus der Forschung auf situative Intelligenz begann später als bei den beiden anderen Typen und tauchte 2008 auf. Im Laufe der Jahre gab es eine Verschiebung hin zu spezifischeren und komplexeren Aufgaben für alle Intelligenztypen. Zum Beispiel befasste sich frühere Arbeit zur kognitiven Intelligenz hauptsächlich mit breiter Dialogkategorisierung, während aktuelle Studien nuancierte Themen wie Sarkasmus und Ironie angehen.

#Typen von Daten in sozialer Intelligenz

Wenn wir die Arten von Daten untersuchen, die in der Forschung zur sozialen Intelligenz verwendet werden, stellen wir einen Unterschied zwischen interaktiven und statischen Datensätzen fest. Interaktive Datensätze ermöglichen den Austausch von Informationen, während statische Datensätze aus eigenständigen Texten ohne sozialen Kontext bestehen.

#Einsatz von KI bei der Erstellung von Datensätzen

Es gibt einen wachsenden Trend zur Nutzung von KI zur Erstellung und Annotation von Datensätzen im Zusammenhang mit sozialer Intelligenz. Obwohl der Einsatz von KI zur Generierung zunimmt, umfasst die Annotation von Datensätzen weiterhin eine Mischung aus menschlichen und KI-Anstrengungen. Dies wirft Fragen zur Qualität und Relevanz der generierten Daten auf.

#Bewertung der Leistung von Sprachmodellen

Mit unserer Social AI Data Infrastructure bewerten wir die Leistung aktueller grosser Sprachmodelle (LLMs) im Hinblick auf soziale Intelligenz. Diese Bewertung zeigt die Stärken und Schwächen der Modelle und hebt Bereiche hervor, in denen zukünftige Datensätze Verbesserungen ermöglichen können.

#Hauptergebnisse

Unsere Ergebnisse zeigen, dass Sprachmodelle bei einfachen Aufgaben besser abschneiden als bei komplexeren. Zum Beispiel könnte ein Modell, das bei der Erkennung einfacher Absichten glänzt, mit Sarkasmus zu kämpfen haben. Ausserdem erweisen sich Aufgaben mit weniger Datensätzen und nuancierten Kontextanforderungen als herausfordernder für LLMs. Darüber hinaus tendieren Datensätze, die reicheren sozialen Kontext bieten, dazu, bessere Ergebnisse zu liefern.

Andererseits schneiden LLMs oft besser ab als die durchschnittliche menschliche Leistung bei Aufgaben der Verhaltensintelligenz, was auf ihre Fähigkeiten bei der Generierung von Gesprächsantworten hinweist. Es gibt jedoch immer noch eine spürbare Lücke zwischen der Leistung von LLMs und der besten menschlichen Leistung bei nuancierten Aufgaben.

#Zukünftige Empfehlungen zur Erstellung von Datensätzen

Basierend auf unserer Analyse der aktuellen Datenlandschaft und der Bewertung der LLM-Leistung identifizieren wir mehrere Bereiche für die zukünftige Entwicklung von Datensätzen:

#Fokus auf spezifische und komplexe Szenarien

Zukünftige Datensätze sollten nuancierte Szenarien ansprechen, die den Reichtum menschlicher Kommunikation widerspiegeln, wie Sarkasmus und moralische Dilemmata. Es ist entscheidend, die Komplexität sozialer Interaktionen zu modellieren, um sprachliche Mehrdeutigkeiten genau zu erfassen.

#Förderung von Mehrparteieninteraktionen

Die Forschung sollte über einfache Dialoge hinausgehen und lange, mehrteilige Gespräche einbeziehen, um verschiedene Diskursstrukturen zu berücksichtigen. Dieser Ansatz wird helfen, fortgeschrittenere Systeme sozialer Intelligenz zu entwickeln.

#Förderung facettenreicher Datensätze

Viele bestehende Datensätze konzentrieren sich auf eine Art von Intelligenz. Zukünftige Bemühungen sollten die Erstellung von Datensätzen unterstützen, die verschiedene Intelligenztypen zusammenbringen, um umfassende Bewertungen zu fördern.

#Verbesserung der sprachlichen und kulturellen Repräsentation

Es besteht ein grosser Bedarf, die Vielfalt in Datensätzen im Hinblick auf Sprachen, Kulturen und soziale Kontexte zu erhöhen. Dies wird es den Modellen ermöglichen, besser über verschiedene Bevölkerungsgruppen zu generalisieren.

#Interaktivität in den Daten erhöhen

Mehr interaktive Datensätze würden es Sprachmodellen ermöglichen, wichtige Fähigkeiten sozialer Intelligenz zu entwickeln. Solche interaktiven Einstellungen würden auch den Fokus auf das Verständnis von Verhalten verlagern, anstatt nur die Genauigkeit zu messen.

#Entwicklung dynamischer Datensätze

Soziale Werte und Verhaltensweisen ändern sich im Laufe der Zeit, daher sollten Datensätze weiterentwickelt werden, um laufende Veränderungen in sozialen Interaktionen zu erfassen. Ein flexibles Framework kann helfen, zukünftige Anpassungen zu ermöglichen.

#Erforschung multimodaler Daten

Datensätze sollten verschiedene Kommunikationsformen integrieren, wie Gesten und Gesichtsausdrücke, um ein vollständigeres Verständnis sozialer Hinweise zu bieten.

#Empfehlungen zur Datensammlung

Traditionelle Ansätze zur Erstellung von sozialen KI-Datensätzen haben sich auf crowdsourced Annotationen verlassen. Dieses Modell birgt jedoch mehrere Probleme:

#Repräsentationsbedenken

Eine zufällige Auswahl von Annotatoren kann die unterschiedlichen Perspektiven nicht angemessen repräsentieren. Der Übergang zu mehr expertengeleiteten Annotationen aus verschiedenen Bereichen – wie Linguistik, Psychologie und Soziologie – wird die Datenqualität verbessern.

#Verständnis des sozialen Kontexts

Annotatoren fehlt oft der soziale Kontext, um die Interaktionen, die sie beobachten, vollständig zu erfassen. Die direkte Einbindung von Annotatoren in soziale Interaktionen könnte reichhaltigere, interaktive Daten liefern.

#KI kollaborativ nutzen

Die Einbeziehung von KI im Prozess der Datensatzgenerierung und Co-Annotierung kann die Qualität und Effizienz der Datensammlung verbessern.

#Entwicklung von Annotationstools

Werkzeuge sollten die Annotation und Visualisierung von Konstrukten sozialer Intelligenz erleichtern und eine nahtlose Integration in bestehende Plattformen zur reproduzierbaren Datensammlung unterstützen.

#Berücksichtigung ethischer Überlegungen

Datensätze, die in der Forschung zur sozialen KI verwendet werden, sollten ethische Überlegungen einbeziehen, um Vorurteile zu vermeiden und die Privatsphäre der Nutzer zu respektieren. Der Aufbau gemeinschaftsorientierter Datensammlungsansätze, bei denen die Nutzer aktiv am Co-Design teilnehmen, kann Fairness und Inklusivität gewährleisten.

#Fazit

Wir haben eine Social AI Data Infrastructure geschaffen, die ein detailliertes Klassifikationssystem und eine Bibliothek von 480 NLP-Datensätzen umfasst. Diese Infrastruktur erleichtert ein klareres Verständnis des Konzepts der sozialen Intelligenz in KI-Systemen und hilft Forschern, bestehende Datensätze zu organisieren. Unsere Analyse bietet Einblicke in die aktuelle Landschaft und zukünftige Richtungen für die Entwicklung von Datensätzen, die die soziale Intelligenz in NLP-Systemen verbessern.

Während wir auf Vollständigkeit abzielen, erkennen wir an, dass es unmöglich ist, alle Datensätze im Bereich der sozialen Intelligenz abzudecken. Unsere Analyse konzentriert sich auf relative Vergleiche im NLP-Bereich. Zukünftige Arbeiten sollten weiterhin auf unserer Datenbibliothek aufbauen, da Sprachmodelle mit umfangreichen Datensätzen trainiert werden, die zu Leistungsinkonsistenzen führen können. Unsere Arbeit betont die Notwendigkeit für zukünftige Datensatzgestaltungen und adressiert den wachsenden Bedarf an sozialer Intelligenz in KI-Systemen.

#Ethische Erklärung

Diese Forschung wurde von dem zuständigen Ethikkomitee überprüft und genehmigt, um die Einhaltung ethischer Standards zu gewährleisten. Wir erkennen das Potenzial für Missbrauch, da KI-Systeme sozial intelligenter werden, und ermutigen zukünftige Bemühungen, klare Richtlinien für die Fähigkeiten von KI festzulegen, um schädliche Ergebnisse zu verhindern.

Zusammenfassend ruft unsere Arbeit zu einem kollaborativen Ansatz in der Entwicklung von sozialen KI-Daten auf, der unterschiedliche Perspektiven, interdisziplinäres Wissen und ethische Praktiken integriert, um das Feld verantwortungsbewusst voranzubringen.