Große Sprachmodelle sind in der Lage, emotionale Intelligenztests zu lösen und zu erstellen | Kommunikationspsychologie

WAS - Dieser Artikel von Communications Psychology untersucht die Fähigkeit von Large Language Models (LLMs), emotionale Intelligenztests zu lösen und zu erstellen, und zeigt, dass Modelle wie ChatGPT-4 Menschen in standardisierten Tests übertreffen.

WARUM - Er ist für das AI-Geschäft relevant, weil er das Potenzial der LLMs zur Verbesserung der emotionalen Intelligenz in AI-Anwendungen hervorhebt und neue Möglichkeiten für die Entwicklung effektiverer Bewertungs- und Interaktionswerkzeuge bietet.

WER - Die Hauptakteure umfassen Forscher im Bereich der Kommunikationspsychologie, Entwickler von LLMs wie OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini), Microsoft (Copilot), Anthropic (Claude) und DeepSeek.

WO - Er positioniert sich im Markt der AI, die auf Psychologie und Bewertung emotionaler Fähigkeiten angewandt wird, und integriert sich mit fortschrittlichen KI-Technologien.

WANN - Der Trend ist aktuell, mit Ergebnissen, die 2024 veröffentlicht wurden, was auf eine zunehmende Reife und ein wachsendes Interesse an der Anwendung von LLMs in psychologischen und emotionalen Intelligenzbereichen hinweist.

GESCHÄFTSAUSWIRKUNGEN:

Chancen: Entwicklung neuer AI-basierter Werkzeuge zur emotionalen Bewertung, Verbesserung der Mensch-Maschine-Interaktionen in Bereichen wie psychologische Unterstützung und Personalmanagement.
Risiken: Wettbewerb mit anderen Unternehmen, die ähnliche Technologien entwickeln, Notwendigkeit von Investitionen in Forschung und Entwicklung, um die technologische Führung zu erhalten.
Integration: Mögliche Integration in bestehende Plattformen zur Bewertung und Unterstützung von Emotionen, Verbesserung der Genauigkeit und Effektivität der aktuellen Lösungen.

TECHNISCHE ZUSAMMENFASSUNG:

Core-Technologiestack: LLMs basierend auf maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken, mit Programmiersprachen wie Python und Go.
Skalierbarkeit: Hohe Skalierbarkeit dank der Fähigkeit der LLMs, große Datenmengen zu verarbeiten und auf Cloud-Infrastrukturen implementiert zu werden.
Technische Differenzierer: Überlegene Genauigkeit bei der Lösung und Erstellung von Tests zur emotionalen Intelligenz, Fähigkeit, neue Testitems mit ähnlichen psychometrischen Eigenschaften wie die Originale zu generieren.

Anwendungsfälle
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Private AI Stack: Integration in proprietäre Pipelines
Client Solutions: Implementierung für Kundenprojekte
Strategische Intelligenz: Input für technologische Roadmaps
Wettbewerbsanalyse: Überwachung des AI-Ökosystems

Ressourcen
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Original-Links
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Large language models are proficient in solving and creating emotional intelligence tests | Communications Psychology - Original-Link

Artikel empfohlen und ausgewählt vom Human Technology eXcellence Team, erstellt mit KI (in diesem Fall mit LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) am 2025-09-06 10:48 Quelle: https://www.nature.com/articles/s44271-025-00258-x