L’intelligenza artificiale che ci rende più empatici

L’empatia è un requisito fondamentale per intraprendere conversazioni di supporto sulla salute mentale. Questa abilità può però essere difficile da imparare, soprattutto nel momento in cui una persona condivide qualcosa di difficile. Un team guidato da ricercatori dell’Università di Washington ha studiato come l’intelligenza artificiale possa aiutare le persone che comunicano sulla piattaforma TalkLife. I ricercatori hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che suggerisce modifiche alle risposte dei partecipanti per renderle più empatiche. Le risposte migliori sono nate dalla collaborazione tra AI e persone. I risultati sono stati pubblicati dalla rivista Nature Machine Intelligence.

I ricercatori hanno sviluppato HAILEY, un agente AI-in-the-loop che fornisce feedback just-in-time per aiutare i partecipanti che forniscono supporto (sostenitori tra pari) a rispondere in modo più empatico a coloro che cercano aiuto. Hanno valutato HAILEY in uno studio controllato randomizzato non clinico con sostenitori tra pari del mondo reale su TalkLife (N = 300), una grande piattaforma di supporto online peer-to-peer. Hanno dimostrato che l’approccio di collaborazione uomo-intelligenza artificiale porta a un aumento del 19,6% dell’empatia conversazionale tra persone in generale. Inoltre, hanno osservato un aumento maggiore dell’empatia del 38,9% all’interno del sottocampione di sostenitori tra pari che si autoidentificano come in difficoltà nel fornire supporto. Hanno poi scoperto che gli utenti della piattaforma sono in grado di utilizzare il feedback dell’IA sia direttamente che indirettamente senza diventare eccessivamente dipendenti dall’IA mentre riportano una migliore autoefficacia post-feedback.
Questi risultati dimostrano il potenziale dei sistemi di scrittura IA-in-the-loop basati sul feedback per potenziare gli esseri umani in compiti aperti, sociali e ad alto rischio come le conversazioni empatiche.
Nat Mach Intell 5, 46–57 (2023). https://doi.org/10.1038/s42256-022-00593-2

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