Un estudio publicado en Nature revela que herramientas como ChatGPT-4 y Gemini 1.5 Flash no solo resuelven pruebas de inteligencia emocional con mayor precisión que los humanos, sino que también pueden generar nuevos test con resultados comparables.
Un estudio reciente publicado en Communications Psychology de la revista Nature ha demostrado que los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) superan a los humanos en pruebas de inteligencia emocional. Investigadores evaluaron seis LLMs, incluyendo ChatGPT-4, ChatGPT-o1, Gemini 1.5 Flash, Copilot 365, Claude 3.5 Haiku y DeepSeek V3, en cinco pruebas estándar de inteligencia emocional.
Los resultados mostraron que estos modelos alcanzaron una precisión promedio del 81%, en comparación con el 56% promedio de los humanos en estudios de validación previos.
Además de resolver las pruebas existentes, ChatGPT-4 fue utilizado para generar nuevos ítems de prueba. Estos nuevos ítems, junto con los originales, fueron administrados a 467 participantes humanos en cinco estudios. Los resultados indicaron que las pruebas generadas por ChatGPT-4 tenían una dificultad estadísticamente equivalente a las originales.
Aunque se observaron algunas diferencias en aspectos como la claridad percibida de los ítems y la diversidad del contenido, todas las diferencias fueron menores a un tamaño de efecto medio (d ± 0.50).
Estos hallazgos sugieren que los LLMs no solo pueden comprender y razonar sobre emociones humanas, sino que también pueden generar contenido relacionado con la inteligencia emocional que es comparable al creado por humanos.
Esto tiene implicaciones significativas para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial en campos como la atención médica, la educación y los recursos humanos.
El estudio fue realizado por Katja Schlegel y Nils R. Sommer del Instituto de Psicología de la Universidad de Berna, y Marcello Mortillaro del Centro Suizo de Ciencias Afectivas de la Universidad de Ginebra.
Los autores concluyen que «los LLMs pueden generar respuestas coherentes con un conocimiento preciso sobre las emociones humanas y su regulación».
Este avance en la capacidad de los modelos de lenguaje para comprender y generar contenido relacionado con la inteligencia emocional representa un paso importante hacia la integración de la inteligencia artificial en interacciones humanas más empáticas y efectivas.