复制人类社会感知：评估价值-支配模型在生成式 AI 中的实现
计算与语言
2025-03-10 v1 人工智能
摘要
随着人工智能 (AI) 的不断进步——尤其是在生成模型方面——一个开放问题是这些系统能否复制人类社会感知的基础模型。社会认知中的一个已建立框架建议，社会判断沿两个主要维度组织：价值 (如可信任性、温暖) 和支配 (如权力、自信)。本研究检验了多模态生成式 AI 系统是否能够在评估面部图像时复现这种价值-支配结构，并探讨其表征如何与不同世界地区中观察到的表征一致。通过主成分分析 (PCA)，我们发现提取的维度与价值和支配的理论结构高度吻合，特征负荷与已建立的定义一致。然而，许多世界地区和生成式 AI 模型也表现出第三分量，其性质与意义值得进一步调查。这些发现表明，多模态生成式 AI 系统能够复制人类社会感知的关键方面，引发了关于其对 AI 驱动决策和人机交互的重要问题。
引用
@article{arxiv.2503.04842,
title = {Replicating Human Social Perception in Generative AI: Evaluating the Valence-Dominance Model},
author = {Necdet Gurkan and Kimathi Njoki and Jordan W. Suchow},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.04842},
year = {2025}
}