Emotional Intelligence in AI: Leveraging Large Language Models for Advancements in Affective Computing人工智能中的情绪智力：将情感计算与大型语言模型相结合

本次分会提案的动机源于多个紧迫因素：
提案的主要动机源自人工智能在日常生活中的角色迅速扩展，以及将情感智能整合到这些系统中的明确需求。虽然大型语言模型（LLMs）在自然语言处理和生成方面带来了革命性的变革，但当前的人工智能工具往往低估了人类互动中细微的情感背景，导致用户信任和参与度存在显著差距。
通过将LLMs与情感计算技术（如面部表情识别、语音分析和情境感知对话）相结合，本次会议试图填补这一空白。越来越多的组织将人工智能中的情感智能视为构建心理健康支持、教育平台、客户服务等领域的同理心系统的方式，在这些领域中，情感响应性的沟通至关重要。这与社会向数字化和远程互动的转变相吻合，从而提高准确和道德地检测和响应情感线索的重要性。
此外，提案中还存在强烈的伦理和跨学科动力。收集和处理情感数据需要监督、透明的治理和文化敏感性。整合心理学、神经科学、语言学和政策领域的贡献，确保情感智能AI负责任地发展，满足社会和商业对真正理解和支持人类情感福祉的系统的需求。

该分会议题将重点关注情感智能、大型语言模型（LLMs）等新兴交叉领域，深入探讨如何使用大型语言模型推动情感计算的进步。通过联合研究人员、开发者和伦理学家，探讨识别、解释和生成情感表达的新技术。分会议题涵盖但不限于根据面部、语音、文本、动作、手势等的特征理解情感，以及情感生成等多个方面。分会将重点关注以下关键领域：
1. 情感计算中的大型语言模型
- 将大型语言模型适应于文本中的情感识别与解读
- 利用持续学习技术在无需大量重新训练的情况下提高情感上下文的准确性
- 生成富有同理心或情感响应性文本的技术
2. 多模态情感表示
- 将大型语言模型与面部表情识别技术相结合
- 使用先进的音频嵌入和上下文语言线索分析语音情感
- 解读手势和身体表达与基于语言的推理
3. 生成情感表达输出
- 利用大型语言模型的洞察力创建面部表情和语调变化的策略
- 在对话代理和社会机器人中生成富有同理心或语调感知的响应
- 使用生成模型合成逼真的多模态情感内容
4. 可解释性和负责任的人工智能
- 处理情感和情感识别中的伦理考量和偏见问题
- 确保大型模型在决策和情感分类中的透明度
- 通过可解释的预测建立对人工智能驱动的同理心系统的信任
5. 应用案例
- 医疗保健：为心理健康和患者互动提供情感支持的聊天机器人
- 教育：能够适应学生情感状态的智能辅导系统
- 客户服务：具备情境感知和同理心的虚拟代理以提升客户满意度
- 娱乐和游戏：响应性强、情感动态变化的数字角色

CTIS–IACLLMs’25 分会主席/发起人

赵建峰副教授
宁波大学科学技术学院

个人简介:
赵建峰，副教授，硕士生导师，工信部“创客中国”中小企业创新创业大赛评审专家，浙江省科技专家，浙江省高新技术企业认定评审专家，杭州市经信局技术专家，2022年杭州市先进技术转化应用大赛评审专家。多本SCI期刊审稿人及特约编辑。研究方向为信号与信息处理、人工智能、深度网络。主持或参加国家级、省部级科研课题二十余项。获省部级自然科学奖一项。申请发明专利十余项。发表学术论文20余篇，其中SCI、EI收录论文十余篇(高被引1篇，被引将近1000次)，总被引将近1500余次。

李建军教授
内蒙古科技大学

个人简介:
李建军，男，1977年生，博士，教授，博士生导师，内蒙古自治区高等学校青年科技英才，丰镇市“三区科技人才”。主要研究方向为：模式识别，信号检测，故障诊断。主持和参与国家自然科学基金项目3项，内蒙古自然科学基金5项，内蒙古自治区重点研发及科技成果转化项目3项，横向科研项目多项；在该领域发表学术论文50余篇，其中SCI收录5篇、EI收录13篇，申请专利8项，授权4项，出版专著1部，软件著作权8部。CCF会员，国家自然科学基金项目评委，教育部学位中心评审专家，IEEE ACESS，Multimedia Systems等SCI期刊审稿专家。

分会报告人
各分会正在积极招募 主题报告人，邀请报告人和口头汇报人，欢迎大家举荐或者自荐！