Il benchmark FACET rivela un'intelligenza emotiva frammentata nei LLM

Un nuovo framework chiamato FACET (Functional Affective Competence and Empathy Test) è stato sviluppato dai ricercatori per valutare l'intelligenza emotiva nei grandi modelli linguistici. Questo strumento psicometricamente validato è composto da 480 item progettati da esperti e si basa sul modello a quattro rami di Mayer-Salovey-Caruso, che definisce l'intelligenza emotiva attraverso la percezione, la facilitazione, la comprensione e la gestione delle emozioni. Un'analisi di nove modelli leader, tra cui GPT-5 e Claude-Sonnet-4, ha rivelato che l'intelligenza emotiva non è un tratto singolare ma consiste piuttosto in vari aspetti cognitivi e interattivi. I benchmark esistenti spesso confondono la semplice cortesia con un profondo ragionamento emotivo, trascurando la distinzione tra accuratezza percettiva ed efficacia interattiva. La ricerca sottolinea l'importanza di mantenere l'integrità strutturale dell'intelligenza emotiva mentre i LLM vengono impiegati in aree emotivamente sensibili, enfatizzando la sicurezza e l'allineamento come sfide essenziali.