本篇论文讨论了采用 AI 帮助情绪调节，在回应用户的情绪时，应当谨慎并考虑如何应对用户的情绪，以避免其对用户和社会产生负面影响，而不仅仅关注负面情绪的缓解。

Dec, 2022

该研究将情感智能技术整合进自动对话系统中，通过深度学习和自然语言处理技术创建了一个具有情感智能的对话生成模型。该模型能够实时检测和理解广泛的情绪和特定的疼痛信号，使系统能够提供共情互动。通过整合研究 “人工智能能检测疼痛并表达痛苦共情吗？” 的结果，增强了模型理解痛苦共情的微妙元素的能力，为情感智能对话系统设定了更高的标准。该项目旨在为将先进的情感智能能力整合到对话系统中提供理论理解和实际建议，从而提高用户体验和交互质量。

Apr, 2024

通过基于规则的对话代理和深度学习分类器结合的方式，我们提出了一种数字教练配置方案，用于引导用户在自我附着治疗协议方面进行练习，并在虚拟疗法会话中达到高度参与度。在与 N=16 参与者进行的非临床试验中，我们发现与简单的规则基础框架相比，我们的平台在共情性，用户参与度和实用性方面都能得到更好的评价，并提供进一步改进设计和性能的指南。

Sep, 2022

该研究提出了一种利用集体智慧协助个人重新评估应对压力的方法，并通过两个实验验证了它的可行性，基于此可以通过众包获取共情方法。

Apr, 2012

本文综述了应用于游戏中的人工智能的伦理问题，通过情感循环的组成部分研究了 AI 在游戏开发中所面临的伦理挑战，包括情感的伦理边界，隐私与安全游戏空间之间的权衡，以及透明度与所有权等方面的问题。并呼吁开放性对话和行动，以确保保护用户并引导开发人员为他们的客户提供更安全、更好的体验。

May, 2023

本文旨在研究和评估现有的衡量和评估共情能力的工作，以及迄今为止已经收集和使用的数据集，以通过比较它们的性能来突出和促进人工共情领域的最新方法的使用，以便帮助人工共情领域的研究者选择精准的方法。

Sep, 2023

提出了一种情感对话生成模型，采用情感感知对话管理，包括情感状态跟踪和移情对话策略选择两个部分，动态管理不同信息可帮助模型生成更具移情效果的回复。

May, 2022

本文提出了 e-Genia3，它是 AgentSpeak 的扩展，支持开发移情智能体。新扩展修改了智能体的推理过程，使其根据分析的事件以及智能体的情感状态和个性选择计划。另外，我们的建议允许软件代理模拟自我和其他代理之间的区别，通过两个不同的事件评估过程：移情评估过程，用于引起情绪作为对其他代理情绪的反应；常规情感评估过程，用于其他非移情情感事件。移情调节过程根据个人内部因素（如代理的个性和情感记忆）和代理的人际特征（例如代理之间的情感联系）来适应引起的移情情感。过去事件及其对应引起的情感的记忆可维持情感联系，从而支持代理之间的长期互动。

Aug, 2022

该研究探讨了乙女文化和人工智能的交叉点，特别关注乙女导向游戏如何满足年轻女性的情感需求。这些游戏通过精心构建的叙事结构和角色发展，提供玩家满足感、陪伴感和保护感。通过整合大型语言模型（LLM）技术来增强互动体验，我们以《泪水之女神》为案例研究，将现有游戏叙事与问题 - 回答（QA）系统相结合，并通过数据增强和情感增强技术来丰富聊天机器人的功能，为玩家提供逼真且支持性的陪伴。

Nov, 2023

该研究探讨了生成人工智能在反映作者认知过程、进行创意表达方面的潜力和限制，发现根据创意、美学、新颖性、娱乐性和深度等标准，AI 生成的艺术作品能够理解人类意图和基于情感进行视觉表现，并发现过度表现某些元素或刻板印象的图像对于 AI 的对齐性有负面影响。研究结果表明，AI 在促进创造力和自我情感表达方面具有潜力，而采用生成 AI 的框架可以帮助设计相关领域的人工智能干预措施（例如心理健康教育、治疗和咨询）。

Apr, 2023