KI News: Kurz und klar.

Emotionserkennung aus menschlicher Sprache ist ein entscheidender Baustein für sozial bewusste KI. Während die meisten bisherigen Ansätze Emotionen als feste Kategorien behandeln, sind reale affektive Zustände häufig mehrdeutig, überlappend und stark kontextabhängig. Diese Komplexität erschwert sowohl die Annotation als auch die automatische Modellierung.

Die Forschung zu Audio‑Language‑Models (ALMs) hat bisher an einheitlichen Messgrößen gelitten. Viele Tests konzentrieren sich nur auf wenige Fähigkeiten und vernachlässigen wichtige Aspekte wie Fairness oder Sicherheit. Mit dem neuen Benchmark AHELM soll das Problem behoben werden.