Die Autorinnen und Autoren argumentieren, dass gegenseitige Empathie – also das Erkennen und Erwidern von emotionalen Signalen – eine Schlüsselrolle dabei spielen könnte, wie Menschen und KI besser zusammenwachsen und vertrauensvoll miteinander interagieren.
Im Zentrum steht die Idee, dass empathische Reaktionen nicht nur einseitig von Menschen an KI gesendet werden, sondern dass emotionale Resonanz auch in die KI-Systeme zurückwirken kann – was eine positive Rückkopplungsschleife erzeugt: Wenn eine KI Empathie zeigt, fühlen und zeigen Menschen eher ebenfalls empathische Reaktionen, und umgekehrt. Dadurch könnten stärkere, natürlichere und sozialere Beziehungen zwischen Menschen und KI entstehen, als dies rein mechanische Interaktionen erlauben würden.
Die Forschenden schlagen vor, dass sowohl KI-Systeme als auch Menschen lernen müssen, empathische Signale besser zu erkennen und zu nutzen – bei der KI zum Beispiel durch das Beobachten echter menschlicher Interaktion statt nur durch vorprogrammierte Antworten. Solche Mechanismen könnten langfristig dazu beitragen, emotionale Intelligenz in künstlichen Systemen zu verankern und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine enger und vertrauensvoller zu machen.
Insgesamt liefert die Arbeit eine konzeptionelle Grundlage dafür, wie Empathie nicht nur ein menschliches Phänomen, sondern auch ein gemeinsamer Faktor in mensch-KI-Beziehungen werden könnte – und zeigt, wie ein empathiebasierter Ansatz dazu beitragen kann, diese Beziehungen in Zukunft harmonischer und sozial adaptiver zu gestalten.
Publikation:
Ruolei Gu, Yuqing Zhou, Suchen Yao, Yuan Zhou, Fang Cui, Frank Krueger, Grit Hein, Li Hu. The human-AI empathy loop: a path toward stronger human-AI relationships. Science Bulletin, 2025, ISSN 2095-9273, https://doi.org/10.1016/j.scib.2025.10.027.
