大语言模型与情感计算融合驱动智能驾驶人机共生新范式

《The Innovation》：Integrating large language models and affective computing for human-machine symbiosis in intelligent driving

本刊推荐：为解决智能驾驶中驾驶员情感交互不足和系统透明度低的问题，研究人员开展大语言模型（LLM）与情感计算（AC）融合研究，提出"技术-伦理协同治理框架"，实现从被动监控到主动共驾的转变，为构建可信赖的人机共生系统提供理论支撑。

　　

随着智能网联汽车（ICV）逐渐从交通工具演变为"认知伙伴"，传统驾驶辅助系统（DAS）正面临情感交互能力不足的瓶颈。当前系统多局限于疲劳监测等基础功能，存在响应被动、决策过程不透明等缺陷，难以满足复杂人机协作需求。这种背景下，如何让机器理解人类情感并作出拟人化回应，成为智能驾驶领域亟待突破的关键课题。

为破解这一难题，浙江大学团队在《The Innovation》发表研究，创新性地将大语言模型（LLM）与情感计算（AC）技术融合，构建了一套完整的技术-伦理协同治理框架。该研究深入剖析了LLM赋能AC在智能驾驶领域的三大转型路径：从单模态到多模态的情感识别，从被动监控到主动干预的共驾系统，以及从黑箱到透明化的决策机制。值得注意的是，这种技术融合也带来了科林格里奇困境（Collingridge's Dilemma）——技术在萌芽期难以预测社会影响，而在成熟期又难以调整。

关键技术方法

研究通过多模态表征学习实现文本、语音、视觉信号的融合分析，利用注意力机制建立跨模态关联；采用三重监管模型（情感-语言-动作）确保人类控制权，结合动态法律责任划分框架，针对L3-L5不同级别自动驾驶系统制定差异化归责方案。

从单模态到多模态系统的演进

通过跨模态表征学习，LLM将多种输入映射到统一语义空间。例如愤怒语调与皱眉表情的关联分析，使系统能准确解读驾驶员情绪状态，显著提升情境感知能力。

从被动监控到主动共驾的转型

LLM通过融合AC传感器数据与外部环境信息（如交通状况），实现驾驶员状态的精细化评估。系统可预测危险行为并提供个性化驾驶建议，例如基于焦虑检测自动激活自动驾驶模式，实现从简单告警到决策支持的跨越。

算法透明化重构

针对黑箱决策问题，研究提出基于GPT-o1等模型的可解释性方案。系统需披露从生理数据到控制指令的推理路径，并标注文化敏感参数（如隐性与显性情绪表达的权重差异），增强用户对系统的信任度。

技术伦理风险治理

研究揭示了三大伦理挑战：情感操纵风险（通过焦虑检测强制切换驾驶模式）、全景监控导致的自我规训（如误报疲劳引发的自我审查），以及算法殖民主义（文化偏见被包装为普适标准）。为此提出的治理框架包含四大支柱：架构透明审计、伦理边界划定、人机协商机制、动态法律责任适配。

研究结论与展望

该研究开创性地提出了平衡技术创新与伦理约束的治理范式，为LLM-AC融合在智能驾驶领域的健康发展指明方向。通过建立可解释、可协商的人机共生关系，既保障技术先进性又维护人类主体性。未来需重点突破多模态数据稀缺、跨文化泛化能力不足等技术瓶颈，同时建立适应不同文化背景的伦理标准体系，最终实现技术赋能与人文关怀的有机统一。