Emotive Architectures: The Role of LLMs in Adjusting Work Environments
作者: Lara Vartziotis, Tina Vartziotis, Frank Beutenmueller, Stella Salta, Konstantinos Moraitis, Miltiadis Katsaros, Sotirios Kotsopoulos
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2026-04-28
备注: 19 pages, 1 Table
💡 一句话要点
利用LLM构建情感感知工作环境，提升用户体验与福祉
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 情感计算 大型语言模型 人机交互 智能工作环境 协同适应环境
📋 核心要点
- 传统工作环境缺乏对员工情感状态的感知和适应能力，难以有效提升工作效率和幸福感。
- 利用大型语言模型（LLM）理解员工情感，并实时调整工作环境的物理和虚拟属性，构建情感感知空间。
- 研究重点在于框架设计与伦理考量，旨在创建以人为本、支持专注与福祉的协同适应工作环境。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了在远程和混合工作环境中，物理和数字环境融合对空间体验、协作和人际互动的影响。研究考察了三种基本的空间条件：具有物质和感官属性的物理环境、受沉浸式技术影响的虚拟环境，以及数字和物理组件动态交互的混合环境。随着AI工具在专业和个人领域的广泛应用，大型语言模型（LLM）作为桥梁，通过自然语言读取情感和行为信号，实现对照明、声学或界面配置等实时调整，将静态环境转变为动态、情感响应的环境。本研究调查了将语言模型集成到专业环境中，通过促进专注、福祉和参与度来增强用户体验的潜力，并强调了隐私、情感追踪和用户自主性等伦理问题，强调了包容和透明设计的重要性。本研究提出了一个创建协同适应环境的框架，将技术创新与以人为本的体验相结合，为响应式和支持性混合工作空间提供了新的视角。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决传统工作环境无法根据员工的情绪状态进行动态调整，从而影响工作效率、专注度和整体幸福感的问题。现有方法通常是静态的，或者依赖于预设的规则，缺乏对用户情感的实时感知和灵活适应能力。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为桥梁，通过分析员工的自然语言输入（例如，聊天记录、语音指令）来推断其情感状态，然后根据这些情感状态实时调整工作环境的物理和虚拟属性，例如照明、声学、界面配置等。这样做的目的是创建一个能够响应用户情感需求的动态环境，从而提升用户体验。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 情感感知模块：利用LLM分析用户的自然语言输入，提取情感特征。2) 环境控制模块：根据情感感知模块的输出，控制物理和虚拟环境的参数，例如调整照明亮度、改变背景音乐、调整界面布局等。3) 用户反馈模块：收集用户对环境调整的反馈，用于优化情感感知和环境控制策略。4) 伦理考量模块：评估和解决隐私、情感追踪和用户自主性等伦理问题。
关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM应用于工作环境的实时调整，实现情感感知的自动化和个性化。与现有方法相比，该方法能够更准确地理解用户的情感状态，并根据这些状态进行更灵活和有效的环境调整。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) LLM的选择和训练：选择合适的LLM，并使用特定领域的数据进行微调，以提高情感识别的准确性。2) 环境控制策略的设计：设计合理的规则，将情感状态映射到环境参数的调整上。3) 用户反馈机制的设计：设计有效的反馈机制，收集用户对环境调整的意见，并用于优化模型和策略。
📊 实验亮点
由于论文是框架性的研究，并未提供具体的实验数据。但论文强调了利用LLM进行情感感知和环境调整的潜力，并提出了一个可行的框架，为未来研究提供了方向。未来的研究可以围绕具体的LLM选择、环境控制策略和用户反馈机制进行实验验证，并与其他基线方法进行比较，以评估该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能办公室、远程办公环境、虚拟现实协作平台等领域。通过构建情感感知的工作环境，可以提升员工的工作效率、创造力、幸福感和团队协作能力。未来，该技术还可以扩展到教育、医疗等领域，为用户提供更加个性化和舒适的体验。
📄 摘要（原文）
In remote and hybrid work contexts, the integration of physical and digital environments is revolutionizing spatial experiences, collaboration, and interpersonal interactions. This study examines three fundamental spatial conditions: the physical environment, characterized by material and sensory attributes; the virtual environment, influenced by immersive technologies; and their fusion into hybrid environments where digital and physical components interact dynamically. The increasing number of AI tools in contemporary society, extensively utilized in both professional and personal spheres, has led to a varied landscape of developing technologies. For instance, ChatGPT has emerged as one of the most downloaded applications, a statistically substantiated fact that demonstrates the swift incorporation of language-based AI into daily life. It also underscores the function of large language models (LLMs) as meaningful bridges between concepts at reading emotional and behavioral signals via natural language. These models provide real-time modifications such as altering illumination, acoustics, or interface configurations, converting static settings into dynamic, emotionally receptive environments. We investigate the integration of language models into professional settings and their potential to enhance user experience by promoting focus, well-being, and engagement. The study investigates ethical concerns, including privacy, emotional tracking, and user agency, emphasizing the importance of inclusive and transparent design. This research formulates a framework for creating co-adaptive environments that merge technological innovation with human-centered experiences, offering a fresh viewpoint on responsive and supportive hybrid workspaces.