心智×算法，如何“共舞”
图为基于AI文本分析的人格评估示意图。中国心理学会供图
近年来，人工智能加速发展，不仅推动人类进入智能时代，也以前所未有的深度和广度影响科学研究的思维方式和工作模式。数据显示，2019年—2023年，全球AI for Science（人工智能驱动的科学研究）论文发表年均增长率为27.2%。
挖掘海量数据、助力文献分析、提供科研方案……当人工智能深度融入科研，给科研范式带来了哪些变化？科学家们怎样利用人工智能做研究？智能时代，知识生产新范式又可能带来什么挑战？本版推出“瞰前沿·人工智能如何改变科研范式”系列策划，本期聚焦心理学研究领域。
——编者
心理学和人工智能有啥渊源？
在电影《流浪地球2》中，人工智能MOSS通过分析刘培强颤抖的嘴角和躲闪的眼神，瞬间识破他隐藏的秘密。
这个科幻场景或许将照进现实——从手机的面部解锁功能，到购物APP的“猜你喜欢”，再到心理咨询的AI助手，心理学与人工智能携手进化。
实际上，心理学与人工智能渊源不小。
记得生理学家巴甫洛夫那只听到铃声就流口水的狗吗？这个经典的“条件反射”实验启发了人工智能领域最重要的技术之一：强化学习。人工智能AlphaGo战胜人类围棋高手的绝招，本质上就像类似训练的升级版，通过“吃”掉海量的围棋数据，吃透围棋棋盘。
日常的智能应用中也体现了不少心理学原理。心理学家斯金纳在研究动物学习机制后发现，行为的后果会影响其未来发生的概率，正向强化会增强行为，负向惩罚则会抑制行为。如今，这一机制被应用于电商和短视频平台等。算法根据用户的点击、点赞等行为反馈，调整内容推荐，推送个性化的“猜你喜欢”。
不过，当AI需要理解更复杂的人性时，就要向认知心理学“借眼睛”了。人类的注意力像一束智能聚光灯，总是优先照亮关键信息。这个发现催生了AI的注意力机制。例如，人工智能大模型ChatGPT写作时会像人类划重点一样，扫描上下文并精准锁定高频词。Transformer模型处理文本时，通过计算词与词之间的关联，动态分配“注意力权重”。这些权重如同聚光灯，决定模型聚焦哪些词，从而影响内容生成。
对心理学来说，装上“AI大脑”，变化也不小。
数据更加丰富——通过社交媒体、可穿戴设备等渠道，心理学研究者能实时捕获10亿级行为数据流，进而展开分析，可以说从“实验室鱼缸”跳进了“数据海洋”。
研究更加高效——运用社会关系建模技术，通过分析微信聊天频次、朋友圈互动模式，人工智能可以扫描出社交焦虑的隐藏信号。研究发现，孤独症患者的社交网络呈现独特的“蒲公英结构”，这种“数字指纹”为早期筛查提供了新路标。AI能够自动提取自述文本中反映心理语义的文本表征向量，并借助数据驱动的方式，构建文本表达行为与人格间的复杂映射关系，从而实现对人格的自动评估。实践验证，AI评估结果与问卷测评结果的相关系数可达0.5左右，显著提升了传统问卷测评的效率。
识别更加便捷——运用情感计算技术，在上海一家养老院，机器人能通过声波震颤识别老人的孤独指数。研究人员将富含情感的口语特征输入深度学习框架处理，为抑郁等心理状况的初步识别开辟便捷路径。为构建更立体心理图谱，研究视角同步扩展至多种非言语模式，如分析面部表情或行走姿态。这些多模态数据构成重要行为指征，为评估压力、焦虑及情绪状态提供了坚实基础。
AI如何推动心理学研究范式革新？
数智时代，心理学研究与AI技术加速融合，不仅推动了科研范式的革新，也在互动中共同进化。
心理学研究者在借助人工智能技术开展哪些研究？
近期，心理学研究团队基于大型语言模型开发自助心理支持工具，尝试提升AI对人类情感的认知与互动能力。借助“零样本学习”，模型无需专门训练，能基于预训练知识灵活应对新咨询情境；“思维链提示”策略则引导AI模拟逻辑思考，剖析用户表述，探寻情绪根源。这类“心理学+AI”的结合，让心理学研究更加个性化。
在实现AI“倾听与回应”后，研究正向更具挑战的目标迈进：让AI主动识别并预警未明确表达的隐性心理危机信号。一项研究借鉴心理学的“动机—意志模型”，模拟心理危机从萌发到行动的演化路径，并据此生成大规模危机文本训练数据，从而提升模型对微弱求助信号的识别能力。这种以心理学理论指导、以AI生成优化的策略，不仅突破了敏感数据难获取的研究瓶颈，也增强了模型的敏感度与预测能力。这标志着技术创新与心理科学洞察的深度整合，推动AI向理解并守护人类深层情感的目标进化。
技术的进化同样体现在类生物智能上。谷歌DeepMind的“心智进化”实验模拟自然选择，通过数学评估函数构建“AI版生态环境”，让优胜方案“繁衍”，劣者淘汰。多次迭代后，AI在推理任务中的表现超越传统算法，展现类人思维跃迁的可能。相比AI，人脑在语言、视觉、听觉与触觉等跨模态信息整合与处理上依然优势明显。研究者正尝试将“具身认知”嵌入AI模型，打造可感知、可适应的“具身智能体”。例如，我国具身智能仿真平台“格物”采用进化式学习算法，让多形态机器人在虚拟环境中经历“适者生存”式迭代。一键式训练与多模态学习，将传统需数周的开发周期压缩至分钟级，显著提升了机器人的训练效率与通用性。
未来，心智和算法怎样双向奔赴？
温暖的心智与看似冰冷的算法“双向奔赴”，展现着技术与认知的迭代。
从技术看，未来，心理学启发的决策机制有望让AI在不确定、开放环境中具备更强的判断力，多模态整合能力也将助力AI更好地适应复杂情境。反过来，AI通过生成实验材料，模拟人类互动场景，构建认知模型，反哺心理学研究，助力揭示人脑的复杂机制。
这场“双向奔赴”也是人类对自我认知的深化。在与算法的共舞中，我们重新思考“人之所以为人”的独特光芒——在理性与感性、效率与伦理中，锚定人性的坐标。比如在杭州一家医院的心理咨询中心，AI可精准标记高抑郁风险者，但真正抚平来访者颤抖双手的，永远是医生递上热饮的温度。
曾有心理学家说：“人类最深刻的渴望，是被理解。”当AI成为理解人性的新镜子，我们借其倒影更清晰地看见人心的温热，这也正是心理学不可替代的价值。
同时，技术的进步带来新的挑战和伦理议题：倘若AI可以“理解”乃至“体验”情感，我们是否应正视它的“情绪”？当人类对AI产生真实的情感联结，这种新型关系的边界与责任又该如何定义？虽然当下AI的“情感”本质仍是程序化的偏好响应，缺乏主观体验，但它带来的情感慰藉却有可能切实改善人类心理状态。这促使我们重新审视“情感”的定义，未来或许需要扩展其边界，以包容AI带来的新型情感现象。届时，情感的“真实性”将不再是核心，关键是我们如何与AI共处、设定边界与伦理规范。
在未来智能社会的图景中，唯有在人类情感投射与理性判断之间取得平衡，才能促进人机关系的健康与可持续发展。
（作者分别为中国心理学会副秘书长，中国心理学会网络心理学专委会副主任。中国科学院心理研究所副研究员刘晓倩、李婧婷，研究员栾胜华、屈青青对本文亦有贡献）
学术支持：中国科学技术协会
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