对“愉悦信念源于享乐信念效用最大化”理论的挑战
一项 PsyArXiv 预印本挑战了心理学、神经科学与行为经济学中关于愉悦信念的主流理论。该理论认为，人偏向“自己优于平均”“未来更光明”等愉悦信念，是因为这些信念能最大化享乐信念效用。作者提出替代解释，认为这类信念源自与最大化信念效用基本无关的心理过程。
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今日 0 条PsyArXiv 预印本AI 评分3131 Nature Reviews PsychologyAI 评分2222 从棒球与球拍问题看 AI 决策支持的生态效度
心理学家指出，棒球与球拍问题这类刻意诱发错误回答的人为任务，属于启发式与偏差研究传统，其偏差结论未必适用于日常生活。相关评论援引 Brady 等 2025 年发表于 Nature Reviews Psychology 的大语言模型双过程理论研究，主张以生态取向重新审视 AI 决策支持。
心理科学进展AI 评分2222 广告AI味的测量、判断与双刃剑效应
研究首次提出“广告AI味”概念并构建理论体系，基于AIGC与广告理论提出其概念、维度及量表。研究以线索理论分析广告客观与主观线索对AI味判断的影响，以AI素养和批判性思维为调节变量；并基于合理性理论研究AI广告披露与品牌个性调节下，广告AI味对品牌感知的双刃剑效应及广告合理性的解释机制。
心理科学进展AI 评分2222 人机协作对社会创业混合问题求解的影响机制：基于注意力基础观
基于注意力基础观，研究构建了“人机协作-注意力投入-社会创业混合问题求解”的理论框架，分析三种人机协作模式的作用路径。AI主导式协作通过增强持续性注意力投入优化数据驱动的资源利用效率；人类主导式协作通过强化交替性注意力投入平衡多元利益相关者诉求；人机交互式协作通过双重注意力协同促进社会与经济价值的创造性整合。
Perspectives on Psychological ScienceAI 评分3838 错误信息为何难以纠正：一种事件模型视角的解释
错误信息在被纠正后仍持续影响推理，主流解释将其归因于信念更新失败，强调命题接受、动机抵抗或记忆衰退。该文提出，应把这一现象视为事件模型问题，而非单纯的信念更新失败。文章发表于 Perspectives on Psychological Science，尚未经同行评审的预印本信息未在原文中提及。
Trends in Cognitive SciencesAI 评分2222 价值评估作为美学与创造力之间的桥梁
美学评价与创造力可能共享同一套基于奖赏系统的主观价值计算机制。行为、计算与神经影像证据显示，创造过程同样涉及对想法的原创性与适切性进行生成和评估，而创作者的价值计算通过作品结构与内容传递，并在审美评价中被恢复。据此，创造与欣赏可视为同一价值过程的两种相关表达。
ScienceDaily · 心理学AI 评分3636 印第安纳大学学者提出：大脑可能并不真正“做出”决策
印第安纳大学心理与脑科学系教授 Tom James 在《Journal of Cognitive Neuroscience》发表文章，质疑决策由大脑中央控制过程产生的传统“三明治模型”，主张感觉、感觉运动与运动过程共同产生“动作选择”，行为源于脑、身体与环境的持续互动。他以“质心”和简单循墙机器人等类比说明，决策可能是对行为的高层抽象描述，而非能直接引发身体动作的实体。
Greater Good（伯克利）AI 评分1212 当我们在困难对话中不再试图"赢"：公共协商引导者谈如何理解对方立场背后的价值
科罗拉多州立大学公共协商中心（CPD）为北科罗拉多各城市和社区组织设计协商活动，用揭示分歧背后价值张力的方式，帮助住房、学生心理健康、政治极化等议题的讨论走出各说各话。作者作为该中心引导者指出，分歧往往不在结论，而在隐私与自由等价值被赋予的权重不同；理解对方立场不等于放弃事实判断。
Current Directions in Psychological ScienceAI 评分3434 生成式 AI 使用者的社会判断：基于归因理论的框架
一项发表于 Current Directions in Psychological Science 的框架性文章，基于归因理论分析人们如何判断生成式 AI（GenAI）使用者，涵盖使用者对自身及他人的判断。文章指出，GenAI 正在改变人们工作、沟通与决策的方式，由此引发了关于其使用者如何被评判的独特问题。
Perspectives on Psychological ScienceAI 评分2222 论心理科学的目标与局限：纪念 Daniel Kahneman 的若干思考
Daniel Kahneman 是一位多面心理学家，其研究对注意领域以及判断与决策领域（及与之紧密相关的行为经济学）产生了深远影响。这篇发表于 Perspectives on Psychological Science 的文章围绕心理科学的目标与局限展开讨论，并以纪念 Kahneman 的形式呈现。
Current Directions in Psychological ScienceAI 评分4242 生成式 AI 用于个性化说服的前景
生成式 AI 为个性化说服提供了新可能，即根据个体独特的偏好与需求定制说服信息的内容。相关探讨发表于 Current Directions in Psychological Science，聚焦 GenAI 在这一方向上的应用潜力。
Current Directions in Psychological ScienceAI 评分2020 面对模糊情境：我们在刺激与反应之间做了什么
一篇发表于 Current Directions in Psychological Science 的综述指出，以往研究多聚焦于明确效价刺激（如电击或金钱）引发的反应，而日常生活充满模糊情境。文章探讨了人们在刺激与反应之间的模糊空间里如何作出应对。
Trends in Cognitive SciencesAI 评分2828 构建智慧的机器：AI元认知的核心地位
尽管AI越来越聪明，其智慧却未同步跟进。一篇观点文章将人类智慧界定为解决分析技术无法处理的棘手问题的策略，包括启发式等“客体层面”策略，以及智力谦逊、换位思考、情境适应等“元认知”策略，并指出AI系统在元认知方面尤为薄弱。文章讨论了智慧型AI的基准测试、训练与实现方式。
Personality and Social Psychology ReviewAI 评分2929 党派敌意作为责备：理解与转化政治领域情感极化的统一生成框架
针对全球多国党派敌意上升，一篇发表于 Personality and Social Psychology Review 的理论文章提出将党派敌意概念化为“责备”的统一框架，以厘清其内涵并助力干预。文章旨在为理解和减少政治领域的情感极化提供更具生成力的概念基础。
Data ColadaAI 评分6565 Data Colada 质疑 AER 论文：75% 被试未通过理解题，前景理论结论或源于混淆
Data Colada 博主 Uri Simonsohn 与 Daniel Banki、Robert Walatka、George Wu 合作，对一篇发表在 American Economic Review、质疑前景理论的论文提出评论。
Data ColadaAI 评分5050 元分析均值常无意义：以“助推”平均效应 d = 0.43 为例
Data Colada 指出，PNAS 一篇元分析将 447 个“助推”效应合并得出平均效应量 Cohen's d = 0.43，但这类均值往往没有意义，因为合并了本质上不可通约的结果。