大数据与精神医学：进展、局限与未来方向
精神医学研究已从单中心、小样本转向多中心、大样本、多变量，覆盖社区与登记调查、队列与生物样本库、电子健康记录、数字表型、脑影像、基因组学及随机对照试验。大样本并不保证更精确的估计，仍需关注数据质量与方法严谨性；大数据揭示了精神障碍机制的复杂性、异质性与变异性，也凸显了大小规模研究相互印证的必要。
#AI与心理
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今日 2 条World PsychiatryAI 评分4040
Communications PsychologyAI 评分2626 生成式 AI 进入教育：效率与个性化框架掩盖了更深层的转变
生成式 AI 正快速进入教育领域，被定位为提升效率与实现个性化的工具。这篇 Perspective 指出，这一定位掩盖了更深层的转变。文章发表于 Communications Psychology。
American Journal of PsychiatryAI 评分5858 五年生存分析：仅限安卓平台的心理健康应用下架风险高一倍以上
一项对MindApps.org数据库中865款心理健康应用的五年纵向生存分析发现，464款（53.6%）在2,142天的研究期内被下架。不同临床目标的应用生存期存在差异，戒烟类应用下架风险最高，睡眠类应用生存期最长；仅支持安卓而不兼容iOS是应用被下架最突出的特征，其下架风险是其他应用的2.32倍（Cox回归C-index=0.77，随机森林AUC=0.82）。
Journal of Organizational BehaviorAI 评分3838 领导与AI协作如何提升团队绩效：团队反思维与角色宽度自我效能的中介作用及领导年龄的调节作用
两项多来源多轮次调查显示，领导与AI协作通过提升团队反思维和团队角色宽度自我效能，进而改善团队绩效，领导年龄增强了这两条路径；团队角色超载的中介作用结果不一致。研究提示领导与AI协作对团队有益，年长领导在数字化时代可能更具优势。
Journal of Counseling & DevelopmentAI 评分3232 ChatGPT 聊天机器人提升咨询学生技能自我效能：一项混合方法研究
一项并行嵌入式混合方法研究以 50 名咨询学生为对象，考察 ChatGPT 对咨询技能自我效能的支持作用。前后测双向混合设计方差分析显示交互效应显著，在应对挑战性来访者（尤其是建立关系）的效能感上效应量较大（partial η² = 0.185）。对学生反思的主题分析归纳出使用 ChatGPT-4o 练习咨询技能的 5 项积极体验与 6 项主要挑战。
Nature Reviews Psychology精选AI 评分6060 临床工作者需要了解大语言模型如何推理
Nature Reviews Psychology 刊文指出，大语言模型会给人可靠的推理印象，但在临床记录、评估和照护计划中可能引入实质性错误，带来潜在负面后果。作者认为临床工作者需要实际理解这类系统如何运作、在哪些环节出错，并把核查作为安全使用的核心。
推荐理由：文章提醒临床工作者，大语言模型在临床记录与评估中可能引入实质性错误，核查环节不可省略。
Center for Open ScienceAI 评分2222 开放科学中心问答：Colubri 谈 Epigame 疫情游戏研究与预注册更新
马萨诸塞大学陈医学院助理教授 Andres Colubri 的 Epigame 研究用手机游戏结合蓝牙近距离感应模拟疫情传播，通过随机对照试验检验提高自愿隔离的游戏内成本是否改变人们的隔离选择。该研究已在 OSF 注册，并在数据促使团队拒绝原假设后更新了预注册。Colubri 将预注册视为研究者自建的“科学可重复性封印”，论文只是研究记录的一部分。
JAMA PsychiatryAI 评分3434 将LLM用作临床工具——迈向可验证的推理
一篇发表于JAMA Psychiatry的观点文章讨论了将大语言模型（LLM）用作临床工具以改善照护时，在培训心理健康临床医生和落地机构工作流程方面需要考虑的问题。文章聚焦于如何让LLM的推理过程可被验证。
Current Directions in Psychological ScienceAI 评分2222 灵活大脑+结构化身体：生物与人工智能的发展框架
文章提出，智能源于灵活、领域通用的大脑与结构化、领域优化的身体之间的适配：大脑具有高度可塑性，可形成多种可能的功能结构，而身体为经验提供结构化来源。该框架同时用于解释生物智能与人工智能的发展。
Perspectives on Psychological ScienceAI 评分4747 生成式人工智能伴随青少年成长：自动化青少年发展的高风险
生成式人工智能（GenAI）正在迅速改变青少年发展的环境，既带来机会也带来风险。青春期是完成关键心理社会发展任务的生命敏感期，该文探讨了将青少年发展过程自动化所涉及的高风险。
Journal of Organizational BehaviorAI 评分2222 从组织视角推进人机协作：AI 会重塑团队过程而非仅影响个体判断
一项发表于 Journal of Organizational Behavior 的特刊指出，AI 正在重塑集体工作过程，而不只是影响个体判断。八项研究考察了拟人化与性别化线索如何影响对 AI 的感知，AI 如何改变决策、信任与压力等团队过程，以及培训与组织整合如何影响可持续的人机协作。作者据此提出区分 AI 在工作社会系统中的位置与其能动性大小的框架，并主张以团队而非二元组合作为分析单位。
Legal and Criminological Psychology精选AI 评分6262 目标对齐的对抗改写可让人工与机器测谎降至随机水平
研究用243篇真实和262篇编造的自传体故事测试语言测谎，让大语言模型把欺骗性陈述改写得更像真话。当改写与评判目标对齐时，人类判断（d = −0.07 和 d = −0.04）和机器学习判断（51% 准确率）都降到随机水平；未对齐时，人类的细节性启发式判断（d = 0.30 和 d = 0.36）与机器学习预测（63%–78%）仍显著高于随机。
推荐理由：研究用大语言模型改写谎言文本，显示人机测谎在攻击与目标对齐时都会降到随机水平，为语言测谎的可靠性提供了对抗性检验视角。
Legal and Criminological PsychologyAI 评分4040 自我参照复杂试次协议：在虚拟现实情境中识别罪犯与目击者
一项基于虚拟现实的研究设计了自我参照复杂试次协议（CTP），通过测量早期后部负波（EPN）区分有罪者与知情无辜者。有罪组在无关刺激与探针间的EPN波幅差异显著大于知情及不知情无辜组，区分有罪者与知情无辜者的AUC = 0.90，与不知情无辜者的AUC = 0.88。
Personnel PsychologyAI 评分2222 Personnel Psychology 40问系列：团队与群体的科学与实践
Personnel Psychology 发表“40问”系列文章，以简明的循证回答覆盖团队的定义与使能条件、构成与多样性、认知、冲突、情感、学习、领导与教练、高管团队与董事会、多团队系统，以及混合办公和人工智能（AI）的影响。文章提炼出四条整合主题：团队效能根本上由设计塑造；个体能力须被激活并整合才能产生集体绩效；系统规模扩大时协调挑战发生质变；技术工具放大而非取代核心团队协作机制。
Personnel PsychologyAI 评分2626 Personnel Psychology 的 40 个问题系列：人工智能
Personnel Psychology 刊发"40 个问题"系列，围绕人工智能在工业与组织（I/O）心理学、人力资源（HR）和组织行为（OB）研究与实践中的作用，从专业网络中征集问题并整理成主题，涵盖 AI 是什么、其技术组成、AI 用于研究的新兴最佳实践、评审 AI 相关工作的指引，以及在评审中使用 AI。
Trends in Cognitive SciencesAI 评分3131 Umwelt 表征假说：重新思考表征的普遍性
针对人工神经网络与生物大脑表征高度对齐被解读为"普遍表征"的观点，作者提出 Umwelt 表征假说，认为这种对齐并非收敛于单一全局最优，而源于系统发展所处生态约束的重叠。综述的实证证据显示，物种、个体与人工神经网络之间的表征差异具有系统性和适应性，难以用普遍性解释。作者据此主张将人工神经网络模型比较重新定位为绘制生态约束空间中对齐簇的方法，而非寻找单一最优世界模型。
Trends in Cognitive SciencesAI 评分3636 用语言模型应对认知科学的长期挑战
语言模型可帮助认知科学整合碎片化文献、形式化言语理论、识别构念与测量之间的重叠、跨任务生成预测，并从自然数据中提取文化与生态结构。但这类应用也伴随过度简化、不透明、技能退化和偏差等风险。作者认为，只有审慎地用语言模型辅助而非取代人的能动性，它才可能推动认知科学走向更整合、更具累积性的研究。
Advances in Methods and Practices in Psych ScienceAI 评分5858 用大语言模型模拟人类数据时的分析灵活性威胁
社会科学研究者正使用大语言模型生成“硅样本”，即用来替代人类被试的合成数据集。文章指出，生成这类样本涉及模型选择、抽样等多项分析选择，由此带来的分析灵活性构成威胁。该文发表于 Advances in Methods and Practices in Psychological Science 第9卷第3期。
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。
Legal and Criminological PsychologyAI 评分2222 人工智能对要人警卫与监视工作的影响：荷兰专家访谈研究
一项基于荷兰要人警卫与监视体系内学术专家和从业者（含警察、宪兵、检察机关和反恐部门等）深度访谈的研究发现，AI在OSINT分析和LLM辅助评估等场景有应用前景，但训练模型所需数据的质量与可及性、以及人机交互在实战环境中的未知因素是突出挑战。研究还通过专家会议对访谈中识别出的挑战进行了排序。鉴于要人警卫与监视工作高风险、时间敏感的特性，AI落地实施较为复杂。
Legal and Criminological Psychology精选AI 评分6060 研究比较人类与 AI 对性侵案件恢复性司法的判断：感知严重性的作用
一项研究让 469 名被试阅读家庭内或家庭外性侵情境并评定罪行严重性与对恢复性司法的支持度，再与 Gemini、Grok 和 DeepSeek 生成的 120 条输出比较。人类与大语言模型都认为家庭内性侵更严重，但在结构化提示条件下，模型给出的恢复性司法支持度评分显著高于人类。人类中感知严重性完全中介了侵害情境与支持度的关系，模型中的中介仅为部分，且不同模型间存在显著差异。
推荐理由：研究对比了人类与三种大语言模型对性侵案件恢复性司法的判断，为理解幸存者求助 AI 时的信息偏差提供参照。
Trends in Cognitive SciencesAI 评分3030 认知脑机接口这一新兴领域：从运动与语言解码到认知功能的闭环调控
认知脑机接口正试图把脑机接口从运动与语言功能恢复拓展到注意、记忆等认知功能的解码与康复，但面临分布化、动态化神经过程带来的新技术与概念挑战。神经调控为因果性调节认知环路提供了互补路径，并已有初步转化应用。将两者整合为自适应闭环系统，有望恢复心理功能，并连接系统神经科学与可实时监测和塑造人类认知的下一代神经治疗技术。
Trends in Cognitive SciencesAI 评分3434 十年DNN与大脑对比研究：进展与展望
过去十年，深度神经网络（DNN）与人类大脑的对比已成为认知神经科学的核心议题，早期聚焦视觉、后随大语言模型兴起扩展至语言领域。这些对比既验证了已有假设，也提出了挑战信息处理、连接性与计算目标的新假设。尽管取得进展，DNN与大脑映射的可解释性和有效性仍存争议，未来需整合视觉与语言的跨模态洞见并改进建模与实验框架。
Current Directions in Psychological ScienceAI 评分5555 综述：AI生成的共情有哪些机会与局限
一篇综述梳理了近期关于人们如何感知AI共情与人类共情的实证研究。作者指出，越来越多的人转向人工智能寻求共情和情感支持，而不断积累的证据呈现出两组相互对立的发现，文章据此讨论了AI共情的机会、局限与未来研究方向。
Personnel PsychologyAI 评分5252 研究提出用因子分析替代相关法估计AI评分的评分者间信度
研究指出，将大语言模型（LLM）评分与专家评分做相关来估计评分者间信度（IRR）并不合适，因为相关法假设AI与人类评分平行，而这一条件难以成立。作者提出因子分析替代方案，把AI评分与专家评分建模为同一潜在构念的同质指标，以标准化AI载荷的平方估计AI的IRR。
Advances in Methods and Practices in Psych Science精选AI 评分6262 AI介导的在线研究数据污染：分类、风险梯度与建议
文章指出，在线研究长期依赖“认真、连贯作答即好数据”的质量启发式，但自主AI代理如今几乎能通过所有常规质量检查，这一启发式已不再可靠。作者据此提出AI介导污染的 taxonomy（分类）与风险梯度，并给出相应建议，发表于 Advances in Methods and Practices in Psychological Science 第9卷第3期。
推荐理由：文章把AI代理污染在线被试数据的风险按类型和梯度梳理，并给出可操作的防范建议，对依赖线上样本的研究者有直接参考价值。
Trends in Cognitive SciencesAI 评分5050 虚假信息作为策略：认识论后果与共同真相的瓦解
综述分析了虚假信息对记忆、信念、态度、推理和决策的直接认知与行为影响，指出蓄意传播的虚假信息正被策略性地用于制造认识论不确定性，构建“替代现实”以瓦解共同真相与机构信任。文章还考察了社交媒体与生成式 AI 的变革性作用，以及真相规范受侵蚀对民主话语的影响，主张整合心理、技术、教育与监管手段来增强认识论韧性。
Trends in Cognitive SciencesAI 评分3030 要让 LLM 模拟人类语言预测，需先让它们不那么“超人类”
随着 LLM 预测下一个词的能力提升，其解释人类阅读行为的能力反而下降，原因是 LLM 的预测能力远超人类读者。这种“超人类”表现源于训练数据规模更大、对训练样本的长期记忆更强以及短期记忆更强。作者主张构建具有类人记忆的 LLM，并设计新实验测量人类与 LLM 之间的对齐程度。
Psychological Science in the Public InterestAI 评分2222 AI 时代的欺诈：评《诈骗者的心理战》
《Psychological Science in the Public Interest》第 26 卷第 3 期发表评论文章《AI 时代的欺诈：评〈诈骗者的心理战〉》，页码 133-135。文章围绕 AI 时代欺诈行为与诈骗者心理战术展开讨论。
Trends in Cognitive SciencesAI 评分2323 如何评估AI系统的“理解”：一个概念框架
一项发表于 Trends in Cognitive Sciences 的框架性研究提出，应将机器理解概念化为系统（S）与理解对象（T）之间的关系，并分别对关系、系统与对象三个要素作出更精确的界定。该框架借鉴哲学与认知科学，结合当前AI实践，目的不是为理解给出某一种特定解释，而是为评估和推进机器理解提供概念工具。
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。
Trends in Cognitive SciencesAI 评分3434 人类大脑连接组并非最优模板：对精神病理学与神经AI的启示
人类大脑连接组在任何单一目标下都并非最优，其组织反映的是进化与发育中受生物和环境约束的多目标权衡。据此，精神病理学的非典型轨迹不是偏离理想大脑，而是同一权衡空间中的重新加权妥协；神经AI直接复制大脑连接则可能复制无关的妥协。将大脑与模型视为多目标优化的产物，可为解释临床表型和设计下一代AI提供更有力的框架。
Perspectives on Psychological ScienceAI 评分2626 技术不透明性加剧与社会大脑：一项理论视角
随着技术日益复杂，其运作机制对普通人愈发不透明，但神经科学研究提示这并未加重"技术大脑"的负担，反而可能对社会大脑提出新要求。文章从社会认知视角探讨技术不透明性如何影响人际互动与信任。
Journal of Cross-Cultural PsychologyAI 评分3131 文化松紧如何分化网络话语：文化紧松度在网络话语极化中的悖论作用
研究考察文化紧松度（社会规范被强制执行的程度）如何影响网络话语极化，发现强社会规范在特定条件下反而与话语分化有关。该研究发表于 Journal of Cross-Cultural Psychology 第57卷第7期，探讨了社会文化因素在网络极化中此前未被充分研究的角色。
Clinical Psychological Science精选AI 评分6060 研究验证AI从患者语言评估PTSD严重程度的可重复性与效度
研究开发了基于语言的AI评估工具，用于判断创伤后应激障碍（PTSD）的严重程度，并对其可重复性与效度进行序贯评估，同时完成模型预注册。作者指出，AI通过语言识别精神病理虽具潜力，但模型的可重复性仍是难题。该研究发表于 Clinical Psychological Science，尚属提前在线版本。
推荐理由：研究用患者语言训练AI评估PTSD严重程度，并做模型预注册与序贯验证，可供关注AI心理测量的研究者参考。
Perspectives on Psychological ScienceAI 评分3131 从声音到自我：自我声音加工的综合框架
一篇发表于 Perspectives on Psychological Science 的综合框架指出，自我声音在沟通与身份认同中起基础作用，但长期被心理科学忽视。随着 AI 生成与数字操控声音日益普遍，理解个体如何感知与加工自我声音变得更为重要。
Trends in Cognitive SciencesAI 评分3838 高级神经网络时代，符号在人类心智中还有位置吗？
针对“人类心智依赖符号系统”这一观点，有学者指出，现代神经网络及基于其构建的人工智能系统同样能组合想法、产生新意并快速学习，这可能削弱人类认知过程与表征具有符号性的论据。文章讨论了两种解释——神经网络实现了符号系统，还是以亚符号方式近似符号系统——及其在不同分析层面对人类认知解释的理论后果，并提出研究心智符号基础的新议程。
British Journal of Educational PsychologyAI 评分3434 大学生生成式 AI 使用披露意愿受同伴影响与心理因素影响：一项混合方法研究
新加坡一所大学 409 名使用生成式 AI 完成学业任务的本科生中，披露意愿主要由关系与社会变量预测，感知到的同伴披露和与教师的相处舒适度是最强预测因子，道德推脱作用较弱。质性分析显示，不披露是对同伴规范和低教师解释信任的策略性适应，而非道德疏忽。研究基于 Bandura 社会认知理论，采用混合方法设计。
Personality and Social Psychology ReviewAI 评分3131 社会性智能：个体、群体与人工智能如何让彼此更聪明（或更不聪明）
一篇发表于 Personality and Social Psychology Review 的综述提出，人类智能的核心之一是灵活与他人协作达成目标，而人工智能进入人类空间正对 AI 提出更多社会性要求。文章探讨个体、群体与 AI 如何相互促进或削弱彼此的智能。
Personality and Social Psychology ReviewAI 评分5050 智能系统与脆弱心智：AI 时代暴力激进化框架
一篇发表于 Personality and Social Psychology Review 的综述提出，AI 的进展要求重新审视个体被激进化并接受暴力极端主义的心理与社会技术动态。该综述将激进化过程模型与社会因素研究相整合，构建了 AI 时代的暴力激进化框架。