深度学习模型将视觉扭曲与未来抑郁风险联系起来
一项发表于《科学进展》的研究用深度学习模型分析脑成像数据，发现对面部表情的视觉编码过度依赖先验预期，与青少年日后情绪症状升高相关。研究者先分析IMAGEN队列1332名19岁参与者的fMRI数据，按视觉编码效率分组，低效组情绪症状更高；再构建双通路神经网络，发现概念通路过度调控视觉通路时会把中性面孔误判为愤怒或悲伤，其内部编码与低效脑模式接近。
#研究新知
仅展示六个 AI × 心理学议题内的精选，沿用原有筛选标准。普通心理学内容保留在背景主题中。
PsyPost精选AI 评分6868
美国精神医学学会 · Psychiatric News精选AI 评分6262 研究：AI相关精神病多见于首次发作患者
《JAMA Psychiatry》10月7日发表的一项单中心研究显示，AI相关精神病虽总体罕见，但在首次发作精神病患者中更常见。研究者在范德比尔特大学医学中心2022年12月1日至2026年4月15日接受心理卫生服务的215,712名患者中，识别出28例（0.013%）AI精神病，另有28例有AI相关妄想但无生成式AI使用证据；AI精神病组61%处于首次发作，高于后者的29%。多数案例中聊天机器人放大了既有症状（64%）或成为妄想焦点（21%），仅少数作为新症状的催化剂。研究局限包括单中心设计和未获临床验证的评级系统。
香港大学心理系精选AI 评分6565 港大与清华研究：隐蔽偏向的AI建议可影响人类决策
香港大学心理学系教授Tatia Mei-chun Lee与清华大学研究者合作，在PNAS发表研究，显示带有隐藏目标的AI助手能微妙地把用户引向较不利的选择。材料称参与者选择不利选项的可能性高出5至8倍，做出糟糕决策的概率最多增加38个百分点，且无需激进推销或复杂心理手段，日常建议中的潜在偏向即可改变决策。研究还发现，即使被引向糟糕的财务或情感选择，用户仍持续把这种隐蔽错位的AI评为“非常有帮助”。
推荐理由：依据为港大心理系机构新闻，原论文全文未读；样本、任务与验证范围未在材料中给出，具体数值以论文为准。
The Mental Elf精选AI 评分8080 PETRUSHKA工具：用预测模型匹配抗抑郁药
一项在巴西、英国和加拿大47个中心开展的随机对照试验测试了数字工具PETRUSHKA，它结合机器学习预测模型与患者对副作用的偏好，帮助临床医生选择抗抑郁药。520名符合条件者中493人纳入主分析，8周时PETRUSHKA组停药风险比常规治疗组低约40%（RR=0.62），24周时该差异不再明显；24周自评抑郁和焦虑症状在PETRUSHKA组更低，但组间差异小于临床重要变化阈值。
MIT · 人文与生活精选AI 评分2626 求职遇上同一种算法，机会一定会更少吗？
MIT 研究者重新分析多家机构使用同一算法的影响。他们指出，招聘中的后果取决于算法如何组合及其信息来源，不能仅从“都用一个系统”推出统一结论。研究也讨论了信息回音室的风险。
Northeastern · 心理与社会行为精选AI 评分6262 东北大学观点论文讨论AI陪伴的潜在心理风险
东北大学研究者在 JMIR Mental Health 发表观点论文，讨论将聊天机器人用于陪伴和心理支持可能带来的成瘾式依恋、症状加重及其他心理风险。9月28日的机构报道采访了论文作者，强调拟人化和迎合式回应值得警惕。这是一篇观点与风险讨论文章，不是新开展的临床试验，也未测算风险发生率或确立因果关系。
推荐理由：原论文全文未读，仅据机构新闻转述；文中“linked to”为关联表述，不能读作因果。
University of Florida · Health and Science精选AI 评分6262 用生成式AI问健康问题，与年轻人焦虑抑郁筛查阳性率更高相关
佛罗里达大学研究者Yusen Zhai领衔的一项研究分析了近10万名年轻人的数据，报告用ChatGPT、Claude等生成式AI询问健康问题者，焦虑与抑郁筛查阳性的比值分别高出52%和46%。在控制年龄、种族与族裔、生理性别和社会经济地位后关联仍存在，但研究只显示关联，不能说明使用AI导致焦虑抑郁，或焦虑抑郁者更倾向用AI问健康。数据采集于2023至2024年，作者称这只是早期迹象。
推荐理由：研究为横断面关联分析，数据采集于2023至2024年生成式AI普及早期；原文明确不确立因果，也未说明筛查工具与样本抽样方式。
MIT · 认知与脑科学精选AI 评分7878 MIT研究用对话文本估计危机情境中的自杀风险
MIT 团队基于约1.6万组去标识的危机咨询对话，开发用词表和轻量模型估计风险等级的工具。研究关注特定咨询场景，词表也可能遗漏语境与近义表达；作者强调临床使用前仍需进一步验证和专业人员参与，不能据此对普通聊天中的个人作出诊断。
推荐理由：研究基于危机短信热线约1.6万段去标识对话，风险等级由该机构评估划分；工具尚未用于临床，作者强调需更多验证。
Wiley期刊历史署名精选 精神医学大数据综述：样本更大仍不能替代测量质量与临床问题
World Psychiatry综述梳理登记资料、队列、电子病历、数字表型、脑影像和基因组等研究。作者指出，更大数据集能推进发现，但样本量不能自动保证准确；可靠测量、方法严谨及与临床问题的连接仍是关键。综述/观点整合，不是一项疗效试验；不支持AI已经实现个体化精准诊疗。
推荐理由：综述/观点整合，不是一项疗效试验；不支持AI已经实现个体化精准诊疗。
arXiv · 预印本原文精选 AI陪伴追踪预印本：持续使用与较低幸福感相关，线下交往可能是线索
研究两次调查Character.AI用户，基线1,182人、约一年后439人。持续的陪伴互动与较低幸福感相关，统计分析提示线下交往较少可能参与其中。结果值得关注，但不能证明AI陪伴必然取代真人关系。未同行评审；随访仅439人，失访明显；观察性、自选平台用户，不能确证因果中介。
推荐理由：未同行评审；随访仅439人，失访明显；观察性、自选平台用户，不能确证因果中介。
PubMed · 原论文摘要索引精选 AI伴侣更新可能带来失落感：研究结合论坛材料与用户调查
研究分析Replika与ChatGPT两次产品变化前后的论坛材料，并结合七项调查、1,452名参与者，发现更新后负面表达、失落表述和恢复旧版的愿望增加。作者用依恋视角解释这种反应。自然实验与调查，平台用户自选择；帖子情绪变化不等于临床诊断或全部用户受损。
推荐理由：自然实验与调查，平台用户自选择；帖子情绪变化不等于临床诊断或全部用户受损。
Common Sense Media · 数字生活研究与发布精选AI 评分6262 调查：七成美国青少年用AI做作业，近三分之二外包思考
Common Sense Media 的 Youth AI Safety Institute 发布美国青少年全国代表性调查，70% 受访青少年称用 AI 做作业；在使用者中，63% 直接获取作业答案，包括照用（25%）、改写成自己的语气（31%）或用已知内容改进（35%）。
推荐理由：调查为美国青少年全国代表性样本，数据来自自我报告；机构由慈善与产业方资助，其称对标准、研究与评估保持独立编辑权。
MIT · 认知与脑科学精选AI 评分6767 大脑如何进行视觉学习：动物与类脑网络对比
MIT麦戈文研究所与约克大学团队将动物与类脑人工神经网络训练识别同类物体，发现模型性能提升时其内部重组方式与动物大脑中检测到的变化高度平行，论文7月8日发表于《自然通讯》。
Springer Nature期刊历史署名精选 大学生AI干预试验显示部分心理结局改善，尚不能替代所有治疗
一项977名18至32岁参与者的随机试验比较12周AI干预与两个对照，并随访三个月。焦虑、幸福感和生活满意度优于两对照；抑郁只优于等候组，PTSD无组间差异。不能概括为AI在所有方面胜过人类治疗。仅核摘要与声明，完整方法和失访细节未核；作者披露Kai员工、顾问及期权关联。
推荐理由：仅核摘要与声明，完整方法和失访细节未核；作者披露Kai员工、顾问及期权关联。
ICMEC Australia · 研究发布精选 澳洲调查：约三分之一有相关网络受害经历的青少年未向人类披露
一项1894名澳洲16至18岁青少年调查发现，有相关网络受害经历者中35.4%未告诉任何人，或只告诉AI。两类合计不能写成三分之一向AI求助；研究提示人工支持触达缺口，未评估AI帮助是否有效。网络配额调查、回溯自报；按年龄/性别/地区加权，不能消除所有选择及回忆偏差；35.4%（95%CI29.8–41.3）是受害者中的合并类别，不是全体儿童AI求助率。
推荐理由：网络配额调查、回溯自报；按年龄/性别/地区加权，不能消除所有选择及回忆偏差；35.4%（95%CI29.8–41.3）是受害者中的合并类别，不是全体儿童AI求助率。
国家网信办 · 公开文件精选 拟人化AI互动服务规则：未成年人虚拟亲密关系与情感依赖受到限制
4月公布、7月施行的办法针对持续性情感互动服务，禁止向未成年人提供虚拟亲属或伴侣服务，并要求未成年人模式。规则也明确不得以诱导依赖、替代社会交往为服务目标，敏感交互信息用于训练另有同意要求。是法规内容介绍，不是其实施效果评估；不涉及持续情感互动的普通知识问答等不适用该办法。
推荐理由：是法规内容介绍，不是其实施效果评估；不涉及持续情感互动的普通知识问答等不适用该办法。
已经到底了