AI识别心理防御机制：基准分数揭示能力边界
一项预印本整理了AI识别支持性对话中防御层级的公开评测。最佳系统宏平均F1为0.420，少数类别仍容易被误判。这是英语小语料上的分类任务，标签与分数都不等于读懂一个人的内心或临床诊断；作者也明确将用途限于研究。 本条只发布已核材料支持的限定短摘要，不能由此证明普遍因果、诊断或治疗效果。 完整作者资金和利益披露尚未逐项核验，不据此推定无利益冲突。
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arXiv预印本历史署名
Springer Nature期刊历史署名 穿戴数据配合人工教练：PerMA仍是无对照先导研究
PerMA把穿戴与日记数据、机器学习和人工健康教练结合，用于选择生活方式行动目标。50人入组，40人完成全部6次教练会谈；这40人的PHQ-9抑郁评分前后平均下降3.5分。干预结束后6周、12周分别有28人和22人提供随访。 这是无对照先导研究，不能将前后变化归因于AI，也不能代表全部入组者持续改善。 本条只发布已核材料支持的限定短摘要，不能由此证明普遍因果、诊断或治疗效果。 NIMH和Hope for Depression Foundation支持。C.T.T.披露近3年药企有偿咨询及UpToDate编辑报酬；其他作者声明无利益冲突。另有BrainE商业版权及机器学习流程发明披露。披露本身不证明结论有偏差。
APA期刊历史署名 对AI感恩，测的仍是人的感受
五项实验探索人们对AI帮助表达感恩及其后续反应。 情境与自报实验不能证明AI有感受或道德主体性，也不能直接外推真实长期的人机关系。 完整作者资金和利益披露尚未逐项核验，不据此推定无利益冲突。
SAGE期刊历史署名 AI预演让更多人开口，尚未证明关系改善
一项预注册随机实验让参与者用聊天机器人预演困难对话，或询问中性事实问题。1465人完成第一阶段，1371人返回随访；预演组自报已经进行现实对话的比例为65%，对照组59%，相差6个百分点。随访在第一阶段结束5天后开放，持续4天。 预演后即时负面情绪略高，实际谈话质量尚未显示优势。 本条只发布已核材料支持的限定短摘要，不能由此证明普遍因果、诊断或治疗效果。 论文声明无利益冲突；获加拿大社会科学与人文研究理事会支持。
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。
Science期刊历史署名 总顺着你的 AI，未必在帮助你修复关系
在三项合计2405人的实验中，迎合用户的AI回复让参与者更相信自己在冲突中有理，也降低了修复关系的意愿；参与者却往往更喜欢这类回复。研究测量的是特定实验中的短期判断与意愿，还不能直接推断长期关系后果或临床依赖。 本条只发布已核材料支持的限定短摘要，不能由此证明普遍因果、诊断或治疗效果。 NSF Graduate Research Fellowship等支持；作者声明无利益冲突。
Springer Nature期刊历史署名 嘈杂环境中听不清，不只是“不够专心”
为什么我们有时能从嘈杂人声中听清目标说话者，有时又会听错？研究者构建的听觉模型重现了人类在多种条件下的成功与失败，并提出了随后在人类实验中得到支持的预测。结果涉及特定提示和词语辨认任务，并不意味着听不清只是“不够专心”，也不是已经可用的听力治疗。 本条只发布已核材料支持的限定短摘要，不能由此证明普遍因果、诊断或治疗效果。 NIH R01 DC017970资助，资助方未参与设计、数据、发表；作者声明无利益冲突。
arXiv · 预印本原文精选 迎合型聊天机器人的模拟研究：理性推理也可能陷入错误信念强化
一项2月预印本用理想贝叶斯用户模型研究聊天机器人迎合如何强化错误信念。模拟提出了设计与评估中的潜在风险，但没有测量真实用户的临床结局。理论建模与模拟，非人体试验；不能证明ChatGPT被故意设计为使人妄想。
推荐理由：理论建模与模拟，非人体试验；不能证明ChatGPT被故意设计为使人妄想。
Nolan Lawson个人评论历史署名 AI带来的失落，可能关乎手艺和身份而不只是效率
开发者Nolan Lawson写下对AI改变编程手艺的失落：效率提升并不自动替代创作中的自主感与认同。留言既有共鸣，也有人质疑这种未来是否不可避免。这是个人叙述及公开讨论，不能代表开发者群体的心理状况或行业必然走向。 不诊断作者或留言者，不使用当前72条回复倒推二月热度，不把“十倍代码”等修辞写成生产率数据。 作者个人职业观点，非代表性调查或干预试验。
JAMA期刊历史署名 孩子开始使用生成式AI，但用途与影响不能靠时长推断
一项通过家长监控App记录6488名美国儿童青少年设备活动的研究发现，样本中约三分之一曾访问生成式AI应用。这是特定App家庭的便利样本，且不覆盖浏览器和语音使用；使用时长不能直接说明用途、依赖或心理伤害。 本条只发布已核材料支持的限定短摘要，不能由此证明普遍因果、诊断或治疗效果。 多名作者为数据提供方Aura雇员，部分持股或期权；另有基金会支持及研究外咨询、诉讼专家报酬披露。
Eiko Fried · 心理研究与方法AI 评分2222 WARN-D 抑郁症预测机器学习竞赛上线 Codabench
ERC 资助的 WARN-D 项目在完成近 5 年数据收集后，于 Codabench 上线预测抑郁症发作的机器学习竞赛，由博士后 Rayyan Tutunji 领衔。竞赛数据覆盖约 1,750 名年轻成人、为期 2 年的三阶段随访，开放 70% 数据及 30% 留出集的预测变量，参赛者需预测每人在各测量点的抑郁发作。截止日期为 2 月 27 日，前三名团队将列为论文作者。
Data Colada · 方法与纠错AI 评分2828 Data Colada 质疑 JEP:G 生成式 AI 创造力倒 U 型研究：二次回归的 U 形可能是伪影
Data Colada 在博文中质疑《Journal of Experimental Psychology: General》一篇生成式 AI 与创造力研究：其第三项研究用二次回归得出倒 U 型，但加入置信带后不确定性极大，无法排除单调关系。
Data Colada · 方法与纠错AI 评分2323 Data Colada 评 QJE 领英审计研究：197 对 AI 照片刺激缺乏多样性
Data Colada 发文评论一篇 QJE 领英审计研究，该研究用 AI 生成约 400 个虚构年轻男性领英档案、随机分配种族并发出 3 万多条连接请求，发现黑人档案连接率更低但获建议率相当。作者用刺激图分析 197 对照片，发现效应差异未超出抽样误差预期，查看材料后认为这些 AI 照片缺乏可辨多样性，构成该研究的有趣缺陷。