脑连接模式对应孤独症青少年的感觉加工类型
一项新研究分析146名3至21岁孤独症儿童与青少年的静息态功能磁共振数据，发现大脑皮层与皮层下区域的功能连接指标可预测其所属的感觉表型。研究团队用图论量化脑网络，再以机器学习区分此前确立的五种感觉表型，十组配对中成功区分七组，最准确的是“感觉适应型”与“广泛感觉差异型”之间。研究未区分孤独症症状严重度、智商与共病，且部分表型间差异不显著。
#认知
搜索与计数仅限六个 AI × 心理学议题。全部收录不等同于精选；普通心理学内容可从背景主题继续阅读。
PsyPostAI 评分5555
Nature Mental HealthAI 评分4343 深度学习解析脑-行为维度，识别ADHD与焦虑障碍青少年的跨诊断生物型
研究团队用深度学习框架分析青少年功能连接与行为数据，在注意缺陷多动障碍（ADHD）与焦虑障碍共病人群中识别出脑-行为维度及生物型。作者称这些生物型有助于厘清症状特征并支持早期风险分层，但摘要未给出样本量与验证细节。
PsyPost精选AI 评分6868 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。
心理科学进展 · 官网先行稿AI 评分2626 人机协同决策中算法权威影响道德推脱的心理机制
针对算法权威对道德推脱效应方向不一致的实证结果，作者提出“算法权威——道德推脱的双重认知评估”模型，假定个体面对算法权威时会启动技术认知评估（可解释性）与道德认知评估（道德冲突强度）。
心理科学进展 · 官网先行稿AI 评分2323 下属人机协作与领导的多元反应：基于双系统加工视角
针对领导如何认知与回应下属人机协作，一项研究基于双系统加工理论提出三项相互关联的研究设计。研究分别考察领导的“冷”反应模式（动机归因与未来影响感知引发发展与变革导向行为）和“热”反应模式（相对剥夺感促发报复性无礼行为），并从动态视角比较不同反应对人机协作可持续性的影响。研究指出，现有研究多聚焦员工视角，且存在领导高估下属人机协作绩效与行为者视角客观绩效提升之间的悖论。
MIT · 认知与脑科学AI 评分2222 MIT 研究：人工神经网络能否自组织出学习机制
MIT 麦戈文研究所与 ICoN 中心科学家 10 月 9 日在 PNAS 发文提出，判断人工神经网络对大脑学习是否有参考价值，关键看它能否在没有开发者干预下自我组织。他们构建的随机连接网络仅凭“同时激活的神经元连接增强”等简单规则，便自组装出功能回路，学会识别模式与分类图像，性能与依赖反向传播训练的网络相当。作者称自组织是迈向生物合理性的第一步，并不代表该网络与大脑学习方式相同。
Nature Human BehaviourAI 评分4141 大型语言模型模拟人类经济偏好：74国调查显示文化差异捕捉不足
一项发表于 Nature Human Behaviour 的研究模拟了74个国家的全球经济偏好调查，发现大型语言模型能复现人类偏好中的部分人口统计模式，却无法捕捉文化差异，在低收入国家尤为明显。
PsyPostAI 评分4040 科学家从人类脑电波中解码出想象旋律的基本结构
首尔国立大学的Jii Kwon与Chun Kee Chung团队在eNeuro发表小样本研究，对10名难治性癫痫患者用皮层脑电图记录其默想熟悉儿歌时的脑活动，机器学习模型按相对音高（Do至La六类）解码单个想象音符，平均准确率约26%，高于随机猜测的16%。模型无法从同一脑数据中解码绝对音高，但将逐音预测按时间串联后，能重建想象歌曲整体上行与下行的旋律轮廓，双侧颞上回和左中央前回贡献了主要信息。
PsyPostAI 评分4040 大脑可能用共享神经编码识别面孔、身体与物品中的性别信息
中科院心理研究所Wenjie Liu等用fMRI记录22名成年人观看男女面孔、身体及性别关联物品时的脑活动，发现右侧颞中回是唯一在面孔、身体、物品三种线索间均能跨类解码性别的区域，且其活动模式最接近人工神经网络的中层。该区域并非性别专用，也携带图像类别信息；面孔与身体条件下的脑区连接模式相似，物品条件则不然。论文为已评审预印本，发表于eLife。
PsyPostAI 评分5555 小群聊中人们会调整政治表达以贴合群内立场
两项AI模拟同事群聊实验发现，参与者表达的政治立场会向群聊的主流倾向偏移：保守倾向群聊中的表达均值0.21，自由倾向群聊为-0.56；第二项研究控制参与者原有政治立场后，该效应仍存在（0.12对-0.38），但原有立场解释的差异（22%）远大于群聊环境（4%）。研究由大阪公立大学Cleone Mitsui与Yuta Kawamura完成，发表于《Computers in Human Behavior: Artificial Humans》。作者强调测量的是聊天中表达出的立场，不能说明私下信念或长期态度发生改变，也无法区分群体规范与信息说服内容的作用。
Nature Human BehaviourAI 评分4040 Nature Human Behaviour：算法辅助个性化风险沟通促进美国流感疫苗接种的三项随机实地试验
Rosenbaum 等人在美国开展三项随机实地试验，发现强调患者高风险状态的定向沟通提高了流感疫苗接种率。但告知患者其风险状态由计算机算法识别，并未带来额外效果。
Nature Mental HealthAI 评分4545 抗抑郁药与安慰剂诱导的早期脑功能连接变化
研究用机器学习分析接受药物治疗的重度抑郁症（MDD）患者早期功能连接变化，发现抗抑郁药反应与安慰剂反应关联着不同的神经环路。作者提出，这一区分或有助于改进个体化治疗策略。
Science Media Centre · 心理相关专家评议AI 评分4242 专家评议：REM/深睡与多种疾病风险相关，而非仅睡眠时长
针对一项发表于 PLOS Medicine、基于英国生物银行近9.6万名参与者、随访近9年的前瞻性研究，剑桥大学 Nina Rzechorzek 等专家指出，该研究用深度学习模型从腕部活动推断 REM/深睡，而非多导睡眠图直接测量，模型分类表现仅为中等。专家强调，结果只表明睡眠模式与疾病风险存在关联，不能证明增加 REM 或深睡、或把睡眠强行控制在 6–8 小时可预防疾病；将排除期延长至两年后，原156项显著关联仅剩95项，提示反向因果仍值得关注。
心理科学进展AI 评分4242 数字员工加入团队后，团队为何需要重新学会工作？
王磊等（2026）发表于《心理科学进展》的论文提出，数字员工以智能代理身份加入团队后，原有分工、沟通与责任安排可能失效，团队需经历情境、评估、重塑、适应四步重塑工作。论文强调，个人会用AI不等于团队形成有效人智协作，责任归属不清可能带来责任真空，且高绩效团队反而可能更抗拒数字员工。
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》。
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。