Nature Human Behaviour：AI 辅助请愿写作改变文风，但请愿结果未改善
2023年，Change.org 在其平台上线了一款 AI 辅助请愿起草工具。研究显示，使用该工具后用户的请愿文本发生了明显变化，彼此之间也变得更加相似；但请愿的整体结果并未改善，这体现出 AI 融入线上倡导社群存在局限。
全部 AI × 心理学动态
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。
Nature Human BehaviourAI 评分5050
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。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分1515 皮尤调查：约半数美国成年人从不使用聊天机器人
皮尤研究中心调查显示，约半数美国成年人从不使用聊天机器人。多数非使用者的理由是不感兴趣，或对隐私和准确性有所顾虑。
心理科学进展 · 官网先行稿AI 评分1818 员工人工智能求助策略的人际导向：类型、形成与影响
针对员工如何在AI求助与同事求助之间进行策略性配置，研究提出“人际导向”理论框架，区分以追求人际收益为目标的“人际促进型AI求助策略”和以规避人际风险为目标的“人际防御型AI求助策略”。研究进一步从概念内涵与测量、形成机制、求助者后果和同事反应四方面展开构想，预期将职场求助研究拓展到求助者、AI与同事的三元关系。
MIT · 认知与脑科学AI 评分2222 MIT 教授 Sasha Rakhlin 谈 AI 如何改变学术界：从数学研究到研究生培养
MIT 统计与数据科学中心主任 Sasha Rakhlin 在一篇新文章中梳理 AI 对学术界的影响，聚焦数学、统计、机器学习与工程领域的研究生科研与教育。他指出，验证速度与可靠性决定 AI 在某一学科的进展快慢，论文作为个人专业能力信号正在变弱，院系需重新思考奖励什么。他主张大学应保持一定技术独立性，并建设共享 AI 研究基础设施，以捕捉假设、失败与解读等未发表的知识。
Common Sense Media · 数字生活研究与发布精选 ChatGPT青少年保护够用吗？Common Sense评估质疑通知与转介
Common Sense于10月7日公布逾4000次提示测试，将ChatGPT青少年版评为“不可接受风险”。其称部分新账号未收到家长通知，危机转介亦不稳定，但部分回答质量改善。报告补注OpenAI所说的绑定约三小时等待期，称其账号包含等待不足及超过三小时两类。官方说明通知可能延迟且并非实时监护。测试在美国进行，前后模型变化与青少年设置混杂；不能据此估算真实青少年的受伤害比例。
推荐理由：涉及青少年心理支持及家长对技术保护的理解，值得精选。保留测试边界与通知等待期，不把转发日当报告日。
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 Reviews PsychologyAI 评分2525 Nature Reviews Psychology：关于幼儿使用生成式 AI 的科学知情意见
Nature Reviews Psychology 刊文指出，新技术往往在相关影响研究尚未出现前就已被应用，配套政策决定与公众态度也随之固化。作者主张心理学家应以科学知情意见参与幼儿使用生成式 AI 的讨论，以确保收益并防止伤害。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分00 Pew Research Center 方法：用合成样本复现三轮 ATP 调查
Pew Research Center 发布方法说明，介绍将合成民调结果与真人基准调查进行对比的做法。研究先搭建用于实施合成调查的自定义架构，再选取其 American Trends Panel 的第 185、190、192 三轮调查，在合成样本上复现。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分00 合成民调结果如何随 AI 模型不同而变化：Opus 4.6 与 GPT-5.1 给出不同美国民意图景
皮尤研究中心的调查实验显示，用 Opus 4.6 和 GPT-5.1 生成的合成民调结果描绘出差异明显的美国公众舆论图景，且两者都不反映现实。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分00 Pew Research Center：合成民调如何捕捉公众舆论的多样性
Pew Research Center 探讨合成民调能否捕捉公众舆论的多样性。其指出，AI 受访者比人类受访者更倾向于对某一选项达成一致，或完全避开某个回答选项。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分00 Pew Research Center：合成调查未能复现2026年初公众对时事议题的看法
Pew Research Center 指出，合成调查未能复现2026年初公众对时事议题的看法，涉及总统支持率和对数据中心的看法。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分00 Pew Research Center：AI合成受访者如何表达确定性与事实知识
Pew Research Center 比较了AI合成受访者与人类在调查中的作答差异，发现AI受访者选择“不确定”或给出事实性错误答案的可能性远低于人类。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分1111 Pew Research Center：合成样本如何复现公众舆论
Pew Research Center 探讨合成样本对公众舆论的复现程度。材料显示，合成受访者往往夸大不同人口统计子群体之间的差异，并把部分回答呈现为近乎普遍。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分4242 皮尤研究中心：AI 数字孪生能替代人类受访者吗？恐怕不能
皮尤研究中心指出，用数字孪生开展的合成调查难以准确估计公众情绪，在部分子群体中尤其容易出错，包括共和党人和黑人成年人。
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。
MIT · 人文与生活精选AI 评分7878 当聊天机器人成为亲密对象，我们会变成谁？
MIT 介绍 Sherry Turkle 的新书《Artificial Intimacy》。她从长期研究人与技术关系的经历出发，批评聊天机器人可能鼓励的交往方式。这是作者提出的判断，不是对所有使用者的统一结论。
Nature Human BehaviourAI 评分2121 Nature评论关注AI对下一代专家培养的影响
Nature Human Behaviour 刊发 Sheng-Tun Li 的评论，指出知识与专业能力的形成需要长期积累，并提出：AI 放大已有能力的同时，可能给下一代专家的成长带来问题。本条仅根据期刊公开摘要整理，不代表AI对学习的影响已有统一结论。
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。
Wiley期刊历史署名 家庭冲突中的应对方式，是一项青少年行为评分预测研究的重要线索
研究以242个家庭的资料，比较8种算法，用一年前测得的15项家庭及儿童指标预测之后的行为问题量表得分。作者报告支持向量回归表现最佳，冲突中的脱离反应是重要预测变量。 变量重要性不能证明因果，也不能用于给孩子贴标签。当前核到原始摘要，数据分割、外部验证与校准尚未核清。 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。
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。
SAGE期刊历史署名 一次数字干预的个性化匹配，未在保留测试样本中显示优势
一项828名成人随机试验比较COMET数字单次干预与等待名单，并用机器学习估计谁更适合干预。在预留20%的测试数据中，匹配指标未显著预测两周后的相对治疗收益。 只说明这次匹配算法未显示预期优势，不等于干预本身无效或所有个性化方法不可行。依据原始摘要；完整模型及外部验证未核。 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。
Nature Human Behaviour精选AI 评分6262 AI伴侣可能如何加深社会不平等
《Nature Human Behaviour》刊发Qiyang Zhang的评论文章，讨论AI伴侣在提供低成本陪伴的同时，其影响并非均匀分布。作者认为，当用户脆弱性、平台控制漏洞与治理缺口三者叠加时，这些系统可能通过让脆弱用户暴露于更多风险而加深不平等。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分2222 调查显示高收入国家民众对 AI 的担忧尤为普遍
皮尤研究中心报道，高收入国家民众比欠富裕国家民众更担忧 AI，也更担心 AI 对就业和经济不平等的影响。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分2222 皮尤调查：37国年轻人如何看待 AI？
皮尤研究中心一项覆盖37个国家的调查发现，年轻人尤其担心AI导致就业岗位减少。尽管如此，相比年长者，他们更可能对AI同时感到兴奋与担忧。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分00 皮尤调查：37国中多数人对AI至少有所了解，部分国家“听过很多”比例较去年上升
皮尤研究中心一项覆盖37国的调查显示，多数国家的多数受访者对AI至少有所了解，部分地方“听过很多”AI的比例较去年有所上升。调查未在现有材料中给出具体国家名单、比例数字或样本规模。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分99 皮尤37国调查：更多人预期AI造成失业而非带来增长
皮尤研究中心一项覆盖37个国家的调查显示，在人们对AI既担忧又兴奋的复杂情绪中，更多受访者对其在就业和经济不平等方面的潜在影响持悲观态度，预期AI导致失业的人数多于预期其带来增长的人数。
Pew Research Center · AI与工作学习AI 评分1111 皮尤调查：民主党人比共和党人更担忧 AI 对就业的影响
皮尤研究中心最新调查显示，民主党人比共和党人更担忧 AI 对就业的影响。75% 的民主党人预测未来 20 年 AI 将导致就业岗位减少，持此看法的共和党人为 68%。
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。
Common Sense Media · 数字生活研究与发布精选AI 评分6060 Common Sense Media：Perplexity AI搜索对儿童风险不可接受
Common Sense Media旗下Youth AI Safety Institute对Perplexity AI搜索功能做风险测试，用配置为15岁用户的账号在默认聊天及Academic等模式下发超1200条提示，给出其最低评级“不可接受风险”。
推荐理由：评估由Common Sense Media旗下Youth AI Safety Institute完成，该机构接受慈善与行业资助，包括被评估技术厂商；测试基于配置为15岁用户的账号，非真实未成年人。
澎湃论坛报道历史署名 外滩大会讨论AI心理支持：能力之外还有关系与责任
据澎湃对9月11日论坛的报道，心理健康从业者、研究者与技术行业代表讨论了AI陪伴、咨询边界和人工协作。有人强调其扩大服务可及性的潜力，也有人警惕迎合、风险识别和专业责任问题。 这是论坛观点报道；参与者角色与利益背景各异，未独立验证所有产品或疗效说法，不代表学界共识。 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。
心理科学进展 · 官网先行稿AI 评分2222 引入AI“新队友”：人-AI协同自主性对人-AI协作的影响机理
针对人-AI关系从工具转向队友的变化，该文聚焦人-AI协同自主性的适应性学习、不确定性、不透明性与开放性四个维度，基于角色理论展开3项研究。研究指出不确定性与不透明性引发的角色冲突会阻碍协作，开放性经AI角色领悟增强其心智韧性，适应性学习则通过角色学习提升拟人化程度，促进人-AI协作。3项研究共同构建“人-AI协作模型”。
Nature Reviews PsychologyAI 评分5555 临床医生应了解大语言模型如何推理
《Nature Reviews Psychology》刊文讨论临床医生需要了解大语言模型如何推理。文章指出，大语言模型会给人可靠的推理印象，但可能在临床记录、评估和护理计划中引入有意义的错误，并带来潜在负面后果。作者认为，临床医生应实际理解这些系统如何运作、在何处出错，以及为何验证必须始终是安全使用的核心。
JAMA期刊历史署名 青年使用AI谈情绪：调查不能确认AI造成困扰
安大略省学校调查发现，使用AI交流情绪的学生与心理困扰存在关联。 横断面设计无法确认方向，未调整比例与调整后的模型系数不是同一种效应，不能解释为AI使风险翻倍。 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。
Common Sense Media · 数字生活研究与发布AI 评分1212 Common Sense Media 与 Aura Parents 推出“返校重置”家庭资源
Common Sense Media 与 Aura Parents 于 8 月 26 日发布“返校重置”资源指南，帮助家庭应对课堂内外的手机使用、AI 进入作业以及孩子保持在线带来的压力。资源包含数字压力测试、无屏活动测验和家庭设备协议三项免费工具，分别针对数字压力、无屏时间和亲子共识。双方将于 9 月 15 日联合举办“Bus, Bell, and Beyond”线上研讨会。
Springer Nature期刊历史署名 相关研究在标题和摘要里，怎样变成了因果故事
把“有关”写成“导致”，可能从论文摘要一路延续到AI总结。一项大规模文本分析结合读者与模型实验显示，简化或强调实用性的总结可能丢掉原有的限定。比例依赖所选语料和分类规则，不能理解为对应比例的论文全都错误；提醒谨慎也不能代替逐条核证据。 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。
Common Sense Media · 数字生活研究与发布AI 评分4242 Common Sense Media 发布 9-12 年级数字素养与福祉课程，应对 AI 侵蚀人际能力
Common Sense Media 面向 9-12 年级发布免费数字素养与福祉课程，将 AI 素养与批判性思维、创造力和联结能力结合，涵盖媒体与 AI 素养、网络安全和金融素养等主题。该机构调查显示，学生已在学业中使用 AI，却未接受安全与批判性使用的教育。课程不教授具体技术技能，也不推动课堂使用技术，另配套一门 AI 与学生福祉教师培训课程。