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）。
#认知
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心理科学进展 · 官网先行稿AI 评分2626 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。
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。
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。
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。
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。
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%。
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。
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”。
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。
Common Sense Media · 数字生活研究与发布精选AI 评分7575 Common Sense Media：谷歌AI搜索对儿童风险不可接受
Common Sense Media旗下Youth AI Safety Institute发布对谷歌搜索内置AI功能的风险评估，认为AI Overview与AI Mode对儿童构成不可接受风险。研究人员用配置了SafeSearch的11岁和15岁账户进行2600多次搜索，发现AI答案未可靠识别自杀意念等危机信号、会为180份作业直接给出完整答案，且超四成历史题答案在两次搜索间明显不同。与独立Gemini聊天机器人不同，学校与家长无法关闭谷歌搜索的AI答案。
推荐理由：评估由Common Sense Media旗下Youth AI Safety Institute发布，该机构接受包括被评估技术厂商在内的行业资助，报告称其保持编辑独立；材料为新闻稿，未提供完整方法细节。
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》。
MIT · 人文与生活AI 评分2222 MIT计算学院研讨会探讨计算与AI中关键的人类因素
4月30日，MIT Schwarzman计算学院SERC initiative举办全天研讨会，探讨AI如何塑造世界及其社会影响，包括SERC种子基金获资助者的研究报告、AI对齐与AI教育专题讨论，以及Cornell大学教授Jon Kleinberg的主旨演讲。