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）。
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心理科学进展 · 官网先行稿AI 评分2626
Greater Good · UC BerkeleyAI 评分2222 如何在 AI 时代做出更好的决策：Cheryl Strauss Einhorn 谈人类判断力
《The Human Edge: Smarter Decisions in the Age of AI》作者 Cheryl Strauss Einhorn 提出，AI 没有价值观，只有设计者和训练数据带来的偏见，因此使用 AI 决策时人需要先明确要解决的问题、动机与情境，把善意与关怀等价值观带进与 AI 的协作。
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。
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。
Greater Good · UC Berkeley精选AI 评分7272 AI能预测谁适合你吗？关系科学家谈匹配算法
关系科学家在Greater Good撰文指出，约会应用正把匹配交给AI，但关系科学尚无可靠依据预测任意两人是否合得来。研究显示相似性主要在见面之前预测吸引，短暂互动后作用明显减弱；互补人格与伴侣相似度更高的假设也缺乏实证支持。作者认为AI可能帮助发现人类未识别的模式，但其训练依赖对“合得来”的特定假设，可能让人错过意外契合的对象。
推荐理由：作者为关系科学家，文中引用的相似性、互补性证据来自其研究团队及他人已发表研究；实验室关于线上到线下“化学反应”的项目尚在进行，未给出结果。
MIT · 人文与生活AI 评分2222 MIT“AI与社会论坛”探讨AI对就业、民主与艺术的影响
MIT于5月12日举办“AI与社会论坛”，由人文艺术与社会科学学院和计算的社会与伦理责任项目共同组织，经济学家David Autor、CSAIL主任Daniela Rus等学者就AI对劳动力、工作性质与民主的影响展开讨论。Chara Podimata报告了对12个主流大模型在美国2024年总统选举季的审计研究，发现其选举信息回复会因用户人口特征而显著不同。