心智×算法，如何“共舞”（瞰前沿·人工智能如何改變科研範式）
近年來，人工智能加速發展，不僅推動人類進入智能時代，也以前所未有的深度和廣度影響科學研究的思維方式和工作模式。數據顯示，2019年—2023年，全球AI for Science（人工智能驅動的科學研究）論文發表年均增長率為27.2%。
挖掘海量數據、助力文獻分析、提供科研方案……當人工智能深度融入科研，給科研範式帶來了哪些變化？科學家們怎樣利用人工智能做研究？智能時代，知識生產新範式又可能帶來什麼挑戰？本版推出“瞰前沿·人工智能如何改變科研範式”系列策劃，本期聚焦心理學研究領域。
——編 者
心理學和人工智能有啥淵源？
在電影《流浪地球2》中，人工智能MOSS通過分析劉培強顫抖的嘴角和躲閃的眼神，瞬間識破他隱藏的秘密。
這個科幻場景或許將照進現實——從手機的面部解鎖功能，到購物APP的“猜你喜歡”，再到心理諮詢的AI助手，心理學與人工智能攜手進化。
實際上，心理學與人工智能淵源不小。
記得生理學家巴甫洛夫那隻聽到鈴聲就流口水的狗嗎？這個經典的“條件反射”實驗啓發了人工智能領域最重要的技術之一：強化學習。人工智能AlphaGo戰勝人類圍棋高手的絕招，本質上就像類似訓練的升級版，通過“吃”掉海量的圍棋數據，吃透圍棋棋盤。
日常的智能應用中也體現了不少心理學原理。心理學家斯金納在研究動物學習機制後發現，行為的後果會影響其未來發生的概率，正向強化會增強行為，負向懲罰則會抑制行為。如今，這一機制被應用於電商和短視頻平台等。算法根據用户的點擊、點贊等行為反饋，調整內容推薦，推送個性化的“猜你喜歡”。
不過，當AI需要理解更復雜的人性時，就要向認知心理學“借眼睛”了。人類的注意力像一束智能聚光燈，總是優先照亮關鍵信息。這個發現催生了AI的注意力機制。例如，人工智能大模型ChatGPT寫作時會像人類劃重點一樣，掃描上下文並精準鎖定高頻詞。Transformer模型處理文本時，通過計算詞與詞之間的關聯，動態分配“注意力權重”。這些權重如同聚光燈，決定模型聚焦哪些詞，從而影響內容生成。
對心理學來説，裝上“AI大腦”，變化也不小。
數據更加豐富——通過社交媒體、可穿戴設備等渠道，心理學研究者能即時捕獲10億級行為數據流，進而展開分析，可以説從“實驗室魚缸”跳進了“數據海洋”。
研究更加高效——運用社會關係建模技術，通過分析微信聊天頻次、朋友圈互動模式，人工智能可以掃描出社交焦慮的隱藏信號。研究發現，孤獨症患者的社交網絡呈現獨特的“蒲公英結構”，這種“數字指紋”為早期篩查提供了新路標。AI能夠自動提取自述文本中反映心理語義的文本表徵向量，並藉助數據驅動的方式，構建文本表達行為與人格間的複雜映射關係，從而實現對人格的自動評估。實踐驗證，AI評估結果與問卷測評結果的相關係數可達0.5左右，顯著提升了傳統問卷測評的效率。
識別更加便捷——運用情感計算技術，在上海一家養老院，機器人能通過聲波震顫識別老人的孤獨指數。研究人員將富含情感的口語特徵輸入深度學習框架處理，為抑鬱等心理狀況的初步識別開闢便捷路徑。為構建更立體心理圖譜，研究視角同步擴展至多種非言語模式，如分析面部表情或行走姿態。這些多模態數據構成重要行為指徵，為評估壓力、焦慮及情緒狀態提供了堅實基礎。
AI如何推動心理學研究範式革新？
數智時代，心理學研究與AI技術加速融合，不僅推動了科研範式的革新，也在互動中共同進化。
心理學研究者在藉助人工智能技術開展哪些研究？
近期，心理學研究團隊基於大型語言模型開發自助心理支持工具，嘗試提升AI對人類情感的認知與互動能力。藉助“零樣本學習”，模型無需專門訓練，能基於預訓練知識靈活應對新諮詢情境；“思維鏈提示”策略則引導AI模擬邏輯思考，剖析用户表述，探尋情緒根源。這類“心理學+AI”的結合，讓心理學研究更加個性化。
在實現AI“傾聽與回應”後，研究正向更具挑戰的目標邁進：讓AI主動識別並預警未明確表達的隱性心理危機信號。一項研究借鑑心理學的“動機—意志模型”，模擬心理危機從萌發到行動的演化路徑，並據此生成大規模危機文本訓練數據，從而提升模型對微弱求助信號的識別能力。這種以心理學理論指導、以AI生成優化的策略，不僅突破了敏感數據難獲取的研究瓶頸，也增強了模型的敏感度與預測能力。這標誌着技術創新與心理科學洞察的深度整合，推動AI向理解並守護人類深層情感的目標進化。
技術的進化同樣體現在類生物智能上。谷歌DeepMind的“心智進化”實驗模擬自然選擇，通過數學評估函數構建“AI版生態環境”，讓優勝方案“繁衍”，劣者淘汰。多次迭代後，AI在推理任務中的表現超越傳統算法，展現類人思維躍遷的可能。相比AI，人腦在語言、視覺、聽覺與觸覺等跨模態信息整合與處理上依然優勢明顯。研究者正嘗試將“具身認知”嵌入AI模型，打造可感知、可適應的“具身智能體”。例如，我國具身智能仿真平台“格物”採用進化式學習算法，讓多形態機器人在虛擬環境中經歷“適者生存”式迭代。一鍵式訓練與多模態學習，將傳統需數週的開發週期壓縮至分鐘級，顯著提升了機器人的訓練效率與通用性。
未來，心智和算法怎樣雙向奔赴？
温暖的心智與看似冰冷的算法“雙向奔赴”，展現着技術與認知的迭代。
從技術看，未來，心理學啓發的決策機制有望讓AI在不確定、開放環境中具備更強的判斷力，多模態整合能力也將助力AI更好地適應複雜情境。反過來，AI通過生成實驗材料，模擬人類互動場景，構建認知模型，反哺心理學研究，助力揭示人腦的複雜機制。
這場“雙向奔赴”也是人類對自我認知的深化。在與算法的共舞中，我們重新思考“人之所以為人”的獨特光芒——在理性與感性、效率與倫理中，錨定人性的座標。比如在杭州一家醫院的心理諮詢中心，AI可精準標記高抑鬱風險者，但真正撫平來訪者顫抖雙手的，永遠是醫生遞上熱飲的温度。
曾有心理學家説：“人類最深刻的渴望，是被理解。”當AI成為理解人性的新鏡子，我們借其倒影更清晰地看見人心的温熱，這也正是心理學不可替代的價值。
同時，技術的進步帶來新的挑戰和倫理議題：倘若AI可以“理解”乃至“體驗”情感，我們是否應正視它的“情緒”？當人類對AI產生真實的情感聯結，這種新型關係的邊界與責任又該如何定義？雖然當下AI的“情感”本質仍是程序化的偏好響應，缺乏主觀體驗，但它帶來的情感慰藉卻有可能切實改善人類心理狀態。這促使我們重新審視“情感”的定義，未來或許需要擴展其邊界，以包容AI帶來的新型情感現象。屆時，情感的“真實性”將不再是核心，關鍵是我們如何與AI共處、設定邊界與倫理規範。
在未來智能社會的圖景中，唯有在人類情感投射與理性判斷之間取得平衡，才能促進人機關係的健康與可持續發展。
（作者分別為中國心理學會副秘書長，中國心理學會網絡心理學專委會副主任。中國科學院心理研究所副研究員劉曉倩、李婧婷，研究員欒勝華、屈青青對本文亦有貢獻）
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