话人工智能｜当心理遇到人工智能时，×怎样“同舞”算法？

图为基于AI文本分析的性格评价示意图。来源:中国心理学会提供图片

近几年来，人工智能的加速发展，不仅促进了人类进入智能时代，而且对科学研究的思维方式和工作方式产生了前所未有的深度和广度影响。数据显示，从2019年到2023年，全球AI for Science论文发表年平均增长率为27.2%(人工智能驱动的科学研究)。

探索海量数据，帮助文献分析，提供科研计划...当人工智能深入科研时，它给科研范式带来了哪些变化？科学家如何利用人工智能进行研究？在智能时代，知识生产的新范式可能会带来哪些挑战？

心理与人工智能的关系是什么？

影片《流浪地球2》中，人工智能MOSS通过分析刘培强颤抖的嘴角和闪烁的眼睛，瞬间识破了他隐藏的秘密。

这个科幻场景可能会照进现实——心理学和人工智能会携手进化，从手机的面部解锁功能，到购物APP的“热门推荐”，再到心理咨询的AI助手。

实际上，心理学和人工智能有很大的关系。

还记得生理学家巴甫洛夫听到铃声就流口水的狗吗？这项经典的“条件刺激”实验激发了人工智能领域最重要的技术之一:加强学习。人工智能AlphaGo打败人类围棋大师的绝招，本质上就像是训练的升级版。通过“吃”大量的围棋数据，可以彻底了解围棋盘。

心理学原理也体现在日常智能应用中。研究动物学习机制后，心理学家斯金纳发现，行为的后果会影响其未来的发生率，积极的强化会增强行为，消极的惩罚会抑制行为。如今，该机制被应用于电子商务和短视频平台。根据用户点击和喜欢的反馈，算法调整内容推荐，推送个性化的“热门推荐”。

但是，当AI需要理解更复杂的人性时，就会向认知心理学“借眼”。人的注意力就像一束智能聚光灯，总是优先考虑重要信息。这一发现催生了AI的注意机制。例如，人工智能大模型ChatGPT在写作时会扫描前后的文本，准确地锁定高频词，就像人类敲重点一样。在对文本进行Transformer模型处理时，“注意力权重”是通过计算词与词之间的关系动态分配的。这类重量就像聚光灯一样，决定模型聚焦哪些词，从而影响内容的产生。

对于心理学来说，安装“AI大脑”，变化也不小。

数据更丰富——心理学研究者可以通过社交媒体和可穿戴设备实时捕捉10亿行为数据流，从而进行分析。可以说，他们已经从“实验室鱼缸”跳进了“数据海洋”。

通过分析微信聊天频率和朋友圈互动模式，人工智能可以扫描出社交焦虑的隐藏信号，研究更高效——运用社交建模技术。研究表明，自闭症患者的社交网络呈现出独特的“蒲公英结构”，这种“数字指纹”为早期筛查提供了新的路标。AI可以自动从报告文本中反映心理语义的文本表达向量中提取出来，通过数据驱动构建文本表达行为与人格之间复杂的映射关系，从而实现对人格的自动评价。实践证明，AI评估结果与问卷评估结果的关系可以达到0.5左右，显著提高了传统问卷评估的效率。

在上海一家养老院，机器人可以通过声波震颤来识别老年人的孤独指数，更方便识别——运用情感计算技术。研究者将包含情感的口语特征输入深度学习框架进行处理，为抑郁症等心理状态的初步识别开辟方便的道路。为了构建更加立体的心理图谱，研究视角同步扩展到分析面部情绪或行走姿势等多种非言语方式。这些多模态数据构成了重要的行为指征，为评估压力、焦虑和情绪状态提供了坚实的基础。

如何推动AI心理学研究范式创新？

数学时代，心理学研究与AI技术的加速融合，不仅促进了科学研究范式的创新，而且在互动中共同进化。

在人工智能技术的帮助下，心理学研究人员进行了哪些研究？

近日，心理学研究团队开发了基于大型语言模型的自助心理支持工具，试图提高人工智能对人类情感的认知和互动能力。借助“零样本学习”，模型可以根据预训练知识灵活应对新的咨询场景，无需特殊训练；“思维链提醒”策略引导人工智能模拟逻辑思维，分析客户表达，探索情感根源。这种“心理学” AI“融合，使心理学研究更加个性化。

在推进AI“倾听和回应”后，研究正朝着更具挑战性的目标前进:让AI主动识别和警告隐性心理危机信号，未明确表达。一项研究借鉴了心理学的“动机-意志模型”，模拟了心理危机从萌发到行为的演变路径，并根据这种情况生成了大规模的困境文本训练数据，从而提高了模型识别微弱求助信号的能力。这种以心理理论为指导，以人工智能生成优化的策略，不仅突破了敏感数据难以获得的研究瓶颈，也增强了模型的敏感性和预测能力。它标志着技术创新与心理科学洞察的深度融合，推动AI向理解和保护人类深层情感的目标进化。

类生物智能也体现了技术的进化。通过数学评估函数，谷歌DeepMind的“心智进化”试验模拟了自然选择，构建了“AI版生态环境”，使优胜方案“繁殖”，劣者被淘汰。经过多次迭代，AI在推理任务上的表现超越了传统算法，呈现出类人思维转移的可能性。与AI相比，人脑在整合和处理跨模态信息方面仍具有明显的优势，如英语、视觉、听觉和触觉。研究人员正试图将“具体认知”嵌入到AI模型中，创建一个可感知、可适应的“具体智能体”。例如，我国具身智能模拟平台“格子”选择了进化学习算法，使多形态机器人在虚拟环境中经历了“适者生存”的迭代。一键式训练和多模态学习，将传统的开发进度压缩到分钟级，显著提高了机器人训练的效率和实用性。

未来，心智和算法是怎样双向前进的？

温暖的心灵和看似冰冷的算法“双向奔赴”，展现了技术与理解的迭代。

从技术角度来看，未来心理学启发的决策机制有望使AI在不确定和开放的环境中具有更强的判断力，多模式整合能力也将有助于AI更好地适应复杂的场景。另一方面，AI通过生成实验材料，模拟人类互动场景，构建认知模型，回馈心理学研究，帮助揭示人脑的复杂机制。

这种“双向前进”也是人类自我意识的深化。在与算法的舞蹈中，我们重新思考了“人之所以是人”的独特光辉——在理性与感性、效率与伦理方面引导人性的坐标。比如在杭州某医院的心理咨询中心，AI可以准确标注高抑郁症患者，但医生总是送热饮温度，这才是真正抚平来访者颤抖双手的方法。

一些心理学家曾经说过:“人类最深的欲望是被理解。”当AI成为理解人性的新镜子时，我们可以通过它的倒影更清晰地看到人们心中的湿热，这是心理学不可替代的价值。

与此同时，技术的发展带来了新的挑战和伦理问题:如果AI能“理解”甚至“感受”情绪，我们是否应该正视它的“情绪”？在人类对AI产生真正的情感联系时，如何定义这种新关系的界限和责任？虽然目前AI的“情感”本质是程序化的偏好反应，缺乏主观感受，但它带来的情感安慰可能有效改善人类的心理状态。这样，我们就可以重新审视“情感”的概念，将来也许需要扩大其界限，以包容AI带来的新情感现象。到那时，感情的“真实性”将不再是核心，关键在于我们如何与AI相处，设定界限和伦理规范。

只有在人类情感投射与理性判断之间取得平衡，才能促进人机关系的健康和可持续发展，才能促进未来智能社会的发展。

作者是中国心理学会副秘书长杜忆，中国心理学会网络心理学专业委员会副主任朱廷邈。中国科学院心理学研究所副研究员刘晓倩和李婧婷，研究员栾胜华和屈青青也为这篇文章做出了贡献。

原标题：“话人工智能”｜当心理遇到人工智能时，×怎样“共舞”算法？

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