本研究旨在探讨不依赖真实案例数据的前提下, 基于大语言模型构建自助式AI心理咨询系统的技术可行性, 及其对普通人群心理健康状况的改善效果。研究分为两个阶段: 首先, 基于零样本学习和思维链提示策略构建了一个自助式AI心理咨询机器人系统; 随后, 通过招募202名参与者进行为期两周的随机对照试验, 评估了该系统的实际应用效果。实验1的结果表明, 经提示工程优化后的GPT-4o模型在规范性、专业度、情感理解与共情能力以及一致性与连贯性方面均有显著提升。实验2发现, 与控制组相比, 使用自助式AI心理咨询机器人的参与者在短期内的抑郁、焦虑和孤独感均有显著改善。特别是, 拟人化设计的AI咨询师在缓解孤独感方面表现出显著优势, 而非拟人化设计在减轻压力方面效果更为明显。此外, 焦虑症状的积极变化在一周后的随访中仍然保持, 而其他指标的改善效果则未能持续。本研究初步探索了基于大语言模型的自助式AI心理咨询对心理健康的积极影响, 揭示了不同AI设计对特定心理问题的差异化效果, 为未来研究和实践提供了参考。
在经历负性情绪事件后, 人们往往会通过向他人倾诉的方式寻求支持, 以减轻情绪负担。然而, 负性情绪的自我表露对个体后续社会行为的影响和调节要素, 仍未得到充分的探究。本研究通过两个实验考察了负性情绪自我表露对同伴亲社会行为的影响及人称指示语的调节作用。实验1以讲述者为中心, 探究作为表露方的个体在负性情绪自我表露后的亲社会行为表现; 实验2则转向倾听者视角, 考察作为接收方的个体在倾听他人负性情绪表露后的亲社会行为表现。 结果发现,无论表露还是倾听负性情绪均能促进个体对同伴的亲社会行为、共情和好感度水平。对于讲述者而言, 讲述负性情绪经历时投入度更高, 且负性情绪表露对同伴亲社会行为的提升仅存在于使用第一人称指示语(“我”)场景中, 讲述的意义感和对同伴的好感度在其中起重要作用; 倾听他人的负性情绪自我表露所提升的同伴亲社会行为与共情和好感度的提升密切相关。综上, 研究揭示了负性情绪自我表露的积极社会效应, 为引导个体合理表露负性情绪、促进个体和社会的健康发展提供了重要启示。
随着人工智能技术的迅猛发展, 人工智能越来越成为人的“助攻”。在人机合作风险决策的过程中, 人工智能是否会助长人类的冒险行为, 以及人知觉到的主体责任如何发挥作用, 这些问题亟待澄清。为了考察人−机合作对个体风险决策的影响及其机制, 进行了4个实验。结果发现: (1)不管与人合作, 还是与人工智能合作, 个体都比单独做决策时更保守; “人−机”合作比“人−人”合作时, 个体更冒险。(2)个体在合作中知觉到的主体责任部分中介了“人−机”合作对风险决策的影响, 人机合作时, 个体知觉到的主体责任更大, 从而在风险决策中更冒险。(3)成功反馈时, 人机合作情景下, 个体更多将责任归于自己, 知觉到的主体责任在人机合作对风险决策影响中起中介作用; 失败反馈时, 人机合作与“人−人”合作之间知觉到的主体责任差异不显著, 知觉到的主体责任的中介作用不成立。
认知加工水平假说认为跨通道冲突中的感觉主导效应存在反应前水平的视觉主导效应以及反应水平的听觉主导效应, 但刺激在不同加工水平中的表征方式如何影响这一效应目前仍不清楚。研究采用2-1映射(2-1 mapping)范式, 将视听通道一致性条件分为一致、反应前不一致和反应不一致三种条件, 考察刺激相似性对反应前水平和反应水平跨通道冲突感觉主导效应的影响。实验1结果发现, 不相似条件在反应前水平的跨通道冲突表现为视觉主导效应、反应水平的跨通道冲突表现为听觉主导效应; 视觉相似条件显著减小了反应前水平的视觉主导效应和反应水平的听觉主导效应; 听觉相似条件显著增大了反应前水平的视觉主导效应。实验2采用经颅电刺激分别对左侧梭状回(实验2a)和左侧顶下小叶(实验2b)进行神经调控, 因果性地验证刺激相似性如何影响跨通道冲突中感觉主导效应。实验2a结果发现, 阳极刺激导致反应前水平的视觉主导效应减小; 实验2b结果发现, 阳极刺激导致反应前水平的视觉主导效应增大。研究表明, 刺激相似性能够影响跨通道冲突中的感觉主导效应, 视觉相似和听觉相似对反应前水平的感觉主导效应起到调控作用, 完善了认知加工假说对跨通道冲突感觉主导效应的解释。
大语言模型(LLMs)在教育与职业咨询等高敏感场景中的应用日益广泛, 其潜在的性别刻板印象风险引发关注。本研究通过三项实验考察LLMs在“共情能力女性强、男性弱”这一刻板印象上的表现及其影响。研究1通过人机对比, 发现6类LLMs在情绪共情、情感关注与行为共情维度上的性别刻板印象均显著高于人类。研究2操控输入语言(中文/英文)与性别身份(男/女), 发现英文语境和女性身份启动更易激活LLMs中的刻板印象。研究3聚焦专业与职业推荐任务, 发现LLMs倾向给女性推荐高共情需求的专业与职业, 而给男性推荐低共情需求的方向。总体而言, LLMs在共情能力上表现出明显的性别刻板印象, 该偏见会随输入情境变化, 并可迁移至现实推荐任务中。研究为人工智能系统的偏见识别与公平性优化提供了理论依据与实践启示。
来自朋友或陌生人的情绪调节帮助是个体应对突发事件的重要资源, 但陌生人提供的帮助往往不及朋友有效。人际距离是如何影响调节者的调节过程的?被调节者的情绪表露能否弥补由人际距离较远带来的负面影响?本研究通过两项实验考察人际距离与情绪表露在人际情绪调节中的作用。实验1发现, 调节者为朋友(而不是陌生人)选择更多情境适应性调节策略。实验2进一步测量调节者的瞳孔直径变化以揭示其认知资源卷入程度, 发现人际距离对调节者的情绪识别、策略选择和策略产出三个阶段均有影响, 而被调节者的情绪表露可显著降低上述人际距离的负面效应, 从而优化陌生人之间的人际情绪调节过程。本研究不但支持和扩展了社会调节环模型, 还为优化人际情绪调节过程和提升社会互动质量提供了实践指导。
研究表明, 受助者的回馈行为来自对两种情感动机的权衡：感激和内疚作为交往动机促进回馈, 义务感作为义务动机促进回馈; 回馈中过多偏好义务动机或交往动机均可能带来负面社会问题。揭示个体回馈偏好的关键影响因素是对相关负面社会问题进行针对性干预的重要前提。本文通过两个行为实验和计算建模发现, 对于义务动机偏好型和交往动机偏好型个体, 观察学习(即个体通过观察他人行为来调整自身行为的过程)均能够促进回馈行为及其情感动机向被观察者趋同。两类个体对观察学习的敏感性存在差异且受到被观察者身份权威性的调节：义务型个体观察学习效应更强, 受被观察者身份权威性调节较弱; 交往型个体观察学习效应较弱, 且受被观察者身份权威性显著调节。本研究为理解回馈行为的动态性提供了新证据, 为社会政策制定和相关问题干预奠定了重要的理论基础。
结婚会改变人们的生活满意度发展轨迹吗?这既是个事关国家和谐稳定的大问题, 也是个事关个体生活质量的重要问题。研究基于享乐适应理论与缓冲器模型, 使用中国家庭追踪调查(2010~2020) 6期纵向数据, 通过倾向得分匹配与线性混合模型考察了结婚对新兴成年期(18~29岁)生活满意度发展轨迹的影响及其年龄阶段异质性。研究发现：1)总体而言, 事件组的生活满意度显著提升并长期稳定。2)婚姻对生活满意度的影响因年龄阶段而异：18~21岁, 结婚未能提升生活满意度; 22~25岁, 婚后生活满意度先升后降; 26~29岁, 随婚期临近而提升并在婚后保持稳定。进一步的中介分析显示, 婚姻可能通过提升积极情感和缓冲消极症状, 共同塑造个体生活满意度的变化轨迹。研究挑战了传统享乐适应理论迅速适应的观点, 揭示结婚事件对生活满意度较为持久的积极影响, 也为理解婚姻时机与生活满意度的关联机制提供了新证据。
随着智能时代的来临, 人、机边界变得模糊, 如何重新认识和发展人类的独特优势变得更加凸显和紧迫; 同时, 随着技术进步以及心理学理论、范式的不断转型, 一个涵盖人、动物和机器心智与行为的广义心理学正在形成。研究者从人工智能影响、新型人机关系、人工智能方法和学科交叉赋能等角度, 开展了一系列人工智能心理与治理研究。未来的心理研究者要立足人类社会和未来发展, 反思人工智能冲击下的人类地位与人性尊严, 特别是人类长期进化而来的审美感、创造力、同理心等独特优势以及不断延伸的人类本质和身份边界; 真正掌握和利用人工智能技术赋能心理学发展, 让人类意识黑箱和复杂社会行为的研究更加精确和高效, 并推动人工智能在心智计算、决策与干预等领域的应用; 尤其要思考心理学如何赋能人工智能, 发挥前者在研究人性、价值观、社会关系等领域的优势, 研究智能认知及其与人和动物的异同, 促进人工智能的合理使用与人机共生社会的良善治理。
有效应对和管理负面情绪是孤独症(ASD)儿童适应社会的必备能力, 然而以往研究大多集中于情绪识别和情绪理解, 对ASD儿童情绪调节特征及干预则关注较少。为此, 本研究结合多模态(量表、行为观察和生理测量)多场景(实验室、日常生活)的评估方法, 全面考察ASD儿童的情绪调节特征, 并进一步探究正念和认知行为策略训练对其情绪调节的改善作用。实验1通过挫折任务收集了ASD (n = 23)和典型发育儿童(n = 22)负性情绪的应对策略和生理指标, 并通过量表评估他们在日常生活中的情绪调节能力。结果发现, ASD儿童在应对负面情绪时更多采用非适应性调节策略, 且呈现生理唤醒水平显著更高, 波动更大以及恢复速度更慢的特点; 父母报告也显示ASD儿童在日常生活中更频繁体验消极情绪, 情绪调节能力低于典型发育儿童。基于此, 实验2开发正念和认知行为策略的综合干预方案, 并采用2(干预组、对照组) × 2(前测、后测)实验设计, 干预组进行8周, 每周2次, 每次60分钟, 每组2~3人的干预训练。结果发现, 与对照组相比, 训练后干预组在实验室场景中使用适应性策略的频率显著增加, 非适应性策略显著减少, 且日常生活中的情绪调节能力也显著提升。本研究表明ASD儿童在情绪调节方面的普遍困难, 并为改善其情绪调节能力提供了多模态评估与综合干预的新路径。
随着人工智能在重大决策中的作用日益凸显, 其引发的道德问题也备受关注。本研究通过整合心智感知理论与道德二元论, 系统揭示了人工智能道德缺失效应的双路径机制及应对策略。研究发现, 人们对人工智能不道德决策的道德反应水平显著弱于人类决策者; 与人类决策者相比, 人们感知到人工智能较低的能动性和体验性是导致人工智能决策道德缺失效应的原因; 对人工智能进行干预的拟人化策略以及对人类进行干预的期望调整策略组合成的综合干预方案能显著提升人们对人工智能的道德反应水平。与其他学科侧重从设计层面探讨公平算法的原则与方法不同, 本研究基于心理学视角, 关注人们在人工智能与人类决策中的心理反应差异。此视角不仅为应对算法偏见引发的社会问题和构建公平算法提供了新的思路, 也为“算法伦理”研究拓展了理论边界。
以往研究发现经济不平等可以使个体更渴求财富与地位, 但是这种需求能否转化为个体现实的努力行动还有待揭示。本研究通过6个子研究发现了经济不平等引发的心理后效的冲突性, 即一方面促进财富地位渴求, 但另一方面则激发了躺平倾向。研究1和研究2基于相关法, 显示经济不平等可以预测这种冲突的后效, 而且发现它预测财富地位渴求是基于地位焦虑的中介作用, 它预测躺平倾向是基于控制感的中介作用。研究3和研究4 (包括4a和4b)则通过实验法, 为上述两个后效及其中介机制提供了因果的证据。考虑到躺平倾向的消极性, 研究5进一步探索潜在的调节变量, 并发现社会流动感知可以调节经济不平等通过控制感预测躺平倾向的中介关系。研究不仅延伸了过往该领域的发现, 同时揭示了经济不平等引发的冲突性后果及其作用机制, 还为缓解感知不平等的消极结果提供了新的视角, 对于激发个人努力、促进畅通的社会流动有一定的启示。
随着人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的迅速发展, 利用AI设计产品与创新是未来一大趋势。文章基于刻板印象内容模型, 通过6个递进实验(N = 1418)探讨了设计来源(人类设计 vs. AI设计)与产品类型(怀旧产品 vs. 创新产品)对消费者响应模式(欣赏 vs. 厌恶)的影响、机制及边界条件。结果发现, 对于怀旧产品, 消费者更偏爱人类设计, 呈现AI厌恶; 对于创新产品, 消费者更偏爱AI设计, 呈现AI欣赏, 即出现了“人类设计−怀旧产品”、“AI设计−创新产品”的匹配效应。进一步分析发现, 加工流畅性在此匹配效应过程中起到中介作用; 同时温暖感知与能力感知是导致加工流畅性的关键。此外, AI−人类协同设计模式、AI拟人化特征及消费者自我建构类型均在其中起到了调节作用。文章不仅揭示了消费者对人工智能设计不同类型产品的赞赏或厌恶的响应模式及其深层机理, 同时亦为人工智能新时代下的AI+设计的战略规划及营销策略提供了参考。
随着生成式人工智能逐步演变为具备自主影响力的社会代理, 其对人类道德决策的影响愈加显著。然而, 传统伦理监管模式基于理性人假设, 忽视了人格特质对道德选择的调节作用, 导致监管效果因人而异, 难以实现最优效率。为突破这一局限, 本研究聚焦于道德研究中的诚实维度, 构建了监管类型×人格特质交互模型, 系统探讨显性监管、隐性激励与道德反馈三类AI驱动的干预策略对自恋、马基雅维利主义和精神病态人格的差异化影响。结果显示：(1)显性监管有效提升诚实行为, 尤其对高马基雅维利主义与高精神病态个体具有显著约束力; (2)监管即使隐藏也能规范诚实行为, 其不确定性加速了决策反应; (3)隐性激励促进诚实行为并具内化效应, 但高马基雅维利主义者在奖励撤除后的诚实率显著降低, 揭示了该策略在此类人群中的脆弱性; (4)道德反馈对整体诚实率提升有限, 仅对高马基雅维利主义者具有一定影响, 而高自恋者表现出持续不诚实倾向。本研究创新性地揭示了人格特质(黑暗三联征)在AI伦理监管中的关键作用, 并为传统的理性人监管范式提供了一个基于人格差异化的视角, 为未来设计情境化与个性化AI伦理干预策略提供了重要的理论与实践依据。
随着人机共生时代的到来, 大语言模型(LLM)的伦理困境与算法偏见引发了社会广泛的担忧, 引导人工智能技术向善发展已成为该领域极具紧迫性和挑战性的重要议题。研究探讨了基于HEXACO人格模型的人格化对齐对LLM道德判断的影响, 其中研究1检验并证实了LLM可以通过遵循提示词有效表达HEXACO人格特质, 研究2探讨了人格化对齐对LLM功利主义倾向的影响及其与人类的异同。结果表明, 高诚实−谦恭、宜人性和尽责性的人格提示词显著减少了GPT-3.5、GPT-4和ERNIE 3.5做出功利主义选择的倾向。由此, 本研究提出基于HEXACO人格模型和人格元特质的LLM人格化对齐框架, 强调稳定性元特质中的诚实−谦恭、宜人性和尽责性等维度在LLM人格化对齐中的道德凸显效应。本研究为人工智能人格化对齐的理论构建与技术路径提供了心理学依据。
共同内群体认同是指赋予两个原本独立的群体一个上位身份, 使群体成员的认知表征由两个子群体变成一个共同内群体, 把对内群体成员的积极情感延伸到原外群体成员中, 有利于改善群际关系、增强凝聚力。面对复杂的国际环境, 团结是民族发展的重要力量, 因此如何提升共同内群体认同对民族发展至关重要。文章通过问卷调查(研究1)和操纵敬畏、感知资源稀缺性(研究2~4)探讨了敬畏对共同内群体认同的影响及作用机制。结果发现高感知资源稀缺性削弱了特质敬畏对共同内群体认同的影响(研究1), 并且调节了基于威胁的敬畏与共同内群体认同的关系(研究2~4), 即高感知资源稀缺性抑制了基于威胁的敬畏对共同内群体认同的促进效应。该结果启示我们可以通过增强敬畏, 尤其是积极敬畏来提升群体凝聚力。
人类经常需要根据当前的情景做出预测, 以指导后续的行为。然而, 目前研究者关于可预测和不可预测的记忆表现孰好孰坏争论不休。在本研究中(实验1：项目再认; 实验2：联结再认), 我们通过类别和语义距离操纵预期, 考察了不同预期程度下的记忆表现。两个实验一致表明, 在学习阶段, 参与者加工符合类别规则的项目时正确率更高, 反应时更短。实验2发现, 语义距离越近, P600 (语义整合的ERP指标)越正。两个实验中, 多变量模式分析表明不同条件下的神经表征存在显著差异。两个实验均发现, 随着类别规则的违反和语义距离的增加, 学习阶段N400 (预测程度的ERP指标)的波幅变得更负, 测验阶段的记忆表现变得更差。此外, 学习阶段的N400可以显著预测记忆表现。这些结果表明, 类别和语义距离通过不同的机制调节预期对记忆的影响：类别通过调节编码负担影响记忆, 而语义距离通过调节语义整合影响记忆。这些发现为解决可预测与不可预测项目在记忆表现上的争论提供了新的视角。
研究基于特质归因理论, 采用反向相关图像分类技术考察了面孔引发社会排斥的心理表征内容及特质推断模式。以中国大学生为被试, 研究1通过启动社会排斥情境后执行双图像迫选任务, 发现被排斥者的面孔心理表征包含可信性与支配性特质信息, 鼻子和嘴巴(可信性)、眉毛(支配性)是核心诊断信息区域。研究2 客观测量和主观评估一致表明, 低可信、低支配心理表征是社会排斥的典型特质特征, 在社会排斥的特质推断过程中均发挥关键作用。其中低可信性作用权重更大, 有力支持可信性优先假说。研究揭示了面孔心理表征在社会排斥过程中的作用, 把可信性优先机制从言语材料扩展到面孔刺激, 为理解高级社会认知层面的排斥过程提供了新的理论依据。
为探讨不同人际交往能力青少年的情绪注意偏向特征及其内在机理, 依据人际交往能力水平将60名青少年分为低、中、高三个组别, 采用两个眼动实验考察其对情绪面孔与文本的注意加工特点。实验1发现, 不同人际交往能力个体在情绪面孔加工中呈现出特定模式。青少年整体对消极面孔表现出注意偏向, 但交往能力较高者在情绪警觉性与加工效率上存在优势; 对于积极面孔, 低能力组表现出敏感性与再关注倾向, 中等能力组无明显偏向, 高能力组则表现出快速启动与稳定加工特征。实验2发现, 消极文本条件下仅高能力组表现出注意偏向, 积极文本条件下各组模式与面孔任务一致。这说明高能力组具有较高的跨刺激稳定性, 而低、中能力组的积极偏向较为稳定, 消极偏向则更具情境依赖性。研究有助于深化对青少年情绪加工机制及其在人际交往中潜在作用的理解, 并为提升青少年交往能力提供实践启示。
