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ISSN 0439-755X
CN 11-1911/B
主办:中国心理学会
   中国科学院心理研究所
出版:科学出版社

过刊目录

    2024年, 第56卷, 第2期
    刊出日期:2024-02-25
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    数智时代的道德伦理特刊
    “数智时代的道德伦理”特刊
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    数智时代的道德伦理特刊
    数智时代面临新的伦理挑战(前言)
    周欣悦, 刘惠洁
    2024, 56 (2):  143-145.  doi: 10.3724/SP.J.1041.2024.00143
    摘要 ( 2659 )   HTML ( 38 )  
    PDF(319KB) ( 3835 )  
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    “数智时代的道德伦理”特刊
    多元文化经历提升人类对机器人的利他行为及心智知觉的中介作用
    滕玥, 张昊天, 赵偲琪, 彭凯平, 胡晓檬
    2024, 56 (2):  146-160.  doi: 10.3724/SP.J.1041.2024.00146
    摘要 ( 2672 )   HTML ( 27 )  
    PDF(589KB) ( 3676 )   审稿意见  
    English Version

    人类步入人工智能时代, 人工智能快速迭代、迅猛发展、不断变革, 引发诸多伦理问题。其中一个核心关切便是在人类与AI和谐共生的指导思想之下, 人类是否会对机器人持有与人类同等的道德关怀并对其做出利他行为。目前, 鲜有研究探讨哪些文化心理因素提高人类对机器人的利他行为及其背后的深层心理机制。本研究旨在从多元文化经历的视角开展科学探索。基于中西两种文化样本的研究发现, 个体的多元文化经历正向预测人类对机器人的利他行为, 人对机器人的心智感知起部分中介作用。此中介模型在中西文化被试中不存在显著文化差异, 表明该模型具备一定的文化普适性。最后, 线上启动实验研究虽未能证实因果机制, 但存在符合研究假设的总体趋势。本研究丰富了多元文化经历的下游效应, 对探讨何种前因变量会提高人类对机器人的利他行为及其解释机制做出了一定的原创贡献。

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    中西方文化差异对虚拟人道德责任判断的影响
    闫霄, 莫田甜, 周欣悦
    2024, 56 (2):  161-178.  doi: 10.3724/SP.J.1041.2024.00161
    摘要 ( 3355 )   HTML ( 54 )  
    PDF(2994KB) ( 4747 )   审稿意见  
    English Version

    近年来, 社交网络上涌现出大量具有真人特征的虚拟人物, 他们以第一人称视角叙事以获得影响力, 然而其背后的道德伦理问题也逐渐浮现。当社交媒体虚拟人犯错时, 不同文化背景的人们对其道德判断会有何不同?本文基于心智感知理论, 通过5个主要实验探索中西方文化差异对虚拟人道德责任判断的影响和机制。研究表明, 在被告知虚拟人的不道德行为后, 比起西方文化, 中国文化影响下的人们认为虚拟人需要承担更大的道德责任; 但这种文化差异没有出现在对真人的道德责任判断上(实验1a~1c)。并且不论虚拟人是由真实人类还是人工智能驱动, 这种文化差异都会存在(实验1c)。这种文化差异通过感知心智能力来中介(实验2)。具体而言, 比起西方文化, 中国文化影响下的人们认为虚拟人的心智能力(特别是感知力)更高, 因此需要承担更大的道德责任。此外, 对虚拟人更大的道德责任判断会导致中国文化(相比西方文化)影响下的人们更倾向于对虚拟人施加道德惩罚(实验3)。本文通过实证研究将道德责任判断和心智感知的对象拓展到虚拟人上, 并揭示了中西方文化差异及其后续影响。

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    “共赢” vs. “牺牲”: 道德消费叙述框架对消费者算法推荐信任的影响
    徐岚, 陈全, 崔楠, 辜红
    2024, 56 (2):  179-193.  doi: 10.3724/SP.J.1041.2024.00179
    摘要 ( 1595 )   HTML ( 26 )  
    PDF(477KB) ( 2295 )   审稿意见  
    English Version

    消费者在做出道德消费选择时, 要面对丰富的道德产品, 复杂地权衡功利利益和道德利益。算法决策推荐可以减轻道德消费决策的复杂性, 但是消费者在涉及道德伦理的权衡决策中对算法存在不信任, 因为算法是一种典型的以功利论来处理道德权衡问题的方式。本研究提出采用“共赢” (vs. “牺牲”)叙述框架对道德消费中的算法推荐信任有积极影响, 消费者对功利论式道德观念的接受程度中介了上述积极效应。实验1发现“共赢” (vs. “牺牲”)叙述框架会增加消费者选择算法推荐的意愿。实验2验证了“共赢” (vs. “牺牲”)叙述框架对消费者算法推荐信任的正向影响, 以及功利论式道德观念接受度的中介作用。实验3进一步识别了上述影响的边界条件, 即道德消费的“共赢” (vs. “牺牲”)叙述框架仅会增强消费者对算法替代型决策推荐的信任, 但是并不会改变消费者对于算法增强型决策推荐信任。

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    机器人遵从伦理促进人机信任?决策类型反转效应与人机投射假说
    王晨, 陈为聪, 黄亮, 侯苏豫, 王益文
    2024, 56 (2):  194-209.  doi: 10.3724/SP.J.1041.2024.00194
    摘要 ( 1687 )   HTML ( 20 )  
    PDF(1520KB) ( 2112 )   审稿意见  
    English Version

    阿西莫夫三大伦理原则是关于人工智能机器人的基本伦理规范。本研究提出人机投射假说——人会从自身具有的认知、情感和行动智能出发, 去理解机器人的智能并与之互动。通过3个实验, 从原则一到原则三逐步考察在机器人是否遵守伦理原则对人机信任的影响中, 机器人决策类型(作为与否; 服从人类命令与否; 保护自身与否)的效应, 以及人机投射的潜在机制。结果揭示了人机投射在机器人遵守伦理原则促进人机信任中起中介作用, 以及机器人决策类型与是否遵守伦理原则之间有趣且有意义的交互效应: (1)在遵守情境下, 机器人作为相对于不作为更有利于促进信任, 但在违反情境下, 则反之; (2)在遵守且尤其在违反情境下, 机器人服从相比不服从人类命令更有利于促进人机信任; (3)相较于违反情境, 机器人保护相比不保护自身在遵守情境下更有利于促进人机信任。跨实验的分析更深入地阐释了在遵守和违反伦理原则情境中以及伦理要求冲突情境中, 有利于促进人机信任的机器人行动决策因素。

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    感知机器人威胁对职场物化的影响
    许丽颖, 王学辉, 喻丰, 彭凯平
    2024, 56 (2):  210-225.  doi: 10.3724/SP.J.1041.2024.00210
    摘要 ( 1495 )   HTML ( 13 )  
    PDF(1871KB) ( 2085 )   审稿意见  
    English Version

    在“工具人” “打工人” “社畜”等流行语风靡职场的当下, 职场物化已待关注。而随着人工智能尤其是机器人在职场中的使用日益增多, 其产生的职场效应也值得探究。本研究旨在探讨在人工智能飞速发展的当今社会, 人们知觉到机器人的威胁是否会产生或加重职场物化现象。8个递进子研究(N = 3422)探究了感知机器人威胁对职场物化的影响, 并探索其潜在机制和边界条件。结果发现:第一, 感知到机器人的威胁会增加人们在职场中物化他人的倾向, 并且感知到机器人认同威胁(即对人类自身独特性的威胁)造成的影响更强; 第二, 控制感在感知机器人威胁(主要是认同威胁)影响职场物化中起中介作用, 感知机器人认同威胁越高, 控制感越低, 职场物化越严重; 第三, 补偿控制的另外三种策略, 即加强个人能动性、支持外部能动性以及肯定特定结构, 能够调节感知机器人威胁对职场物化的影响。研究结果揭示了机器人对人际关系的负面影响及其心理机制, 有助于更好地理解、预警与应对机器人负面社会结果。

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    信息加工流畅性与真实性对互联网公益捐助的影响
    郑晓莹, 韩润蕾, 刘汝晗, 徐菁
    2024, 56 (2):  226-238.  doi: 10.3724/SP.J.1041.2024.00226
    摘要 ( 1499 )   HTML ( 36 )  
    PDF(1430KB) ( 2038 )   审稿意见  
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    在互联网公益情境下, 囿于人际接触与沟通的缺乏, 信息成为影响人们公益参与决策的最重要的因素。本研究探讨了信息加工流畅性与真实性对个体捐助行为的影响。通过4个实验, 作者发现:当求助信息真实性不明确时, 人们会将信息加工流畅性作为推断信息可信度的线索:信息加工越流畅, 感知信息可信度越高, 进而捐助意愿越高。当求助信息真实性得到核实之后, 人们会将信息加工流畅性作为推断求助者困难程度的线索:信息加工越不流畅, 感知求助者的处境越艰难, 进而捐助意愿越高。上述研究发现不仅丰富和拓展了信息加工流畅性对道德行为决策的影响, 同时也为互联网公益情境下个人求助及平台管理实践提供参考和启示。

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    人工智能方法在探究小学生作业作弊行为及其关键预测因子中的应用
    赵立, 郑怡, 赵均榜, 张芮, 方方, 傅根跃, 李康
    2024, 56 (2):  239-254.  doi: 10.3724/SP.J.1041.2024.00239
    摘要 ( 1687 )   HTML ( 27 )  
    PDF(1315KB) ( 2419 )   审稿意见  
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    小学生作业作弊是心理学领域忽略已久的研究重点, 机器学习是数智时代新兴的人工智能科学。笔者对2, 098名2至6年级小学生进行问卷调查, 采用机器学习法, 考察个体认知、道德判断、同伴行为, 及性别、年级、成绩等因素对小学生作业作弊行为的影响。结果表明:集成机器学习模型对小学生作业作弊预测准确率(AUC均值)达80.46%; 对作业作弊预测效应最强的4个因素依次为个体对作业作弊的接受程度、观察到同伴作弊的普遍性和频率, 及其自身成绩。

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