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2026年 32卷 5期
刊出日期：2026-10-30
论文
论文
5
人工智能时代的心理学：从类心智能力到人智共生
张效初
2026 Vol. 32 (5): 5-7 [
摘要
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8
大语言模型的心智水平：认知和情感的视角
汪小雪，周仁来
导读:
本研究提出了一种融合认知与情感的理论框架，旨在量化分析当前大语言模型的心智水平。该框架的构建具有双重意义。一方面，可直接用于追踪大语言模型的心智发展水平；另一方面，能够揭示大语言模型的具体薄弱处，为后续大语言模型的优化指明能力增强的方向。
大语言模型在语言理解和生成方面令人瞩目，这引发了其具备类似人类心智的争论。然而，前人对其心智水平的分析维度单一且不充分。本文通过系统性回顾，提出结合推理、社会认知与情感分析的视角，分析大语言模型的表现，发现：大语言模型在多数任务中接近甚至超越人类，但在演绎推理、故事类比、常识推理和反讽等方面存在不足。未来研究可以考虑从本文构建的框架出发，结合多维量化指标，为心智评估体系的构建提供可能的测评方案。
2026 Vol. 32 (5): 8-17 [
摘要
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263
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(1222 KB) (
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18
人工智能时代的认知迁移：ChatGPT加速认知卸载
韦正德，林志成，张效初
导读:
人工智能工具的广泛使用可能导致人们在信息处理上对其产生过度依赖。这种依赖可能导致认知重构，个体将部分低阶认知操作“外包”给人工智能工具，将节省的认知资源用于更具创造性和策略性的高阶思维活动，实现人类认知效率与灵活性的总体提升。
人工智能工具如ChatGPT正逐渐成为人类信息处理过程中的外部助手，承担起大量重复性或初级认知任务的功能。我们认为，这类工具的广泛应用不仅是技术层面的变革，更标志着人类认知模式的深刻重塑。借助AI的支持，个体可以将部分低层次、机械性的认知操作“外包”，将节省的认知资源用于更具创造性和策略性的高阶思维活动。这种认知重构，并不意味着认知能力的削弱，反而可能在总体上提升人类的认知效率与灵活性。
2026 Vol. 32 (5): 18-25 [
摘要
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26
智能体人格动态交互框架
申奥怡，马子茵，柴春雷，殷敏，卫薇，樊皓
导读:
本研究从人格心理学出发，提炼人格动态表达的三个关键心理过程，并据此提出智能体人格动态交互框架。该框架将人格的"既稳定又可调节"转化为可操作的理论依据，既有助于建模智能体人格基于特质和情境的可控变化，也为设计更自然、更可持续的人格化智能体提供了明确的框架支撑与应用线索。
人工智能的发展为人智交互带来了新的挑战，亟需构建更自然、可持续的交互方式。本文分析了智能时代人格化交互面临的三方面挑战，指出人智交互应以趋近人类交互为目标。在梳理现有人格心理学研究的基础上，本文提出智能体人格动态交互框架，并论证该框架在提升交互效果和解决智能发展挑战的潜力。通过分析该框架与传统任务导向人机交互范式之间的关系，为面向下一代人格化智能体的理论研究与应用提供新的方向。
2026 Vol. 32 (5): 26-34 [
摘要
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35
人智交互中的模糊意图：从意图识别到意图建构与协调
王心岚，刘芮孜，朱福英，高在峰
导读:
生成式人工智能处理模糊请求时，应综合考虑意图表达、目标建构与互动协调三个过程，并根据用户目标状态和共同理解情况，灵活采用澄清确认、候选探索或理解修复等支持方式。长期交互中，还应关注历史信息的准确调用与及时更新，减少信息误用造成的理解偏差。
随着生成式人工智能逐渐参与推荐、决策、规划和任务执行，用户意图理解由一次性识别扩展为持续互动中的动态问题。本文辨析歧义、欠指定、意图提取与意图发现等相关概念，梳理语言理解与意图识别、用户认知与意图形成以及互动协调与共同理解等研究进展，并在此基础上提出表达---建构---协调（expression--construction--coordination, ECC）的过程性整合视角。现有研究表明，模糊意图不仅涉及表达不足，也与目标形成和共同理解有关。未来应进一步关注其形成机制、动态变化、不同交互支持方式的适用条件，以及长期交互中的记忆与共同基础。
2026 Vol. 32 (5): 35-44 [
摘要
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45
人工智能一般态度量表在中国大学生中的信效度与测量等值性检验
何相材，肖楠，韩晓红，李娇，魏洋洋
导读:
本研究修订的中文版人工智能一般态度量表，可为评估大学生AI态度提供可靠的本土化工具。教育者可借助该量表精准把握大学生对AI的积极期待与潜在担忧，为设计AI素养课程、开展差异化教学提供依据。研究者也可运用该工具考察AI态度的形成机制及其与学业表现、职业规划的关系，为优化教学策略、促进人机协同提供实证依据。
目的：修订中文版人工智能一般态度量表（GAAIS），检验其在大学生中的信效度及测量等值性。方法：采用中文版GAAIS对1970名大学生施测，以简版AI态度、日常AI使用、未来结果考虑、经验开放性和生活取向等量表为效标，间隔4周后重测185人。结果：修订后量表共16题，包括积极与消极态度两个维度，信效度良好，在性别间及不同样本间达到严格等值，在跨时间上达到部分强等值。结论：修订后的GAAIS可作为评估中国大学生人工智能态度的可靠工具。
2026 Vol. 32 (5): 45-54 [
摘要
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55
AI作品缺少自然性：研究算法厌恶的新视角
陈张仁杰，张书扬，何清华
导读:
自然性(指“天生”、“纯粹”、“不受干预”的抽象概念)较低是产生算法厌恶的重要原因。人们感知到AI生成作品的自然性更低，从而不喜欢AI作品。这为人工智能行业提供了通过提升自然性解决算法厌恶的管理实践思路。本研究已经验证了算法拟人化，即将人类特征赋予AI，能提升感知自然性，增加人们对AI作品的接纳程度。
研究从感知自然性的新视角探究AI作品的算法厌恶现象，开展了三个实验。实验一发现当画作被赋予了AI生成标签，相比于赋予人类创作标签时评分显著更低，证明了算法厌恶现象的存在。实验二进一步发现感知自然性在创作主体和作品喜爱度之间起中介作用。实验三发现算法拟人化能提高感知自然性，在一定程度上缓解算法厌恶。本研究结果有助于理解算法厌恶的深层机制，并提供了相应的干预方案。
2026 Vol. 32 (5): 55-62 [
摘要
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63
权威性与AI生成内容的信任悖论：基于漂移扩散模型的认知决策机制
杨娟，苏胜，康春花
导读:
研究从行为与认知层面共同揭示了权威新闻媒体在人工智能时代进行智能化转型的过程中可能面临的信任风险，为权威媒体如何恰当利用AI为行业赋能，以顺利完成行业转型提供了应对策略。告诫其在人工智能时代下，引入AI技术时应确保技术应用的透明性与可理解性，尽力消除受众对新型技术的疑虑，维护媒体平台的公信力。
本研究旨在采用2×2的混合实验探讨新闻生成形式与信源权威性对信任决策的影响，并构建漂移扩散模型探索这一影响的认知机制。结果发现：相比非权威信源，权威信源下个体对 AI 生成新闻的信任度降低、决策反应时延长；构建漂移扩散模型显示，此时信任决策的证据累积速度（v）和起始点偏差（z）均较低。研究从行为与认知层面共同揭示了权威新闻媒体在智能化转型的过程中可能面临的信任风险。
2026 Vol. 32 (5): 63-70 [
摘要
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71
价值对齐效应在人-AI互动与人际互动中的差异：决策情境类型的调节作用
李庆功，许梦琪
导读:
研究揭示了一个潜在风险：人们与AI互动时，对其价值观与自己价值观契合程度的警惕性低于人际互动，尤其是在价值判断情境中。这警示在价值敏感的高风险领域，用户需保持批判性思维，结合自身价值观审慎评估AI输出内容；AI开发者则应提升AI价值观的透明度和可解释性，帮助用户识别潜在偏差，避免盲目依赖带来的危害。
研究考察人-AI价值对齐效应及其与人际价值对齐效应的差异。实验1(N = 145)采用单因素(互动对象：AI vs. 人类)被试间设计，发现人-AI和人际价值对齐效应均存在，且二者无显著差异。实验2(N = 116)将决策情境类型作为调节变量，采用2(互动对象：AI vs. 人类) × 2(决策情境类型：事实判断 vs. 价值判断)混合设计，发现在价值判断中，人-AI价值对齐效应弱于人际价值对齐效应；在事实判断中，两者无差异。
2026 Vol. 32 (5): 71-78 [
摘要
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79
算法裁员对公平感知及内归因倾向的影响
孙忠强，梁秦畅，马甜，赖朵朵，鲍依静，杜健
导读:
企业采用AI决定裁员名单时，被裁员工通常认为这一过程更公平、更客观，从而减少怨恨和冲突，有助于组织调整更平稳推进。这一发现启示企业在引入算法裁员时，可利用其稳定员工心理、缓解冲突的优势，但需纳入伦理约束，通过加强沟通、提供职业辅导和心理支持等措施，实现效率、公平与员工福祉的平衡。
随着人工智能应用于人力资源管理，算法裁员日益普及，但其心理影响及机制尚缺乏系统探讨。基于程序正义与归因理论，本研究通过两项情境实验，对比了算法与人类裁员的公平感知差异及其作用机制。实验一表明，算法裁员因被感知为更具客观性而诱发更高公平感知；实验二发现，算法裁员引发更强的内归因倾向，且公平感知在其中起完全中介作用。本研究拓展了算法情境下的组织公平研究，为企业实施算法裁员提供了实证依据。
2026 Vol. 32 (5): 79-88 [
摘要
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318
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89
人工智能心理咨询的技术接受差异：心理困扰程度的作用与机制
符蓉，邹宇，丁如一，黄嘉笙
导读:
本研究发现，当人们心理痛苦程度较高时，会更难信任和喜爱AI心理咨询师，即便他们原本对AI和心理咨询持积极态度。这意味着AI心理健康服务的推广应用不能"一刀切"：服务流程中需要先评估用户心理困扰程度，对于无明显困扰的人群，可将其作为便捷的预防工具；对于高困扰用户则需及时引入人机协同或专业转介机制。
为探讨心理困扰在人工智能（AI）心理咨询技术接受中的作用，490名被试通过问卷报告AI和心理咨询态度（前置态度）及心理困扰，并在多轮次的AI心理咨询师想象互动中完成对咨询师的即时评价。结果显示，心理困扰负向预测了对AI心理咨询师的喜爱度、感知真实性与使用意愿，并削弱了前置态度对喜爱度、信任意愿、使用意愿和感知共情的预测作用。研究结果提示AI心理健康服务推广应考虑不同困扰程度人群的技术接受，并优化即时互动体验。
2026 Vol. 32 (5): 89-98 [
摘要
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187
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