我課題組在人工智能頂級期刊《Artificial Intelligence Review》上發文綜述大語言模型在心理學領域的應用

隨著人工智能（AI）技術的迅猛發展，大語言模型（Large Language Models，簡稱LLMs），以其強大的認知過程和情感反應的“模仿”能力，正深刻改變著心理學研究和應用的面貌。

近日，由我課題組撰寫的綜述論文“Exploring the Frontiers of LLMs in Psychological Applications: A Comprehensive Review”發表在人工智能頂級期刊《Artificial Intelligence Review》（中科院一區TOP，Artificial Intelligence排名7/204，影響因子13.9），本研究系統地梳理了大語言模型在心理學領域應用的前沿進展，展示了大語言模型如何推動心理學研究進入一個全新的時代。特別值得一提的是，本研究在預印本階段就引起了很大的關注，獲得了包括《Nature Human Behaviour》、《Trends In Cognitive Sciences》、《Advances In Methods And Practices In Psychological Science》、《Nature Computational Science》等在內的心理學和計算機國際頂刊的48次學術引用。

本研究深入探討了LLMs在心理學多個核心分支領域的應用與影響，尤其聚焦于其從認知模擬到實踐應用的轉化路徑。通過對近年重要研究成果的綜合分析，指出LLMs不僅能夠模擬人類的認知過程，如決策、推理和創造力等，還能夠在臨床診斷與心理干預、動機識別和個性化反饋以及跨文化差異等領域中發揮重要作用。例如，ChatGPT在自然語言理解與敘事識別方面的能力，使其能夠在心理咨詢或教育場景中提供個性化的反饋與策略，有望緩解心理健康領域的專業人員不足或提升個性化學習的適應性與參與度。

本綜述的研究框架如下圖所示：

值得關注的是，LLMs的應用不僅局限于心理學的理論研究，更在實踐層面顯示出巨大潛力。LLMs可有效地協助研究人員進行文獻綜述、假設生成、實驗設計、數據分析等工作，大幅提升了心理學研究的效率和質量。同時，LLMs也能夠擔當實驗中的虛擬受試者，幫助研究者探索那些難以通過傳統方法研究的人類行為。

當然，本研究也強調了技術和倫理上的挑戰，比如數據隱私、模型使用的倫理性，以及如何更好地理解和控制模型的局限性。作者呼吁，應堅持“以人為中心”的基本原則，將大語言模型視為支持而非替代人類判斷的工具。在臨床、教育等實踐場景中，需進一步明確人類在共情理解、倫理判斷與情境感知等方面的關鍵作用。

總之，本研究詳細展示了大語言模型在心理學研究中的前沿成果，提出了未來心理學研究的重要方向和方法論創新。論文將有助于更多心理學研究者和相關從業人員認識到LLMs在心理學領域的巨大應用潛力，并進一步激發相關研究的熱情與創新。

本文的第一作者為我系2021級博士生柯羅馬，通訊作者為我系教師彭凱平與原課題組助理研究員/博士后童松（現為北京師范大學碩士生導師）。

本研究得到了清華大學水木學者計劃（2021SM157）、國家博士后國際交流引進計劃（YJ20210266）、清華大學支持基礎文科博士后計劃的支持；同時也得到了清華大學產業研究院自選課題的資助（2024-06-18-LXHT003）。

論文鏈接：https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-025-11297-5