人工智能心理與治理專刊 | 智能時代的人類優勢與心理變革（代序）

智能時代的人類優勢與心理變革
(代 序)

摘 要隨著智能時代的來臨，人、機邊界變得模糊，如何重新認識和發展人類的獨特優勢變得更加凸顯和緊迫；同時, 隨著技術進步以及心理學理論、范式的不斷轉型，一個涵蓋人、動物和機器心智與行為的廣義心理學正在形成。研究者從人工智能影響、新型人機關系、人工智能方法和學科交叉賦能等角度，開展了一系列的人工智能心理與治理研究。未來的心理研究者要立足人類社會和未來發展，反思人工智能沖擊下的人類地位與人性尊嚴，特別是人類長期進化而來的審美感、創造力、同理心等獨特優勢以及不斷延伸的人類本質和身份邊界；真正掌握和利用人工智能技術賦能心理學發展，讓人類意識黑箱和復雜社會行為的研究更加精確和高效，推動人工智能在心智計算、決策與干預等領域的應用；尤其要思考心理學如何賦能人工智能，發揮前者在研究人性、價值觀、社會關系等領域的優勢，研究智能認知及其與人和動物的異同，促進人工智能的合理使用與人機共生社會的良善治理。

關鍵詞人工智能心理, 人類優勢, 智能認知, 個性化, 科技向善

隨著信息技術的飛速發展，人工智能(Artificial Intelligence, AI)正以前所未有的速度學習語言、模擬決策、生成文本和圖像，被賦予情感、創造和自我進化的潛力。尤其隨著大語言模型技術的不斷突破，人與機器的邊界正在變得模糊，這促使我們重新思考AI的本質和人類自身的主體地位(孫偉平, 2020)。一方面，越來越多的人開始擔憂，AI可能將很快成為具備自我意識的主體，并威脅到人類的獨特性和高貴性(Kieslich, Lünich, & Marcinkowski, 2021)，甚至碳基生命將最終被硅基生命所取代，即AI從人類的“代理者”轉變為“替代者” (李河, 2020)。另一方面，一些研究者開始反思，過去習慣性地將AI描述為“思維機器”或“類人智能”，可能遮蔽了人們對AI本質和局限的認知(Mitchell, 2024)。Farrell等人(2025)進一步指出，當前的AI模型本質上是文化與社會技術，它們所表現出的“智能”并非多機遇和挑戰，因此心理研究者將不得不重新思考人類的優勢、心理學的理論和范式變革等問題。

首先，智能時代如何重新定位人類自身的獨特優勢以及心理學的研究對象？心理學的研究對象是否仍然只是局限于人和動物的行為？自軸心時代以來，思想家們就開始將人類自身設定為“萬物的尺度”，這一思想在啟蒙運動時期被發展成“以人為本”或“人類中心主義”，人類獨特的優勢(如勞動、理性、情感、道德等)不斷被發現和證明——這些優勢以一個反思性的自我為基礎，是人類區別于自然、人造物等客觀物體的重要標志(Lindgren, 2024; Wang, 2023)。所以，心理學自誕生之日起就以研究人的心智為己任。然而，以內省和精神分析為主要方法的心理學在科學屆備受質疑，為了研究對象可以被客觀地觀察、測量和改變，人和動物行為被同時納入到心理學的研究范圍。接著，隨著大數據和社交媒體的普及，人類行為的數字印記也逐漸成為心理學不可或缺的研究對象(Kosinski et al., 2015)。近年來，隨著生成式AI的問世，其遠超人類的記憶容量、推理能力、反應速度以及人格、決策、擔責等類人心智和行為不斷被發現和驗證，越來越多的心理學家主張，應該將AI生成的內容及其智能體的互動行為作為研究對象，其行為反應、價值偏差、集群特點及其與人類行為的異同、風險值得深入研究和嚴肅對待 (Aher et al., 2023; Dillion et al., 2023; Lin, 2025; Lu, Song, & Zhang, 2025; Shanahan et al., 2023; Wang et al, 2025)。

其次，在智能時代，人與AI如何和諧共生、共同發展，以促進人類命運共同體的建設？AI與傳統技術存在顯著差異，尤其隨著機器人的智能化水平不斷提升，人與機器人的關系從人與機器的工具關系逐漸轉向人與智能的社會關系(許為 等, 2024)。與此同時，人機交互的復雜性和擬人性越來越引起研究者的注意。例如，伴隨技術的進步，人們對于機器的信任逐漸接近人際信任(Lewis & Marsh, 2022)。人與智能系統關系聯結和團隊協作，智能體自身如何在智能社區或人?機混合社區里互動與演化，以及人類如何利用AI和應對AI數據隱私、科學創新、產業升級、網絡安全、行為成癮、智能鴻溝、可持續發展等全球性治理問題, 也引發了一系列的社會心理學、工程心理學及相關哲學社會科學研究 (Farrel, 2025; Li & Qi, 2025; Mei et al., 2024; Veale, Matus, & Gorwa, 2023; Zhang et al., 2023)。

最后，心理學與AI科學如何交叉賦能、共同發展？這不僅是心理學如何利用AI技術促進心理學研究方法、測量和干預技術的進步的問題 (Ke et al., 2025; Xu et al., 2024)，也是心理學如何啟發AI技術研發和應用、并實現兩個學科彼此融合和協同發展的問題(Gigerenzer, 2024; Gray et al., 2025)。一方面，心理學本身就是科技進步的產物，只有邏輯推理足夠系統、實驗方法足夠精細和精巧，人類的心智和行為才能夠被客觀地觀察、測量和操縱。毋庸置疑，包括AI在內的每一次科技進步(如電生理技術、腦成像、基因檢測、計算機、互聯網)，都推動了心理學觀測技術、數據采集和分析方法的重大突破，這也使得以往不可能的數據樣本、分析方法、實驗場景以及科學發現成為可能(Meng, 2024)。另一方面，AI的發展也與心理學存在深厚的歷史淵源，例如心理學的神經網絡、語言加工和認知建模研究對于AI發展、特別是大語言模型的誕生有重要啟發(黃林潔瓊 等, 2025)；尤為重要的是，AI不同于以往的機器或工具，它是具有海量數據、超級算力和類人屬性的特殊主體，因此，有必要從心理學的角度去分析這一主體的心智特征(Gray et al., 2025)，以及借鑒比較心理學的范式、基于新型人機關系的發現來指導我們對AI本質的理解以及AI產品的設計和應用 (Dang & Liu, 2024; Voudouris, Cheke, & Schulz, 2025)。

為了全面而深入地探討上述主題，并推動AI領域的心理學研究和跨學科融合，《心理學報》“人工智能心理與治理”專刊匯聚了11篇論文，涵蓋人工智能影響、新型人機關系、人工智能方法和學科交叉賦能等多個領域，涉及問卷調查、行為實驗、計算建模、智能模擬等多種方法，形成了一個豐富而多元的人工智能心理與治理研究領域。

首先，在人工智能影響領域，研究者從社會創造策略、主體責任感、消費者響應模式角度探討了生成式AI對人類社會的重大影響，并反思了人類的獨特優勢。在本專刊中，耿曉偉等(2025)通過四項實驗探討了AI對人類冒險行為的助長效應，發現尤其在人機合作的成功反饋條件下，個體知覺到的主體責任更大，從而在風險決策中更冒險。周詳等(2025)基于社會認同理論系統探討了生成式 AI對個體社會創造策略的促進作用，發現個體會采用社會創造策略、而非社會競爭策略來應對生成式AI的凸顯，且個體的人類中心主義顯著增強生成式 AI 凸顯情境下社會創造策略的使用程度。李斌等(2025)基于刻板印象內容模型，探討了AI設計與消費者響應模式的產品匹配效應，發現消費者更偏愛AI設計的創新產品、而厭惡AI設計的懷舊產品。這三項研究共同表明，AI助長了人類的主體責任，并激發或凸顯了人類個體在社會創造、情感記憶上的獨特優勢。

其次，在人機關系領域，研究者從信任、接受意愿角度探討了智能時代的新型主客關系及其影響因素。在本專刊中，唐小飛等(2025)區分了人機關系中的情感修繕信任和功能輔助信任，發現前者通過提升組織溫暖感知促進員工的工作貢獻意愿，而功能輔助信任后者通過提升組織能力感知促進員工的工作貢獻意愿。由姍姍等(2025)聚焦安全風險這一人機信任的新挑戰，發現人們對矮小、攝像頭不明顯的靜態機器人安全信任更高，對運動較慢、攝像頭關閉的動態機器人安全信任更高。魏心妮等(2025)考察了人們對AI環保系統的使用意愿和態度，發現低可持續性降低了人們對AI的接受意愿，且道德而非能動是影響可持續性和接受意愿的中介機制。這三項研究從不同角度揭示了AI態度或新型人機關系背后的情感、功能、安全及環境可持續性問題，為智能產品的設計和推廣提供了重要的科學依據。

進而，研究者采用多種技術路線探討了大語言模型在情感能力測評及心理咨詢中的應用。在本專刊中，周子森等(2025)基于人物對話的圖像、文本識別與推理，發現多模態大語言模型(MLLMs)在雙人互動中已經初步展現出和人類被試類似的情緒識別與情緒推理能力；同時，人物對話視覺特征一定程度上制約MLLMs基本情緒識別的表現，但能夠有效促進復合情緒識別。鄧麗芳等(2025)結合扎根理論研究和機器學習方法，構建了工作緊張人群閾下抑郁影響因素的機器學習模型，發現了工作緊張人群閾下抑郁表征的5個主范疇(如意志減弱)和影響因素的8個主范疇(如工作因素、評價適應和自主選擇)。黃峰等(2025)基于零樣本學習和思維鏈提示策略構建了一個自助式AI心理咨詢機器人系統，發現使用該系統可以有效改善用戶的抑郁、焦慮和孤獨情緒，尤其是擬人化的AI咨詢師在緩解孤獨感方面表現出顯著優勢，而非擬人化設計在減輕壓力方面效果更為明顯。這些研究推動了AI在情感計算和心理咨詢領域的應用，對于AI與心理學的交叉具有重要意義。

最后，研究者還探討了心理學對AI研究的啟發，尤其把大語言模型或智能體作為研究對象來分析其心理特征，這也是人工智能心理學的核心使命，是智能時代心理學發揮作用的重要突破點。武月婷等(2025)基于社會認知的刻板印象內容模型，考察了人類對大模型的感知模式，發現大模型感知與人類感知均通過熱情和能力兩個維度，且人類對人類的感知具有熱情優先效應，而人類對大模型的感知卻存在能力優先效應。許麗穎等(2025)探討了AI作為主管的道德問題，發現人們對AI主管(vs. 人類主管)提出道德行為建議的遵從程度更低，但個體擬人化傾向或 AI 主管的擬人化程度可以提高人們對 AI 主管提出的道德行為建議的遵從意愿。這兩項研究的突出貢獻在于，研究者聚焦AI自身的心理特征，發現其能力和擬人化特征是影響AI態度的重要因素。

總之，隨著智能時代的來臨，人機邊界變得模糊，如何重新認識和發展人類的獨特優勢變得更加凸顯和緊迫；同時，隨著技術進步以及心理學理論、范式的不斷轉型，一個涵蓋人、動物和機器心智與行為的廣義心理學正在形成。伴隨這一學科變革而產生的人工智能心理學不僅要研究智能時代的人類和人機關系，還要真正掌握和利用AI技術，改進傳統的心理學研究方法；更重要的是，立足心理學來研究AI，推動科技向善，實現人機和諧共生以及幸福、美好的人類命運共同體。當然，目前關于AI的心理學研究還處在初級階段，真正采用AI技術、以AI為研究對象、尤其是以心理學賦能AI的研究相對較少，對人與智能本質及二者共性、個性的理論思考還相對匱乏，甚至存在諸多誤解 (Lin, 2025; Song & Lin, 2025)。

值得注意的是，盡管智能時代的心理學面臨重大機遇， 但也存在可能會被計算機科學、尤其是人工智能學科所替代或至少淪為工具配角的風險。因此，未來的心理學研究者可以從三個方面推動AI與心理學的學科融合與交叉賦能，促進人類自身發展和人-機-環境三者協同進化，并以此維護和增強心理學在智能時代的話語權。具體如下：

首先，立足人類社會和未來發展，反思AI沖擊下的人類地位與人性尊嚴(Kissinger, Schmidt, & Mundie, 2024)，研究智能時代人類面臨的挑戰和機遇，尤其是人類長期進化而來的審美感、創造力、同理心等獨特優勢(彭凱平、閆偉, 2021; Pink, 2006)，以及隨技術進步而不斷延伸的人類本質和身份邊界 (Song & Lin, 2025)。

同時，真正掌握和利用AI技術賦能心理學發展，讓人類意識黑箱和復雜社會行為的研究更加精確和高效，并推動AI在跨時間、空間尺度和個性化的心智計算、決策與干預，及其在心理咨詢、教育變革、社會治理等領域的廣泛應用 (童松 等, 2025; Meng, 2024)。

更重要的是，要思考心理學如何賦能AI發展，發揮前者在研究人性、價值觀、社會關系等領域的優勢，深入探討機器認知、情緒、行為、人格、道德、文化特點及其與人和動物的異同，尤其是AI心智模擬、AI交互系統和AI變態行為，并促進AI技術的合理使用與人機共生社會的良善治理 (Batool et al., 2025; Gray et al., 2025; 晉少雄, 劉超, 2025; Song & Lin, 2025; Voudouris, Cheke, & Schulz, 2025)。

致謝：感謝傅小蘭、朱廷劭研究員及秦紹正、胡曉晴、喻豐教授對本專刊組織和編審工作的付出，以及林志成教授、朱廷劭研究員對本文部分核心觀點的寶貴意見。

（參考文獻 略）

引用本論文：

吳勝濤, 彭凱平. (2025). 智能時代的人類優勢與心理變革(代序). 心理學報, 57(11), 1879?1984. https://doi.org/10.3724/SP.J.1041.2025.1879