AI如何重新定义“读懂人心”——对话姚峰教授

可否简要为我们介绍下人工智能在心理评估领域的核心研究成果以及人工智能在心理干预领域的智能化应用目前进展如何？

随着技术发展，大数据和AI技术向各个领域扩展，心理评估也开始应用人工智能技术的手段。目前美国已有60多种智能心理评估系统，为教育决策提供支持：从对问题进行解析，到获取数据源并结构化数据，建立算法模型，最后给出建议决策。人工智能在心理评估中的应用结果已经可以为临床医生提供更清晰的分析报告。

人机互动方面，通过被评估者增强情感识别功能可以使其更加人性化和个性化，还可以增加当事人积极的社会体验，产生较好的干预效果。非侵入式调控技术也可以将相关技术与人工智能心理评估技术更好地结合，进行靶点快速重复精准定位进行心理干预。

从技术角度来看，人工智能提升心理评估准确率的关键方法有哪些？

心理健康初筛的智能化研究主要关注自然语言处理（natural language processing，NLP）技术，分析人们在社交媒体上的发布内容和互动所产生的自然语言文本数据。目前有研究基于微表情数据来识别抑郁症患者，精度达到80%以上，通过面部和语音数据识别创伤后应激障碍，准确率达到90%，还有研究证明对心理障碍神经影像的生物标志物包括神经影像、心率变异性和皮肤电导等进行客观测定和评价，可以辅助对个体的心理评估。

相比传统心理评估，人工智能在多模态数据整合上有何技术突破？

首先，未来可以将算法融合社会心理学知识进行信息采集。采集的数据既可以加强人工智能可解释性，又能引导人工智能这个动态变化的社会主体朝着人类期望的方向发展。这就需要社会心理学要更好地和技术细节结合，才能有效地探索智能社会的心理影响。此外，在算法搭建中加入社会心理学知识，也可以构建更加符合期望的人工智能。

其次，结合被评估者的文字、音像记录等材料进行信息采集。如对评估对象的作业，所写的自传，以及心理测验结果、观察记录、有关鉴定书等相关信息进行采集。针对典型对象，也可以通过收集被评估者环境信息，运用家庭结构功能模型，来判断环境，尤其是家庭环境中的风险因子。

最后，采用移动设备和可穿戴设备进行信息采集。研究者可以将评估和干预系统嵌入移动端及可穿戴设备中，通过多维度的心率、体温、皮肤生物电等实时动态数据驱动，与个体的日常生活深度融合，有利于实现对心理健康的实时监测和干预。

国内、外在人工智能心理评估伦理研究上有何主要差异？

许多国家的行业协会都针对人工智能在信息采集、信息传输以及算法偏见等可能存在的风险制定了人工智能伦理准则，如2019年欧盟率先发布了《人工智能道德准则》，提出了合法、符合伦理、技术稳健的3个要求，以及尊重人的自主性，预防伤害的道德准则。2015年1月，物理学家史蒂芬·霍金和人工智能领域的专家签署了《应优先研究强大而有益的人工智能》公开信，对未来人工智能可能给人类构成的威胁表示担忧。美国于2022年10月发布了《人工智能权利法案蓝图》、欧盟于2023年6月通过了《人工智能法案》折中修订草案等。

我国国务院在2017年发布《新一代人工智能发展规划》，计划到2030年建成更加完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。科技部等十部委2023年印发《科技伦理审查办法（试行）》，也对涉及数据和算法的科技活动伦理审查提出要求。

从国内的研究来看，目前我国人工智能心理评估主要集中在对青少年群体的应用，这可能也和目前青少年心理健康状况有关。在方法上，机器学习、情感分析受到重视，同时我国也高度重视伦理对人工智能中的影响，同时关注构建伦理体系的本土化研究。

在跨学科研究中，脑科学与人工智能的融合对心理评估有哪些突破性的影响？

通过改变大脑某些区域的工作方式来帮助改善精神疾病的症状，分为侵入式和非侵入式调控技术。其中非侵入式调控技术使用广泛，例如，由于一系列神经生理学标志物的发现，经颅直流电刺激（transcranial direct current stimulation，tDCS）广泛应用于临床并取得了部分成果。十几年来，一些研究证明，tDCS刺激能有效降低抑郁障碍患者的抑郁评分，改善抑郁症状。经颅交流电刺激（transcranial alternative electric stimulation，tACS）因为对人体伤害小、干预有效和机器携带方便的优势，也被用于各种干预的研究。目前，要把非侵入式调控技术大规模应用于临床，还需要将相关该技术与人工智能心理评估技术更好地结合，进行靶点快速重复精准定位。

政策法规的完善是否会对人工智能心理评估技术产业化落地起到关键作用，具体体现在哪些方面？

目前，人工智能的发展已经跨越弱人工智能阶段，快速转向研发强人工智能，并向超人工智能方向进发。这表明了人工智能已经从逻辑思维起步，并获得了抽象思维能力。人工智能的发展展示了人类自身存在的危机。因为，强人工智能如果不在伦理层面加以限制的话，它就可能会获得心灵功能，生物人类的时代就会结束。

目前，国内外关于智能化心理健康测评的研究尚处于初步阶段，随着人工智能与大数据技术的发展，相关研究的伦理问题将越来越受到重视。目前智能化心理健康测评存在以下几个问题：一是规避隐私信息泄露的风险，在线行为数据比传统纸笔测试更难完全剔除个体信息；二是需要考虑采集信息的合法性，随着信息之间的融合，个体身份的识别将更加容易。为解决上述问题，需要从以下4个方面思考：

• 首先，加强心理评估与干预研究的伦理审查，完善心理评估与干预研究的外部伦理规范；

• 其次，需要有效地提高心理学专业学生伦理部分的学习强度，相关的伦理课程对学生掌握伦理知识有一定的助益；

• 再次，可以加强本土化研究，从中国传统理念入手，研究构建中国人工智能伦理体系。

• 最后，未来可以加强国际合作，秉持“共商共建共享”的理念，制定具有广泛共识的人工智能治理框架和标准规范，形成未成年人个人信息保护的国际合力。

展望未来，人工智能心理评估技术的重点发展方向是什么？

根据国内外发展现状而言，未来基于多模态技术的信息采集和分析，以及深度学习技术将会提升心理评估的准确率，心理评估技术又和心理干预的智能化应用紧密关联，而目前基于心理评估准确率基础上的心理干预智能化应用发展水平还不高，相关研究较少。因此，未来基于多模态的心理评估技术及其与相应的心理干预应用结合将会是人工智能在心理评估中发展的方向。

相应的，心理干预技术也是心理健康服务的重要组成部分。特别是在准确的心理评估基础上发展起来的心理智能化干预技术，其有效性和介入的时效性会更强，也可以解决心理干预专家不足的问题，因此，两者未来的发展紧密相关。

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