心理学 | 人工智能视域的质性心理学研究

长期以来，心理学定量研究可以借助相关统计软件，轻松完成复杂的数据处理。质性研究虽然也可以借助计算机，但这种应用在很长一段时间内仅停留在可视化管理和检索方面，难以发挥更大的作用。在质性研究中，大量的文本资料为新的研究发现提供了可能，但文本分析巨大的工作量也让许多研究者望而却步。近年来，人工智能在自然语言理解和生成方面的巨大进展，使得借助技术提高质性研究的效率成为可能。具体而言，人工智能已经在语义“理解”、知识抽取、“发现”隐含的逻辑关系以及知识归纳方面，表现出了强大的处理能力，同时还支持长文本输入。这无疑为推动质性研究的快速发展提供了前所未有的机会。然而，由于质性研究与定量研究在哲学预设层面的巨大差异，以及质性研究自身的特点，我们将人工智能的相关新技术应用于质性研究时，不得不面对一些风险和挑战。

第一，质性心理学研究不是要在同质性样本中发现确证已有假设的更多案例，而是要发现新颖的案例，为主观的、情景性的和价值关涉的完整心理经验提供一种可供选择的理解途径，其目的在于拓宽现有研究的边界，理解真实的心理生活。就质性心理学研究中的心理传记学分析来说，心理学的定量研究旨在发现正态分布中绝大多数人类个体的心理与行为规律，关注人类的平均水平，不会去关注异质性个体和极端水平；而心理传记学的关注点则相反，它旨在分析那些遗落在定量研究视野之外的“另类个体”，关注位于正态分布两端为数不多的极端个案，并以此来拓宽人性的边界。从技术逻辑上讲，基于人工智能的文本编码技术更接近定量研究的逻辑，即它是以大概率的语言组合为基础的，而机器深度学习却高度依赖于“大多数人在大多数情况下平均化”的语义模式，由此导致的结果是，它无法“理解”在某种语境中被赋予特殊含义的语词，也会忽略掉人类已有经验库中不包含的罕见的文本编码模式。这样一来，借助于人工智能的质性分析，虽然可以高效处理海量文本，但是容易漏掉可能展示人类心理生活丰富性和新颖性的重要信息。

第二，质性研究主张立足于人类的生活世界，对所探究的现象尽量不作预设，清空前见，直接面对现象本身，进而去发现人类自身的丰富性和多样性。因此，促进各学科研究的多样性一开始就是质性研究的目标之一，这就恰如物种的多样性更利于适应环境一样。质性心理学研究的主要目的也不在于获得普遍的知识，而旨在加深对地方性、个别化主体经验的理解。换句话说，质性心理学的关键不是去探究“共性”的规律，而是去获得个性化的解释。人工智能却会因为基于统计规则的“算法偏见”，致使人类某些偏见被固化。如果我们在研究中过度依赖算法，使得经常出现的编码模式被反复叠加，最终可能导致“解释的单一化”和想象力的枯竭，而小概率的模式难以被纳入分析之中，最终可能威胁到研究本身的丰富性和多样性，与质性研究的初衷背道而驰。

第三，质性研究将研究者视为研究的关键，要求借助主体间的“对话”实现研究者与研究对象的互动，并获得对其行为和意义建构的理解。人工智能虽然可以实现“编码”，却无法作为真正的“主体”与研究对象“对话”。人工智能只是模仿人类的主体性，而非真正具有“理解”能力的主体。“图灵测试”是一个检验“模仿水平”的标准，通过测试的机器表现得“看起来像”人，甚至在很大程度上可以“以假乱真”，但仍不是真正意义上的主体。比如，叙事心理学将故事视为人类行为的根隐喻，认为可以从时间的维度，对人类的心理学进行故事式的象征性解释，将社会文化情景、情节、行为和动机建构成一个对于展示人类困境及尝试的解决方案具有启发意义的故事，来推进人类对自身精神领域的理解。这里的故事，就是将人类自身的生活模式投射到万事万物中，这就产生了童话、寓言、神话、小说等充满想象力的形式。因此，故事在本质上就是将万事万物“拟人化”，而拟人化的关键，就是将主体自身的欲望注入所讲述的对象身上。很显然，计算机无法从心理意义的层面去真正“理解”故事的深层含义，也不可能被故事中的情节所感染，难以通过在语言内容中注入自身的喜好和欲望从而实现“二次拟人”，而更多是从语言的表层结构去实现“看起来像”的新组合。“故事”只能产生于具有主体意义的个体的人的心中。当然，这并不是说人工智能对于叙事没有帮助，它只在某些环节产生辅助性的作用，因为故事的核心结构出自经历数百万年进化历史的人类的心灵。像叙事心理学这样的质性研究模式，研究的“核心”在于具有创造性和主观意志的人。从这个意义上讲，高创造性的质性研究无法完全通过机器来实现，人工智能可以将作为研究者的人从某些研究环节中解放出来，但研究核心仍在于作为研究者的人的创造性和人文敏感性。当然，完全依靠人工智能，也能完成一些四平八稳、看起来“严谨”并具有一定“创造性”的研究（这已经可以比肩那些发表于高影响因子期刊的被数据驱动的量化研究了），基于算法而形成的一些文本材料的组合也可能给予研究者启发从而催生出颇具创造性的成果，但就算这样，“创造性”的根源依然在于人而不在于机器。

计算机缺乏“主体性”是其无法真正进行“质性分析”的关键。以心理传记学为例，心理传记学更加关注那些离经叛道的独特个体，因为正是这些人划定了人性的边界与极限。传主的悬疑性问题让研究者“惊奇”和“震撼”，产生精神影响和感染力，但这种方式无法影响计算机，计算机也无法真正与“传主”进行语义层面的对话。对于质性研究而言，研究者自身的主体性地位不可替代，这种不可替代性不仅体现在研究设计方面（就像定量研究一样，统计分析可以实现数据处理，但无法完成研究设计），也体现在对文本的分析和编码，以及对研究的文化、社会和历史背景的理解之中。

当然，人工智能正处于快速发展过程中，以上的忧虑也只针对当前的情况。人类从无机物走向智能的道路未必是唯一的。人工智能最终能否发展出接近甚至超过人类的智能水平，甚至产生主体意识和意志，都尚未可知。不过，如果人工智能真的可以独立实现质性研究，那么它带给人类的挑战也将会是颠覆性的。

（作者系西北师范大学心理学院教授）