追问daily | 惯用手是练出来的，而非天生的；

█ 脑科学动态

Nature：靶向激活特定脑细胞改善小鼠亨廷顿病运动障碍

惯用手是练出来的而非天生

大脑语言网络版图扩张，发现17个此前未知的语言反应脑区

音乐治疗25分钟实现生理共振

丘脑枕精细网络图谱为难治性癫痫个体化治疗提供新靶点

揭示应激脑回路阻碍恐惧消退机制

早期视觉皮层深度参与大脑决策

蜗牛看世界是慢动作吗？评估动物时间景观新框架

█ AI驱动科学

Nature：深度学习发现预测心源性猝死的新型心电图生物标志物

全新Transformer模型BehaVERT自主解码动物行为语义

长期与大模型互动或削弱人类心理韧性

元认知反馈强化学习显著提升大模型诚实度

3D打印定制个性化假肢：磁传感器与专属AI实时解码19种手势

AI复活亲人体验如何？情感共鸣比事实准确更重要

AI模仿政治辩论被评比真人更具真实感与说服力

大型语言模型精准解读口头报告，揭示人类风险决策背后的动态机制

脑科学动态

Nature：靶向激活特定脑细胞改善小鼠亨廷顿病运动障碍

针对亨廷顿病如何破坏脑回路，Sonja Blumenstock、Irina Dudanova和Takaki Komiyama（加州大学圣地亚哥分校等机构）合作研究发现，纠正特定脑回路的活动失衡可以恢复运动功能，显示出精准靶向特定细胞促进康复的潜力。

▷ 患有亨廷顿病的小鼠大脑中不同类型神经元的活动失衡。图中展示了行为记录过程中抑制性（左）血管活性肠肽（VIP）神经元和兴奋性（右）神经元的活动示例视野。每种类型中选定神经元的活动轨迹显示在图像上方。Credit: Sonja Blumenstock, Komiyama Lab, UC San Diego

研究人员训练患有亨廷顿病的转基因小鼠进行旋转梯步行任务。利用双光子钙成像，研究人员纵向追踪了运动皮层中不同细胞在疾病进展中的变化。结果发现，不同神经元的活动严重失衡：负责传递运动指令的皮质纹状体神经元以及血管活性肠肽神经元活性显著降低；而另外两类抑制性神经元则过度活跃。为了扭转这种失衡，研究人员采用光遗传学选择性刺激小鼠的VIP神经元。结果显示，激活VIP神经元不仅使CStr神经元的活性恢复正常，还显著改善了小鼠的步态规律性并减少了后肢拖地时间。值得注意的是，这种运动能力的改善在光刺激结束后仍持续了数天，表明干预触发了脑回路持久的有益重塑。研究发表在 Nature 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #亨廷顿病 #光遗传学 #脑回路

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Blumenstock, Sonja, et al. “Restoring Cortical Disinhibition Improves Huntington’s Disease Phenotypes.” Nature, July 2026, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10671-9

惯用手是练出来的而非天生

惯用手是否天生更擅长运动控制？Ahmet Arac、Nicolas Y. H. Jeong Lee（加州大学洛杉矶分校）和 John W. Krakauer（约翰·霍普金斯大学）通过一系列对比实验发现，双手的技能差距并非与生俱来，而是终生练习和使用工具的不对称产物。

研究人员首先利用无标记3D运动捕捉技术，比较了受试者双臂在普通伸手、手腕负重和前臂固定轻质竹棍伸手时的运动表现。结果显示，在前两项任务中双臂并无明显差异，这推翻了大脑优势半球天生擅长控制肢体动力学的传统假说。只有在涉及模拟工具使用的竹棍任务中，非惯用臂才显现出控制复杂轨迹的困难。为了进一步验证，研究人员让受试者改用全新的效应器——肘部来绑笔书写。结果表明，在没有练习历史的肘部书写任务中，惯用侧的优势彻底消失。在接受同等练习后，双肘的书写精度对称提升，且均优于未经训练的非惯用手。这表明，惯用手优势本质上是特定工具和物体练习效果的累积，而非普遍的神经动力学优势。研究发表在 PNAS 上。

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Arac, Ahmet, et al. “Arm Dominance Is an Emergent Effect of Practice Executing Complex Trajectory Shapes Required by Tools and Objects.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 27, July 2026, p. e2601569123. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2601569123

大脑语言网络版图扩张，发现17个此前未知的语言反应脑区

语言处理是否仅局限于大脑的传统区域？Agata Wolna与Evelina Fedorenko团队（麻省理工学院）通过对大量脑成像数据的系统分析，成功发现了17个此前未被重视的语言反应脑区，绘制出更完整的语言网络版图。

研究团队分析了772名受试者的功能磁共振成像（fMRI）数据。在测试中，受试者需要阅读或聆听真实句子以及无意义的词语序列。研究人员通过语言定位器对比两种条件下的脑部活动，成功识别出17个新的语言相关脑区。这些区域分布于小脑、海马体、杏仁核及内侧额叶皮层等，占大脑灰质总体积的不到5%，大小约相当于一颗大草莓。研究人员还结合了其中490名受试者的空间工作记忆任务数据，发现多数新区域具有高度的语言选择性，不响应非语言认知任务；但小脑中的3个区域展现出多任务响应特征，可能负责整合多重需求系统（multiple demand system，处理非语言通用认知任务的大脑网络）的信息。研究发表在 Journal of Neuroscience 上。

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Wolna, Agata, et al. “The Extended Language Network: Language-Responsive Brain Areas Whose Contributions to Language Remain to Be Discovered.” Journal of Neuroscience, June 2026. Research Articles. www.jneurosci.org, https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0638-25.2026

音乐治疗25分钟现生理共振：治疗师与患者心率同步随时间渐入佳境

音乐治疗如何促进医患连接？Sun Sun Yap、Fabian T. Ramseyer和Jörg Fachner等（安格利亚鲁斯金大学及奥地利克雷姆斯应用科学大学等）发现，治疗师与患者在治疗中达到最强心率同步需要约25分钟，首次揭示了音乐治疗中生理共振的时间动态规律。

研究人员对11名接受神经康复的患者和1名治疗师进行了音乐治疗观测。团队通过心电图传感器追踪双方的心率数据，并结合录像，利用窗口互相关分析生理同步性。结果显示，医患间的心率同步显著高于随机水平。然而，这种同步并非瞬间发生，而是随着疗程推进逐渐增强，在20至25分钟区间达到峰值。这表明，建立生理层面的共鸣需要时间累积，因此临床上需要合理安排和保护好治疗时间。此外，高度同步往往由患者的心率变化所主导，暗示患者在建立联系时扮演了更积极的角色。研究发表在 Frontiers in Psychology 上。

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Yap, Sun Sun, et al. “It Takes Time to Synchronize: The Emergence of Dyadic Heart-Rate Synchrony during Music Therapy in Neurorehabilitation.” Frontiers in Psychology, vol. 17, Apr. 2026. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1629778

丘脑枕精细网络图谱为难治性癫痫个体化治疗提供新靶点

如何为药物难治性癫痫患者实施更精准的个性化脑电刺激治疗？Jordan A. Bilderbeek、Nicholas M. Gregg、Dora Hermes和Gregory A. Worrell等研究人员（梅奥诊所）通过研究，绘制了一张精细的大脑深部丘脑枕网络连接图谱，为深部脑刺激技术提供了精准的定位指南。

▷ 刺激丘脑枕的不同部位会激活不同的脑网络。左图（黄色）：刺激丘脑枕外侧部分主要激活与视觉相关的脑区。中图（红色）：刺激丘脑枕下部（腹内侧部分）会激活与记忆、语言和物体识别相关的脑区。右图（橙色）：刺激丘脑枕上部（背内侧部分）会激活与注意力、空间感知和计划相关的脑区。Credit: Mayo Clinic

这项研究采用单脉冲电刺激对30名植入了立体定向脑电图临时电极的难治性癫痫患者进行测试。研究发现，丘脑枕（pulvinar，负责传递和协调多种感官信息的大脑深部结构）并非单一均匀的结构，其内部相距仅3毫米的不同亚区连接着完全不同的脑网络。具体而言，刺激外侧丘脑枕主要激活视觉相关脑区；刺激腹内侧区域主要激活与记忆和语言相关的颞叶皮层；刺激背内侧区域则会激活与注意力及空间感知相关的顶叶皮层。这一发现表明，若想有效抑制癫痫发作并减少副作用，必须将电极精确放置在与特定癫痫网络对应的亚区内。研究发表在 Journal of Neuroscience 上。

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Bilderbeek, Jordan A., et al. “Pulvinar Subregions Influence Select Cortical Pathways in Humans.” Journal of Neuroscience, vol. 46, no. 26, July 2026. Research Articles. www.jneurosci.org, https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1604-25.2026

揭示应激脑回路阻碍恐惧消退机制

创伤后应激障碍（PTSD）等由创伤引起的精神疾病常使用暴露疗法，但在压力环境下复发率极高。Hugo Bayer、Annalise N. Binette、Stephen Maren等（伊利诺伊大学贝克曼高级科学技术研究所）利用动物模型，解析了压力损害大脑抑制恐惧记忆能力的特异性神经回路，为提高暴露疗法的疗效提供了新靶点。

研究人员采用化学遗传学与钙成像技术，分析了高压力如何干扰腹内侧前额叶皮层的功能。研究发现，刺激脑干中的蓝斑核会模拟出极度踩电击的压力状态，这会激活基底外侧杏仁核，进而对前额叶皮层产生前馈抑制，导致其活跃度显著降低并阻碍恐惧消退学习。然而，如果在基底外侧杏仁核中注射普萘洛尔，便能成功阻断这种抑制效应，从而使前额叶重新恢复对恐惧的理性控制。该发现阐明了压力导致恐惧调节受损的环路机制，对改善创伤后应激障碍的临床治疗具有启发意义。研究发表在 PNAS 上。

#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #神经机制与脑功能解析 #恐惧消退 #创伤后应激障碍

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Bayer, Hugo, et al. “Locus Coeruleus–Amygdala Circuit Disrupts Prefrontal Control to Impair Fear Extinction.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 11, Mar. 2026, p. e2528250123. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2528250123

早期视觉皮层深度参与大脑决策

大脑如何实现思考与视觉的深度协同仍是神经科学界的关键谜题。Tomas Gallo Aquino、Robert Kim和Nuttida Rungratsameetaweemana团队（哥伦比亚大学工程学院）对此进行了研究，通过构建生物学神经网络并结合动物电生理数据，揭示了抑制性神经元在感官与决策信息整合中的核心回路机制。

研究团队首先构建了包含兴奋性和抑制性神经元的循环神经网络模型，并训练其执行需要动态整合感官刺激和任务指令的延迟样本匹配任务。在对模型内部进行拆解分析时，研究者发现一种特定的去抑制信号连接，负责将决策指令传递给感官系统。当在模型中削弱这种去抑制连接时，系统在不同任务间灵活切换的能力完全丧失。随后，团队通过分析小鼠第一视觉皮层的公开电生理数据验证了这一预测，结果表明，当在活体中沉默这一关键回路中的抑制性细胞时，视觉皮层追踪任务情境的能力同样显著下降。该研究不仅深化了对大脑多任务处理机制的理解，也为开发更精简且具适应性的人工智能提供了生物学启发。研究发表在 PLOS Biology 上。

#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #大脑回路 #去抑制信号 #循环神经网络

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Aquino, Tomas Gallo, et al. “Disinhibitory Signaling Enables Flexible Coding of Top-down Information.” bioRxiv, 3 Apr. 2024, p. 2023.10.17.562828. bioRxiv, https://doi.org/10.1101/2023.10.17.562828

蜗牛看世界是慢动作吗？评估动物时间景观新框架

如何科学地探究动物的内心世界？Ishan Singhal、Jonathan Birch和Anil K. Seth（萨塞克斯大学与伦敦政治经济学院）提出一个新颖框架，主张通过分析动物经验的时间景观（timescape，感知内容在时间维度上组织与演变的结构），即时间维度的感知结构，来开启比较非人类动物意识研究的新途径。

传统上，科学家常用临界闪烁融合阈值（CFFTs，肉眼无法分辨光线闪烁而觉得其连续稳定的最高频率）衡量动物的视觉暂留，但该指标仅反映视网膜敏感度。为此，研究团队在 Trends in Cognitive Sciences 上发表综述，结合动物行为学、神经科学和现象学，提出了表征动物时间环境的五个核心时间窗口：同步窗口（大脑在单一感知瞬间绑定不同感觉事件的时间区间，如猕猴对闪光滞后效应的敏感度高于人类）、修正窗口（大脑根据后续信息回溯性更新已有感知内容的时间范围，如小鼠的似动现象窗口达230至450毫秒）、持续时间、注意力窗口（大脑持续将注意力分配给特定对象的时间跨度，如猕猴在注意瞬燃任务中比人类稍长）以及知觉稳定性停留时间（大脑在面对双稳态或冲突图像时维持某一种解读的坚固程度，如黑腹果蝇可达2至20秒）。通过系统比较这些窗口，研究者无需依赖单一指标，便能更真实地还原不同物种独特的感知节奏，从而为跨物种意识研究奠定科学基础。

#认知科学 #跨学科整合 #动物意识 #时间知觉 #时间景观

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Singhal, Ishan, et al. “Timescapes of Non-Human Experience.” Trends in Cognitive Sciences, June 2026. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.tics.2026.05.002

AI 驱动科学

Nature：深度学习发现预测心源性猝死的新型心电图生物标志物

如何更准确地预测心源性猝死以拯救患者？Ziad Obermeyer、Alexander Schubert、James Ross等研究人员组成的合作团队，利用深度学习技术分析瑞典大规模心电图与死亡登记数据，成功发现了一种能够比传统临床指标更精确预测心源性猝死风险的新型心电图生物标志物。

研究团队利用瑞典某地区的整套心电图及死亡证明数据训练深度学习模型，并在由35,417名未植入除颤器患者构成的独立数据集上进行了验证。结果显示，该模型的受试者工作特征曲线下面积达到0.872，显著优于传统临床指标左心室射血分数（LVEF，通过超声评估心脏泵血能力的指标）。该模型筛选出的高风险群体占样本的2.2%，其年猝死率达7.0%，远高于低LVEF组。值得注意的是，这些高风险患者中有86.1%未被传统LVEF指标识别。此外，团队在美国与台湾的数据集上进行了外部验证，证实模型能特异性地预测导致猝死的心律失常。最后，团队结合生成式模型，首次可视化了这一此前未被发现的新型心电图波形标志物，为心源性猝死的机制研究提供了新视角。研究发表在 Nature 上。

#疾病与健康 #个性化医疗 #深度学习 #心电图 #心源性猝死

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Obermeyer, Ziad, et al. “An ECG Biomarker for Sudden Cardiac Death Discovered with Deep Learning.” Nature, vol. 655, no. 8121, July 2026, pp. 210–18. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10674-6

全新Transformer模型BehaVERT自主解码动物行为语义

如何从动物复杂的身体动作中准确解读出深层的社交行为含义？Seung Jae Shin、Junesu Lee、Chang Ko以及Daesoo Kim等（韩国科学技术院）对此进行了深入探讨。该团队开发出一种能够像处理自然语言一样理解动物行为的人工智能模型，成功在无先验知识的情况下自主识别出孤独症模型小鼠的社交行为缺陷。

▷ 人工智能独立发现孤独症模型小鼠的关键社交行为缺陷。Credit: KAIST

研究团队将小鼠的身体关键点位置转化为行为标记tokens，并训练了一个基于 Transformer的模型 BehaVERT。该模型通过自监督学习理解动作的上下文含义。在针对孤独症模型小鼠（Shank3B 基因常用于构建孤独症小鼠模型）的对照实验中，该模型在没有任何生物学先验知识的情况下，敏锐且一致地锁定了口口接触这一社交行为的减少。这一自主发现与现有的生物学研究完全吻合，证明了模型优异的解释能力。此外，BehaVERT 展现出了较强的跨物种迁移能力，利用大鼠行为数据训练的模型可以成功用于小鼠行为分析。研究发表在 International Journal of Computer Vision 上。

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Shin, Seung Jae, et al. “BehaVERT: A Transformer-Based Motion Language Model for Decoding Behavioral Semantics in Mice.” International Journal of Computer Vision, vol. 134, no. 6, June 2026, p. 303. Springer Link, https://doi.org/10.1007/s11263-026-02834-y

长期与大模型互动或削弱人类心理韧性

人机关系已走出科幻。Andreia Sofia Teixeira、Sukhwinder Singh Shergill和Guy Laban团队（东北大学伦敦分校等）通过研究发现，长期与大语言模型交互会使人产生情感依赖，可能在语言和心理上重塑自我并疏远现实社交。

研究人员通过分析人机交互特征和人工智能事故数据，揭示了人工智能的阿谀奉承倾向（即无条件赞同用户）极易将个体引入情感依赖深渊。这种持续的单向互动会制造所谓的一个人的回音室效应，强化个体的执念。对于儿童以及焦虑症和抑郁症患者等弱势群体，这种缺乏外部视角的反馈循环极易导致危险的心理恶性循环，甚至使人们将决策权和自主权让渡给机器。统计显示，近年轻型人工智能事故激增，2025年前10个月 of 事故总数已超过2024年全年。研究强调，人际关系中必要的摩擦是培养心理韧性和应对挑战的关键。因此，多学科专家应携手评估该技术对社会结构的深远影响，法律层面也需建立类似传统消费品的严格监管和测试召回流程。研究发表在 Nature Machine Intelligence 上。

#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #人机交互 #情感依赖 #社交孤立

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Teixeira, Andreia Sofia, et al. “Human–AI Interactions Reshape the Self and Our Social Networks.” Nature Machine Intelligence, vol. 8, no. 6, June 2026, pp. 858–59. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42256-026-01248-2

元认知反馈强化学习显著提升大模型诚实度

如何解决大语言模型因过度自信产生幻觉且无法识别自身知识边界的问题？Gabrielle Kaili-May Liu、Arman Cohan（耶鲁大学）以及Avi Caciularu、Gal Yona、Idan Szpektor组成的研究团队提出了一种新方法，通过赋予模型自我评估能力，显著提升了其表达内部不确定性的真实性。

研究团队开发了伴随元认知反馈的强化学习框架。该方法在偏好优化阶段，不仅对高质量的生成内容给予奖励，还根据模型自我评估其表现的准确性来调整学习信号。此外，团队利用元认知数据选择筛选出模型自我评估极高和极低的两端样本进行训练。在应用上，该研究采用两阶段解耦策略：首先通过 RLMF 校准模型输出的数值置信度，随后利用大模型重写协议将数值转化为符合语境的语言学不确定性修饰词。实验表明，RLMF 在多项任务中实现了优异的真实校准，在评估自身能力边界方面比标准强化学习提升了高达 63%，且未损害任务准确率。人类评估中，该方法的语言学表达自然度与适应性相比强基线取得了 96% 的胜率。

#大模型技术 #其他 #元认知反馈 #强化学习 #不确定性校准

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Liu, Gabrielle Kaili-May, et al. “Reinforcement Learning with Metacognitive Feedback Elicits Faithful Uncertainty Expression in LLMs.” arXiv:2606.32032, arXiv, 30 June 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.32032

3D打印定制个性化假肢：磁传感器与专属AI实时解码19种手势

为解决传统肌电假肢控制不直观且易受环境干扰的问题，Erik Engeberg和Wen-Yu Cheng等研究人员（佛罗里达大西洋大学）开发了定制化3D打印磁感袖套，结合个性化人工智能模型，实现了对19种手势的稳定、实时解码。

▷ 采用 3D 打印技术定制的可穿戴设备，专为每位用户量身打造。该设备内置磁传感器，能够检测细微的肌肉活动。Credit: Florida Atlantic University

该系统首先通过三维扫描获取残肢形状，利用3D打印定制双件式可穿戴袖套。袖套内嵌有柔性磁性力肌电传感器阵列，可根据肢体结构配置18或24个模块，实时捕捉肌肉动作。在包含三名上肢截肢者在内的十名受试者测试中，配合个性化人工智能模型，系统实时分类了19种手势，平均准确率达93.64% ± 2.90%。在超过7500次的力循环耐久性测试中，系统信号清晰且无明显衰减，其信噪比达34.51 dB ± 1.49 dB。通过主成分分析优化传感器布局后，七名受试者用更少传感器获得了最高准确率。研究发表在 IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 上。

#疾病与健康 #意图与决策 #个性化医疗 #力肌电 #3D打印假肢

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Cheng, Wen-Yu, and Erik D. Engeberg. “Compliant Magnetic Sensor Arrays Enable Real-Time Force Myogram Pattern Recognition for Dexterous Hand Control by Amputees.” IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 34, 2026, pp. 2910–22. IEEE Xplore, https://doi.org/10.1109/TNSRE.2026.3702598

AI复活亲人体验如何？情感共鸣比事实准确更重要

用AI复活逝者进行对话是否能带来精神慰藉？Jack Manuel Manning和Jed R. Brubaker等研究人员（科罗拉多大学博尔德分校）通过一项新研究，首次对模拟“人工智能幽灵”进行了用户体验评估，探讨了不同人称设计及对话交互要素对悲伤疗愈的影响。

研究团队招募了16名失去亲友的参与者，采用“绿野仙踪”模拟实验方法（即后台人员根据逝者信息实时微调大语言模型），让参与者分别与第一人称的“转世”（reincarnation）和第三人称的“再现”（representation）两种模式的AI幽灵各对话20分钟。结果表明，参与者普遍更青睐使用第一人称“我”的“转世”模式，认为其更具即时性和情感亲密度。研究发现，相比于AI偶尔出现的实事错误或“幻觉”，参与者对情感基调和语言习惯的失准更为敏感，例如当AI扮演的继父使用了逝者生前从不使用的爱称“冠军”时，参与者几乎中断了对话。用户普遍更喜欢带有表情符号的简短回复，而非AI特有的冗长段落。尽管所有参与者均表示愿意再次使用该技术，但他们对该技术可能带给其他悲伤亲友的潜在依赖和心理风险表达了担忧。研究发表在 DIS '26: Proceedings of the 2026 Designing Interactive Systems Conference 上。

#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #大模型技术 #悲伤疗愈 #人机交互

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Manning, Jack Manuel, et al. “Designing Conversations with the Dead: How People Engage with Generative Ghosts.” Proceedings of the 2026 Designing Interactive Systems Conference [New York, NY, USA], DIS ’26, 2026, pp. 3610–21. ACM Digital Library, https://doi.org/10.1145/3800645.3813090

AI模仿政治辩论被评比真人更具真实感与说服力

面对生成式人工智能对政治信息生态的潜在威胁，Steffen Herbold、Alexander Trautsch、Zlata Kikteva和Annette Hautli-Janisz（帕绍大学）合作开展研究，发现公众普遍认为人工智能模仿政治人物的辩论回答比真人实际发言更真实、更具说服力。

研究团队使用 GPT-4 Turbo 结合112位公众人物的维基百科传记，生成了对英国广播公司第一台（BBC1）政治辩论节目《问答时间》中观众提问的模仿回答。随后，由948名英国成年人组成的代表性样本对这些回答进行了评估。结果表明，参与者在真实性、连贯性和相关性上给AI生成回答的评分显著高于真人。在语言特征上，AI文本表现出更丰富的词汇量，且极少使用认知标记（epistemic markers，指用来表达说话者对陈述内容确信程度的词汇，例如‘我认为’）。尽管存在这些文体差异，公众仍难以区分真伪。进一步分析显示，AI能更直接地切中问题要害，而政治人物常倾向于回避问题。公众对此表现出强烈的担忧，并高度渴望AI使用的透明度。研究发表在 PLOS One 上。

#认知科学 #大模型技术 #人工智能安全 #政治传播 #虚假信息

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Herbold, Steffen, et al. “LLM-Impersonated Debate Contributions Are More Authentic, Relevant and Coherent than Their Original: A Representative Study Using BBC1’s Question Time.” PLOS ONE, vol. 21, no. 7, July 2026, p. e0347757. PLoS Journals, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0347757

大型语言模型精准解读口头报告，揭示人类风险决策背后的动态机制

如何在大规模研究中解析人类决策的心理权衡？Kamil Fuławka、Ralph Hertwig和Dirk U. Wulff（德累斯顿工业大学等）利用大型语言模型构建了分析框架，通过系统分析人类口头报告，成功揭示了人们在风险决策中如何根据情境动态调整决策策略。

在实验中，研究团队设计了20个货币彩票选择任务，并要求参与者以自由文本解释选择原因。为进行系统分析，团队预先定义了47种决策理由，每种理由均由自然语言的口头表征和基于数学规则的形式表征组成。通过对比GPT-4o等8个大型语言模型，研究人员发现Qwen3-235B-A22B模型表现最出色，理解决策理由的准确率超过96%。将该模型用于分析人类的口头报告时，其识别出的决策理由在94.7%的试验中与人类的实际选择高度吻合。研究发现，人类决策时所依据的理由并不满足传统理论假设的不变性，而是会随着选择问题的结构发生系统性偏移。此外，基于口头报告数据构建的模型，其样本外预测准确率与经典累积前景理论（cumulative prospect theory）等计算模型不相上下。研究发表在 PNAS 上。

#AI驱动科学 #意图与决策 #大模型技术 #决策科学

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Fuławka, Kamil, et al. “Large Language Models Accurately Identify Decision Reasons in Verbal Reports.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 27, July 2026, p. e2526798123. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2526798123

整理｜ChatGPT

编辑｜丹雀、存源

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天桥脑科学研究院旗下科学媒体，旨在以科学追问为纽带，深入探究人工智能与人类智能相互融合与促进，不断探索科学的边界。欢迎评论区留言，或后台留言“社群”即可加入社群与我们互动。您也可以在后台提问，我们将基于追问知识库为你做出智能回复哦~

关于天桥脑科学研究院

天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陈天桥、雒芊芊夫妇出资10亿美元创建的世界最大私人脑科学研究机构之一，围绕全球化、跨学科和青年科学家三大重点，支持脑科学研究，造福人类。

研究院在华山医院、上海市精神卫生中心分别设立了应用神经技术前沿实验室、人工智能与精神健康前沿实验室；与加州理工学院合作成立了加州理工陈天桥雒芊芊神经科学研究院。

研究院还建成了支持脑科学和人工智能领域研究的生态系统，项目遍布欧美、亚洲和大洋洲，包括、、、科研型临床医生奖励计划、、科普视频媒体「大圆镜」等。