10月13日下午，美国Arizona State University的心理学教授Marisol Perez应邀做客心理与行为科学系陈立心理科学前沿讲坛，以“Safeguarding Our Future: An Interdisciplinary Approach to Tackle Existential Risks of Artificial Intelligence”为题进行学术报告，与心理系师生进行交流分享。

讲座正式开始前，尤雨奇老师向现场师生介绍了Marisol Perez教授的相关研究。Marisol教授的研究领域主要包括饮食失调和肥胖的食物心理病理学,关注理论研究和临床应用，预防饮食失调和肥胖、探究饮食的代际传递和改进少数群体饮食评估等，目前担任Clinical Research Digest的编辑,Society for a Science of Clinical Psychology的主席。

Marisol Perez教授以机器学习 (Machine Learning, ML)在我们生活中的具体应用为切入点，介绍了人工智能 (Artificial Intelligence, AI)的概念，并从透明性、决策偏见与歧视、隐私问题、安全风险、人工智能与武器、法律和监管挑战、信息误导和操纵等七个方面讨论人工智能对人类带来的潜在威胁，强调了在人工智能的发展和应用中需要特别关注透明性、伦理、隐私和安全等关键问题，以确保人工智能对人类的影响是积极和有益的。

Marisol Perez教授还分享了人工智能在不同科研领域中的应用案列。她向我们介绍了Arizona State University研究员Dr.Yang Kuang 与Samantha Brozak利用机器学习和动态模型的废水监测数据追踪COVID-19传播与病毒负载信息，为监测疫情提供关键线索；Dr. Sharabi结合机器学习和人工智能分析了大规模社交媒体数据，探讨人们之间的社交关系，与朋友的亲密程度和沟通风格。而Marisol教授团队发现过往食物短缺的经历与暴食失调密切相关，这表明食物短缺可能是导致暴食失调的一个重要社会因素。在理解暴食失调的发病机制时,Perez教授还发现羞愧和焦虑情绪在此起调节作用。基于这些发现,Perez教授结合可穿戴的生理数据采集装置和人工智能设计了相应的临床干预方法:通过数据检测发现暴食发作时,引导患者进行小游戏、冰敷、深呼吸等以转移注意力,减轻羞愧和焦虑情绪;并通过谈话使患者意识到暴食与社会经济因素的关系。这种理论驱动的临床干预方法取得了显著疗效。通过减轻羞愧和焦虑情绪和理解暴食的社会性因素,患者的暴食发作频率显著降低,精神健康水平得到改善。

本次报告聚焦机器学习与人工智能在心理学领域的前沿研究，内容精彩，引发了在座师生浓厚的兴趣和热烈的讨论。Marisol教授在如何利用人工智能拓宽研究思路提出重要见解：人工智能可以帮助研究者从庞大的数据中提取有意义的信息，有助于拓宽研究的广度和深度。她表示，未来将继续鼓励和支持学生积极参与到这一跨学科领域的发展中，并贡献出自己的一份力量。