从预设到建构：心理学大语言模型研究的双重有效性框架

大型语言模型（LLM）作为工具和研究对象正在进入心理学研究。然而，许多研究将人类仪器应用于LLM，而没有确定输出是可靠的或可解释的，这增加了测量幻影的风险-统计学上的幻影被误认为是真正的心理现象。这篇评论认为，强有力的人工智能心理学研究需要整合两种方法论传统：对分数意味着什么的心理测量学验证和对结果保证的因果推理标准。它开发了一个双重有效性框架，其中证据需求与科学野心相结合：从工具使用到行为表征和人类模拟再到认知建模。对文本进行分类可能只需要准确性和可靠性;声称LLM模拟焦虑或阐明认知机制需要额外的证据，包括结构有效性证据和实验对照。进展取决于开发心理结构的计算类似物，而不是假设人类测量自动应用于语言模型。