李峙出现在浙江大学心理学与人工智能研修班原简章拟聘师资名单中，原简章未确认个人授课安排。本文讨论AI与心理学研究的证据、评估和应用边界，供读者理解公开课程主题；具体师资与课表以正式通知为准。

先明确主题的核心问题

讨论AI在心理学中的应用，首先要问它服务于什么任务、依赖哪些数据、怎样评估结果，以及出错时由谁负责。把模型输出当作结论会掩盖工具本身的局限。AI应用从业务任务和数据条件开始评估。模型、算力和工具是实现方式，是否解决真实问题仍需要实测。

把证据和情境放在一起

人机交互研究需要结合行为记录、主观报告和具体情境理解用户体验。不同证据能够互相补充，但各自都有测量误差和适用边界。技术选择要结合成本、准确性、隐私、安全、人工复核和组织能力。不同企业的流程与风险不同，不能照搬单一案例。

将理解转成可执行的观察

涉及心理健康或个人数据的产品，还应审查知情同意、数据最小化、隐私保护和人工复核机制。技术试点应从低风险、可监督场景开始。小范围试点应设定基线与验收指标，记录异常、人工修正和维护成本，再依据结果逐步调整。

说明方法的适用边界

原简章把李峙列为拟聘师资，但没有公布个人课程分工。本文围绕心理学与AI的一般研究问题展开，不构成心理诊断、治疗建议或其个人观点。AI部署涉及数据授权、个人信息和系统安全。具体方案需由专业团队按实际业务与适用规则评估。

延伸阅读与实践

李峙、浙江大学心理学与人工智能研修班、人工智能应用、心理学证据。学习者可以围绕“浙江大学心理学与人工智能研修班”整理一页问题清单：先写明希望回答的问题，再标出来源、时间、条件和仍待核实的部分。把公开页面明确写出的内容、本文的一般知识延展和个人判断分开，能避免把历史安排误读为当前承诺。遇到不同材料时，应检查它们是否讨论同一对象、同一时期和同一口径，再决定是否能够比较。实际应用需要结合使用者、组织能力和现场条件逐步验证；如果涉及专业风险，应交由合格人员依据完整材料评估。

课程与师资说明：本站课程页面《浙江大学心理学与人工智能研修班｜原简章拟聘师资》将李峙与公开主题心理学与人工智能（原简章拟聘师资）相对应。本文围绕页面公开主题作知识性延展，不复述老师课堂原话。本文只依据本站公开页面列出的课题和师资关系，不推断未公布的课堂细节。具体新期时间与教师安排请以最新正式通知为准。

老师公开履历：李峙。浙江大学心理与行为科学系特聘教授，博士生导师。美国路易斯维尔大学、斯沃斯莫尔学院心理学专业博士后。主持国家自然科学基金项目多项，研究成果发表于 Psychological Science 等心理学顶级期刊。曾与腾讯研究院 S-Tech 工作室合作出版学术专著《身临其境：那些被 VR 影响的心灵、身体与社会》。原简章将其列入拟聘师资，未单列个人课题或授课日期。

本文依据本站公开师资履历与对应课程页面的主题作知识性梳理，不等同课堂逐字内容，也不代表老师未公开的个人观点。报名或安排学习前，请核对当前期次、课表、教师确认情况与开课时间；历史课表不代表该课程当前仍在开班。

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