近日，德累斯顿工业大学协同系统中心、马克斯·普朗克人类发展研究所与巴塞尔大学联合团队在《美国国家科学院院刊》发表研究，揭示大语言模型在解析人类决策动因中的新应用。研究团队突破传统单一行为数据的局限，构建了一套融合实验选择记录与参与者自由文本解释的分析框架。在赌博决策实验中，研究人员引导被试逐笔记录决策思考过程，并借助大语言模型对照预设决策理论对文本进行大规模语义识别。结合数学建模对实际选择行为的交叉验证，该框架有效将主观叙述转化为结构化数据。结果表明，人类决策并非依赖固定策略，其核心动因会随问题结构与情境变化发生系统性偏移。主笔人卡米尔富瓦卡博士指出，在金融规划、医疗选择及公共政策等涉及多重权衡的现实场景中，个体对复杂问题的简化方式与信息聚焦倾向，仅凭外部行为难以捕捉。该研究证实了自我报告数据的学术价值，并展示了大语言模型在认知科学分析中的可扩展性。这一范式创新为未来在更贴近真实世界的复杂环境中深入研究人类决策机制提供了全新工具。