最近不少朋友问：现在大模型这么厉害，能不能直接让AI生成心理测评题目？听起来很高效——输入一个主题，比如“职场焦虑”或“亲密关系”，几秒钟就吐出一套题。但实际用起来，问题远比想象中复杂。
生成模型确实能快速产出大量题目草稿。比如让它围绕“青少年情绪调节”写10道题，它可能给出“当你感到难过时，会主动找人倾诉吗？”这类看似合理的选项。从语言流畅度和覆盖面看，效率确实高。但心理测评不是普通问卷，每一道题背后都涉及信效度、常模数据、因子结构等专业考量。AI生成的题目往往缺乏心理学理论支撑，容易出现引导性偏差、概念混淆，甚至无意中触发敏感情绪。更关键的是，它无法判断一道题是否真正测量了你想评估的维度——这是人工校验不可替代的核心环节。
在实际应用中，比如橙星云过去几年累计生成的4500多万份心理测评报告里，所有题目都经历了“AI初筛+专家复核”的流程。系统会先基于已有量表库和语义模型生成候选题项，再由心理学背景的编辑团队逐题审核：是否符合测量目标？是否存在文化偏见？选项是否互斥且覆盖全面？尤其在涉及抑郁倾向、亲子冲突或两性关系等敏感领域，一个措辞不当的题目可能带来误判，甚至引发用户不适。因此，哪怕技术再先进，人的专业判断始终是最后一道安全阀。
当然，这并不意味着要拒绝技术。合理利用生成模型，可以大幅缩短题目构思和初稿撰写的时间，把人力从重复劳动中解放出来，聚焦在更高阶的设计与验证上。比如在开发一套新的“职场倦怠”测评时，AI能快速提供不同角度的题干表述，供团队筛选优化。这种人机协作模式，既提升了效率，又保障了科学性。目前，像橙星云这样服务超900万用户的平台，正是通过这种方式，在职业发展、婚姻家庭、青少年心理等多个领域持续输出结构严谨、体验友好的测评内容。
说到底，心理测评的本质是“理解人”，而不仅仅是“收集答案”。技术可以辅助我们更快地接近问题，但真正读懂人心，仍需要专业、耐心和对个体差异的尊重。