Technologie hlubokého učení dělají pokrok v různých oblastech a psychologie není výjimkou. S rostoucí dostupností dat a výpočetního výkonu začali psychologové zkoumat potenciál hlubokého učení pro pochopení lidského chování, kognice a duševního zdraví. Navzdory příslibu technik hlubokého učení v psychologii existují také potenciální rizika a výzvy, které je třeba řešit. Jednou z nejslibnějších aplikací hlubokého učení v psychologii je analýza dat z neurozobrazení. Data z funkční magnetické rezonance (fMRI) mohou například poskytnout podrobné informace o oblastech mozku, které jsou aktivní během různých kognitivních úkolů nebo emočních zážitků. Algoritmy hlubokého učení mohou pomoci identifikovat vzorce a rysy v těchto datech, které je pro lidi obtížné odhalit, a tím odhalit nové poznatky o tom, jak mozek funguje. Například hluboké učení bylo použito k predikci skóre kognitivních testů z dat fMRI a také k identifikaci oblastí mozku zapojených do emočního zpracování Další potenciální aplikací hlubokého učení v psychologii je analýza dat přirozeného jazyka. S rozvojem sociálních médií a online komunikace se objevilo velké množství dat ve formě textu, jako jsou příspěvky na sociálních sítích, online recenze a protokoly chatů. Na těchto datech lze trénovat algoritmy hlubokého učení, aby se získaly smysluplné informace o myšlenkách, pocitech a chování lidí. Hluboké učení bylo například použito k předvídání příznaků deprese a úzkosti na základě příspěvků lidí na sociálních sítích a také k identifikaci témat, která jsou nejčastěji diskutovaná v online komunitách duševního zdraví. Používání hlubokého učení v psychologii však přináší potenciální rizika výzvy . Jedním z hlavních problémů je možnost zkreslení dat a algoritmů. Algoritmy hlubokého učení jsou pouze tak dobré, jak dobrá jsou data, na kterých jsou trénována, a pokud jsou data zkreslená nebo nereprezentativní, mohou algoritmy produkovat zkreslené nebo nepřesné výsledky. Pokud je například algoritmus hlubokého učení trénován na datech fMRI ze vzorku převážně bílých mužů, nemusí být pro jiné demografické skupiny přesný. Podobně, pokud je algoritmus hlubokého učení trénován na datech sociálních médií, která je zaměřena na určitá témata nebo populace, nemusí být reprezentativní pro širší populaci. Dalším potenciálním rizikem jsou etické důsledky používání hlubokého učení k analýze duševního zdraví lidí. Zatímco algoritmy hlubokého učení mohou poskytnout cenné poznatky o duševním zdraví lidí, existují také obavy týkající se soukromí a utajení. Například, pokud je algoritmus hlubokého učení použit k předpovědi duševního zdraví člověka na základě jeho příspěvků na sociálních sítích, mohou být tyto informace použity proti nim zaměstnavateli, pojišťovnami nebo jinými organizacemi. Navíc existuje riziko, že použití hlubokého učení učení v psychologii by mohlo vést k redukcionistickému pohledu na lidské chování a duševní zdraví. Algoritmy hlubokého učení jsou navrženy tak, aby identifikovaly vzorce a asociace v datech, ale nemusí zachytit složitost a nuance lidské zkušenosti. Využití hlubokého učení může navíc posílit myšlenku, že duševní zdraví lze redukovat na soubor objektivních, měřitelných proměnných, přičemž duševní zdraví je ve skutečnosti komplexní a subjektivní fenomén, který nelze plně zachytit pouze daty otevírá se využití hlubokého učení v psychologii.