Соціальна взаємодія за посередництва ШІ: Багатомасштабна перспектива

Автори: Junzhe Zhang

Опубліковано: 2025-12-19

Переглянути на arXiv →
#cs.AIAI аналіз#AI-Mediated Communication#Computational Social Science#LLMs#Network Topology#Social Dynamics#Agent-Based Modeling#Algorithmic BiasSocial MediaEnterprise SoftwareMental HealthCustomer ServiceOnline Dating

Анотація

Ця стаття досліджує соціальну взаємодію за посередництва ШІ з багатомасштабної перспективи, аналізуючи її вплив на індивідуальному, груповому та суспільному рівнях. Ми вивчаємо, як агенти та системи ШІ впливають на людське спілкування, стосунки та колективну поведінку, розглядаючи як переваги (наприклад, покращене спілкування, соціальна підтримка), так і виклики (наприклад, алгоритмічна упередженість, проблеми конфіденційності). Дослідження надає всебічну основу для розуміння та розробки відповідального ШІ, який сприяє позитивній соціальній взаємодії та враховує етичні аспекти.

Вплив

transformative

Теми

7

💡 Просте пояснення

Уявіть, що кожне ваше повідомлення автоматично полірується суперввічливим редактором. Ця стаття досліджує, що відбувається, коли всі використовують такі інструменти. Виявлено, що хоча індивідуальні розмови стають плавнішими та швидшими, суспільство в цілому може стати нуднішим і розділеним, тому що ми перестаємо стикатися зі складними або іншими способами висловлювання. Це як автотюн для наших думок — звучить ідеально, але все починає звучати однаково.

🎯 Постановка проблеми

Оскільки інструменти ШІ все частіше опосередковують людське спілкування (наприклад, розумні відповіді, інструменти переписування), бракує розуміння щодо кумулятивних ефектів цих втручань на рівні суспільства. Хоча вони оптимізують локальну ефективність, їхній вплив на глобальну структуру мережі, різноманітність думок та соціальну поляризацію залишається невивченим.

🔬 Методологія

Автори застосували змішаний метод. 1) Мікрорівень: Контрольоване лабораторне дослідження (n=200), де учасники брали участь у переговорах з допомогою ШІ та без неї (використовуючи GPT-4). 2) Макрорівень: Агентне моделювання (ABM), що симулює 10 000 агентів у динамічній мережі, використовуючи параметри, отримані з дослідження людей, для моделювання поширення повідомлень та змін топології з часом. Вимірювалися семантична відстань, полярність настрою та коефіцієнти кластеризації мережі.

📊 Результати

Дослідження показало, що посередництво ШІ збільшило швидкість спілкування на 25% і сприйняту ввічливість на 40% (мікро). Однак це зменшило семантичну варіативність відповідей на 60%. У макромасштабній симуляції мережі, що використовують медіацію ШІ, зближувалися до стабільних кластерів (ехо-камер) на 30% швидше, ніж контрольні групи. Хоча конфлікти всередині кластерів зменшилися, семантична відстань між кластерами збільшилася, що свідчить про те, що медіація ШІ зміцнює соціальні кордони.

Ключові висновки

Оптимізація спілкування для ефективності та ввічливості несе приховану ціну зниження когнітивної різноманітності. Щоб запобігти стагнації суспільства та глибшій поляризації, посередники ШІ повинні бути розроблені з «корисним тертям», яке зберігає унікальне людське вираження, а не зводиться до статистичного середнього.

🔍 Критичний аналіз

Стаття забезпечує важливий міст між HCI (взаємодія людина-комп'ютер) та мережевою наукою. Однак вона страждає від детерміністичного погляду на технології. Передбачається, що оскільки ШІ *може* згладити спілкування, користувачі безкритично це приймуть. Історія показує, що люди часто обігрують або підривають інструменти спілкування. Багатомасштабна модель є елегантною, але, можливо, занадто спрощує «мезорівень» (організаційну культуру), розглядаючи її лише як сукупність діад, а не як окрему структурну одиницю зі своїми правилами.

💰 Практичне застосування

  • B2B SaaS для безконфліктного корпоративного спілкування.
  • Freemium споживчий додаток для «Харизматичного листування».
  • Ліцензування API для додатків знайомств для «Початку розмови».

🏷️ Теги

#AI-Mediated Communication#Computational Social Science#LLMs#Network Topology#Social Dynamics#Agent-Based Modeling#Algorithmic Bias

🏢 Релевантні індустрії

Social MediaEnterprise SoftwareMental HealthCustomer ServiceOnline Dating