《Nature》子刊：人机社会学的框架

主要观点总结

本文探讨了人与机器的新社会学，从虚假社交媒体账户和生成式人工智能聊天机器人到交易算法和自动驾驶车辆，机器人、自动程序与算法正迅速增多并渗透进我们的传播渠道、社会互动、经济交易和交通网络中。文章回顾了近期的研究，并识别出竞争、协调、合作、传染效应和集体决策等情境中的一般性动态与模式。为了建立更加稳健且具有韧性的“人–机共同体”，研究者应运用复杂系统方法研究这类共同体；工程师应在人工智能系统中明确考虑“人–机”和“机–机”交互的设计；而监管者则应管理人类与机器之间的生态多样性与社会共同发展。文章的核心假设是：人类与机器共同构成一个统一的社会系统，与此相对，并不将机器视为某种单一媒介或实体，而是强调其多样性、独立性与异质性，以及它们与其他行动者之间的互动。

关键观点总结

关键观点1: 文章识别了在人-机互动中的普遍动态机制和模式，这些机制和模式在多个领域中都有体现，包括人机交互、机器人学、网络科学等。

这些动态机制和模式涵盖竞争、协调、合作、传染效应和集体决策等方面，对理解人与智能机器之间的复杂互动机制至关重要。

关键观点2: 文章呼吁建立一门关于人类与机器的新社会学，以更好地理解人机社会系统中的集体行为。

这一新兴领域的研究需要综合多个学科的知识，包括社会学、计算机科学、心理学等。

关键观点3: 文章讨论了机器对系统的影响取决于其数量、算法、网络位置与互动环境等多个因素。

这些因素包括制度、组织结构、技术可及性和文化规范等，机器不仅通过人机互动影响结果，也通过改变人际互动模式间接塑造集体行为。

关键观点4: 文章指出了研究、设计和政策制定等方面的挑战和机遇。

在研究方面，需要更多实证为基础、以机制为核心的累积性社会学研究；在设计方面，需要强化社会机器的设计以建立信任、保障合规、促进和谐；在政策方面，需要系统导向的人工智能政策和伦理治理方式。

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