生成式AI偏差认知传播的双层网络动力学模型与案例研究

来源：华东师范大学学报·哲学社会科学版杂志2025年第5期北京时间：

作者：朱宏淼, 赵晓冬, 周慧敏, 齐佳音

单位：朱宏淼, 男, 博士, 副教授, 研究方向为复杂网络传播动力学、人工智能与变革管理、知识管理. E-mail: hongmiaoz87@163.com

摘要：基于耦合网络与传播动力学, 构建了企业管理者-普通员工双层网络中生成式AI(Generative Artificial Intelligence, GAI)偏差认知传播动力学模型, 以揭示GAI偏差认知的传播机理. 模型综合考量了层级间交流与认知培训的影响, 并运用下一代矩阵法精确计算出传播阈值R0, 为有效治理提供了关键量化依据: 当R0<1时, 偏差认知自发消失; 当R0>1时, 偏差认知存在扩散风险. 此外, 通过数值仿真对比评估两种干预策略, 并结合案例研究深度解析了偏差认知在企业内生成与传播的驱动机制.

关键词：GAI偏差认知传播,耦合网络,复杂网络动力学模型,阈值,案例研究,

基金资助：国家自然科学基金(72571169, 72101143); 教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(24JZD040); 国家自然科学基金重大项目(72293583, 72293580)