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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
1
作者
朱宏淼
赵晓冬
+1 位作者
周慧敏
齐佳音
《华东师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期191-201,共11页
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...
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.
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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
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职称材料
题名
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
1
作者
朱宏淼
赵晓冬
周慧敏
齐佳音
机构
上海对外经贸大学工商管理学院
上海交通大学安泰经济与管理学院
广州大学网络空间安全学院
北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室
出处
《华东师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期191-201,共11页
基金
国家自然科学基金(72571169,72101143)
国家自然科学基金重大项目(72293583,72293580)
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(24JZD040)。
文摘
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
Keywords
GAI bias cognition propagation
coupled networks
dynamics model in complex networks
threshold
case study
分类号
O175 [理学—基础数学]
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作者
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1
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
朱宏淼
赵晓冬
周慧敏
齐佳音
《华东师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
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