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机器介入下的人-机群体智能 |「AI * 传播」读书会第二季第十六期

发布时间：2026-10-28 15:24:11 最近访问：2026-10-28 15:24:12

导语

本期「AI × 传播」读书会第二季第十六期，上海交通大学副教授任汝芩将聚焦“机器介入下的人-机群体智能”这一主题进行分享。本期读书会从人-人群体协作的基础概念出发，延伸至Agentic IS人-机混合协作，并结合信息系统与人机交互领域的代表性实证研究，探讨任务分配制度变化与机器介入后协作效能的助益与挑战。

集智俱乐部联合北京师范大学新闻传播学院许小可教授、北师大珠海校区计算传播学研究中心周晓禹老师共同发起「AI 传播」读书会第二季。读书会立足工具—对象—范式三重核心维度，完整搭建AI与传播交叉领域学习体系：拆解AI作为传播研究工具的实操方法、剖析AI作为新型传播主体的社会影响、探索人机协同驱动的传播学全新研究范式，一站式理清三大核心议题：如何借助AI开展传播研究、如何将AI本身作为传播研究对象、如何把握人机协同带来的学科变革。

报告简介

人工智能驱动的社交机器人正在深度参与原有的人类群体智能系统（Collective intelligence systems）。原有的人类间信息生产协作是基于人际互动机制和社会性线索的运作，而随着机器的介入，已经很复杂的人际动力关系进一步转变为人-机混合的群体性动力关系。
本次分享以“机器介入下的人-机群体智能”为主题，结合近年来管理学尤其是信息系统、人机交互领域的代表性研究，讨论机器的引入对人-机混合智能系统带来了哪些助益和挑战。首先介绍人类群体智能系统的基础概念（人-人群体协作），再介绍Agentic IS（人-机混合群体协作）的概念延伸。在此理论框架的基础上，结合2-3个具有代表性的实证论文进一步介绍研究人-机群体智能系统的前沿方法，将涉及任务分配制度的变化、机器介入后的群体协作效能变化等议题。
分享大纲
一、引言：为什么人机协作系统是新议题？
从"AI作为工具"到"AI作为协作者/仲裁者"的角色演变
研究场景：Wikipedia、Reddit等开放协作平台作为天然实验室
两个学科视角的交叉：人机传播 × 信息管理系统
二、核心概念与理论基础
Bot的概念与分类
理解人-机协作的若干理论角度
社会交换理论：互惠结构如何被打破或重塑
委托-代理框架：谁授权Bot？授权了什么？
权威、权力理论：权力从何何来？权力如何发生在人-机协商中？
核心张力：机器的效率逻辑（非社会性） vs. 人类的社会合作逻辑
三、机器介入群体智能的多层效应
个体层：参与行为的"挤出效应"
群体层：社区网络结构的重塑
组织/权威层：当机器开始评估和评价人类
四、综合讨论与前沿展望
从Bot到Agentic AI
实践启示：部署AI协作系统时需同步设计权威申诉与治理机制
开放问题：算法偏见、人机信任、协同公平性
核心概念
人机协作系统：指由人类行动者与人工智能体共同构成的社会—技术系统。在该系统中，二者围绕共享目标进行任务分解、分工与持续互动，并通过相互调适产生任何一方单独难以达成的结果。信息管理领域亦以“混合智能系统”（hybrid intelligence system）指称同类对象（Dellermann et al., 2019）。
大众生产（peer production）：亦称为基于公地的大众生产（commons-based peer production，CBPP），指大量分散个体借助互联网技术设施，在不依赖市场价格与科层指令的条件下协同生产信息、知识与文化产品的社会经济系统。其协调机制依托共享规范、技术架构与公地治理，维基百科与自由／开源软件为典型形态。
集体智能（collective intelligence）：指群体以看似智能的方式集体行动、并在多样任务上呈现的整体性问题解决能力，其水平不可还原为成员个体智力之和。
社群动力（group dynamics／community dynamics）：指群体内部及群体之间发生的具有影响力的行动、过程与变化，涵盖互动、相互依赖、规范、角色、地位与凝聚力等要素。在开放协作平台研究中，它具体表现为成员的进入与退出、贡献分工、规范形成与违规制裁，以及围绕治理权的持续协商。
主讲人介绍
主讲人：任汝芩，博士毕业于南加州大学安娜伯格传播学院。研究兴趣为数智系统中的人机协同和用户行为；具体工作集中在两个方面：（1）信息系统范式下的集体智能与人机协同研究，（2）计算传播范式下的网络信息治理研究。主要运用社交网络分析、统计建模、计算传播等前沿的量化分析方法。有多篇论文发表于重要SSCI期刊和计算机CCF－A级会议论文集，包括New Media & Society, Internet Research, Communication Research, ACM CHI等。现主持国家社科基金1项，省部级项目2项（教育部人文社科青年项目，浦江人才项目），获上海市领军人才称号。
参考文献
[1] Baird, A., & Maruping, L. M. (2021). The Next Generation of Research on IS Use: A Theoretical Framework of Delegation to and from Agentic IS Artifacts. MIS Quarterly, 45(1).
[2] Safadi, H., Lalor, J., and Berente, N. (2024). "The Effect of Bots on Human Interaction in Online Communities," MIS Quarterly, 48(3), 1279-1296.
[3] Ostern, N. K., Maruping, L. M., Kowalkiewicz, M., Weking, J., & Thatcher, J. B. (2026). When bots evaluate humans: delegation to bots and the reshaping of authority. MIS Quarterly, 1-27.
[4] Yan, B., Sun, J., Zheng, L. (Nico), Ren, R., & Lindberg, A. (2025). Ripples in the Water: How Bots Shape Task Allocation in Peer Production. ICIS 2025 Proceedings. https://aisel.aisnet.org/icis2025/hti/hti/22

时间信息

2026年10月29日周四14:00-16:00，腾讯会议线上进行。

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「AI × 传播」读书会第二季

传播学从现象出发。今天，AI 已经深度进入信息生产、内容分发、社会互动、公共判断和知识生产过程。它既是工具，也是媒介；既是研究对象，也是协作者；既提升效率，也制造新的偏见、信任和责任问题。AI × 传播成为一个新的领域。2025年8月至12月，集智俱乐部联合许小可、张子柯、王成军、廖好四位老师发起第一季“AI × 传播学”读书会，吸引了225人报名参与。由来自北京师范大学、南京大学、复旦大学、浙江大学、香港城市大学、深圳大学等高校的15位主讲人，围绕计算叙事、智能传播、人机传播、传播拟真四个方向，绘制了 AI × 传播领域的前沿地图。

「AI × 传播」读书会第二季由集智俱乐部联合北京师范大学新闻传播学院，北京师范大学珠海校区计算传播学研究中心许小可教授、周晓禹讲师共同发起，我们将从“工具-对象-范式”三重维度出发，系统梳理 AI × 传播的实践路径——如何用 AI 做研究，如何研究 AI 本身，如何理解人机协同的新范式。

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