白虎 新闻｜电子系城市科学与筹划运筹帷幄中心最新后果建议信息能源学表面，揭示“东谈主

新一代信息与智能工夫的迅猛发展激动着东谈主类迟缓迈入智能社会。在数字工夫和智能保举算法的加握下，媒体和平台越来越贴心，老是能最快最准的方单合东谈主们的个性化偏好和需求。然而，与此同期，智能精确保举以致“信息茧房”阵势约束发酵，不雅点通常的东谈主群在集聚空间组成团体，特订价值偏好在群体中网罗放大，渐渐酿成顶点的不雅点。针对名东谈主或社会事件的每一种顶点不雅点齐好像被应用成为相识格式渗入和影响的器用，在集聚空间和试验寰宇中煽风燃烧，掀翻“汹汹民心”。然而，即便如斯，咱们对于信息茧房仍所知甚少：着实线上系统中的信息茧房究竟有多严重？贫苦大领域实证运筹帷幄；信息茧房的酿成机理是什么？贫苦基础表面复古；如何搞定信息茧房问题？贫苦行之灵验的技巧。

近日，清华大学电子系城市科学与筹划运筹帷幄中心与公管学院跨学科合营，通过大领域实证运筹帷幄与信息能源学表面建模，初度大领域数据实证及表面揭示了信息媒体上信息茧房泄露的内在机理与相变规模，为解析当下智能社会中东谈主-智交互复杂社会系统提供了全新念念路。该后果以“东谈主-智自适当能源学运转信息茧房泄露”（Human–AI adaptive dynamics drives the emergence of information cocoons）为题在《当然·机器智能》（Nature Machine Intelligence）上在线发表。该后果聚焦于新闻与视频两个典型场景，通过分析5.7亿用户行径数据和使用信息熵度量信息茧房严重进度，发当今一年交互后，高出57%的活跃用户均资历了不同进度的信息熵下跌，记号着试验系统中信息茧房的严重性。在实证发现的基础上，该后果建议了东谈主-智自适当信息能源学模子，以建模东谈主类与保举算法之间的舛错反映回路，并通过系统信息熵的演化方法来描述信息茧房相变经过。该模子从非均衡态统计力学视角揭示了“种种化-部分信息茧房-深度信息茧房“复杂系统的相变经过及相变规模，为限度东谈主-智交互复杂社会系统中的信息茧房问题提供了表面基础，并启发后续联想通过均衡系统正反映与负反映以及算法精确推送与用户解放探索，消除信息茧房，进而杀青负包袱的保举算法。

论文纠合：

https://www.nature.com/articles/s42256-023-00731-4

代码及数据纠合：

https://github.com/tsinghua-fib-lab/Adaptive-Information-Dynamic-Model

东谈主工智能算作一种新兴颠覆性工夫，正在深刻变嫌着东谈主类的坐褥、生涯姿色和念念维姿色，对经济发展与社会越过产生着要紧而深刻的影响。其中，保举算法算作东谈主工智能工夫最豪迈应用的一种，好像灵验缓解信息过载问题，极猛进度地影响着东谈主们的所见所闻与所念念所想。然而，保举算法亦然一把双刃剑，其所提供的个性化保举会使东谈主们所战争的信息变得越来越同质化，渐渐困于信息茧房之中。而这些同质化的信息，不但会摈弃东谈主们的眼界，使其远隔集体、疏离社会，而况还会孕育社会矛盾与分裂。因此，为了遮挡信息茧房的产生，解析其背后的产盼望理是首要一步。

已有对于信息同质化问题的运筹帷幄[1-5]，大多聚焦于东谈主类行径或是智能算法。通过实证运筹帷幄要津，运筹帷幄指出酬酢媒体上同质东谈主群聚积的潜在身分或是算法过滤效应，然而由于数据与要津论的摈弃，仅好像提供联系性论断。最近，一些实证运筹帷幄[25，26]进行了因果性的分析。然而，这些运筹帷幄仍未提供内在机感性的分析与解释。更进一阵势，现时保举算法大多基于黑盒的东谈主工智能深度学习要津，而其背后的数以亿计的参数目，使得咱们愈加难以知悉信息茧房的根源。

针对信息茧房根源未知的问题，运筹帷幄团队聚焦于新闻与视频两个典型场景，通过大领域实证运筹帷幄发现，在一年交互经过中，高出57%的活跃用户均资历了不同进度的信息种种性的下跌，并指出基于通常度匹配与正负反映是影响信息同质化经过的舛错要素。进一步，基于实证发现与保举算法领域执行，运筹帷幄团队受马上热力学念念想启发，创造性地建议了东谈主-智自适当信息能源学模子。该模子通过描述基于通常度匹配与反映应用两个基本机制，机感性地建模了东谈主类与保举算法之间的舛错反映回路，并通过系统信息熵的演化来描述系统相变经过。通过仿着实验与表面分析，揭示了“种种化-部分信息茧房-深度信息茧房“复杂系统的相变经过及相变规模，为限度东谈主-智交互复杂社会系统中的信息茧房问题提供了表面基础与实用要津。

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工夫重心

运筹帷幄团队聚焦于新闻与视频两个内容保举典型场景，通过大领域着实数据的实证分析，描述了着实寰宇信息茧房的严重进度偏激影响身分。具体而言，运筹帷幄团队使用信息熵来描述用户所罗致信息的种种性，发现高出57%的活跃用户齐资历了不同进度的信息种种性的下跌，其视线被保举算法渐渐局限于窄小的信息茧房。通过进一步分析，运筹帷幄团队发现保举算法基于通常度匹配的强度以及正负反映是影响信息茧房产生的舛错要素。该实证运筹帷幄不仅初度量化了着实大领域在线信息系统中信息茧房的严重进度，而况为后续表面模子的建议奠定了基础。

(a-c)聚焦于新闻与视频两个典型场景，量化着实寰宇信息茧房严重进度；（d-f）通常度匹配强度、正负反映是影响信息茧房酿成的挫折身分。

基于实证论断与保举算法领域执行，吞并马上热力学表面，运筹帷幄团队创造性地建议了东谈主-智自适当信息能源学模子。该模子选拔信息熵来暗意用户所战争信息的种种性，并使用系统信息熵散播来暗意系统所处气象。与依靠数以亿计参数的深度学习模子不同，所建议的模子仅依靠基于通常度匹配与用户反映两个基本机制，机感性地建模了东谈主类与保举算法之间的舛错反映回路，并使用马上能源学方程描述东谈主-智复杂能源学交互经过。

其中，代表用户已被不雅测到的兴味散播，代表物品的特征散播，分离代表基于通常度匹配强度、正反映应用率、负反映应用率、解放探索强度。基于上式好像推导出姿色对于用户在各种主题上已被不雅测到的偏好的福克-普朗克方程，进一步通过平均场雷同要津，最终好像推导出用户所罗致的信息熵在东谈主群上的散播。运筹帷幄团队指出，在不同参数空间下，该东谈主-智交互复杂社会系统存在种种化、部分信息茧房与深度信息茧房三种气象，而这三种系统气象分离被三种不同的信息熵散播所描述。大领域的仿着实验与实证分析进一步考据了所建议模子的解释力与灵验性。

跟着（a）基于通常度匹配强度或（b）正反映应用率的加多，东谈主-智交互复杂社会系统资历了从种种化气象到部分信息茧房气象，再到深度信息茧房气象的相变经过。红色虚线为表面线，柱状图为仿真线。

通过协调分析，运筹帷幄团队展示了在基于通常度保举、正负反映应用以及解放探索四个要素协调运转下的全体系统的相变图，并揭示了在信息茧房泄露的内在机理。具体而言，基于通常性匹配算作灵验力场，激动复杂交互系统从种种化走向同质化。正反映进一步放大了这一力场，导致信息种种性下跌。而负反映息争放探索通过禁止灵验力场的作用，为系统引入扰动，从而促进信息种种性。对于相变规模，表面臆想收场与仿着实验收场呈现出高度一致性，同期，通过多数仿着实验与实证分析，举例替换函数、测量信息熵散播等，进一步考据了所建议模子的肃肃性与灵验性。

系统相变图，（a-b）基于视频与新闻场景数据的三维系统相变图，（c-e）基于视频场景数据的二维系统相变图，（f-h）基于新闻场景数据的二维系统相变图。

跟着东谈主工智能工夫的豪迈应用，东谈主类与智能系统之间的复杂交互组成了一个触及多个实体与多种反映的复杂东谈主智交互系统。现时东谈主工智能大多基于深度学习工夫，而其黑盒属性进一步退却了深入解析该类复杂交互系统中的动态特点和泄露行径。运筹帷幄团队所建议的自适当信息能源学模子通过提供对信息茧房泄露行径的机感性建模，为深入运筹帷幄各种复杂东谈主-智交互系统提供了有劲的表面器用。此外，所建议的表面模子对于负包袱的保举算法联想具有实质引导道理。该运筹帷幄指出两个信息茧房的灵验要津，即促进负反映的灵验应用，从学惯用户的负反映这一全新视角来建模用户偏好；以及促进用户解放探索，通过增大用户对于本人内容破钞的解放度与自主权，来拓宽信息视线。说七说八，该运筹帷幄后果不仅为保举算法联想指明了实质校正标的，而况还为解析东谈主-智交互复杂社会系统提供了表面器用，以启发后续Complex System for AI的联系运筹帷幄。

作家先容

清华大学电子系城市科学与筹划运筹帷幄中心博士生朴景华与博士后刘家臻为论文共同第一作家，李勇副评释为通讯作家；清华专家照看学院张芳助理评释、苏竣评释为共同作家。该运筹帷幄后果赢得科技转换2030—“新一代东谈主工智能”要紧姿色与当然科学基金项接洽支握。

[1] Eytan Bakshy， et al. “Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook”. In: Science 348.6239 (2015)， pp. 1130–1132.

[2] Matteo Cinelli， et al. “The echo chamber effect on social media”. In: Proceedings of the National Academy of Sciences 118.9 (2021)， e2023301118.

[3] Philipp Lorenz-Spreen， et al. “A systematic review of worldwide causal and correlational evidence on digital media and democracy”. In: Nature human behaviour 7.1 (2023)， pp. 74–101.

[4] James Flamino， et al. “Political polarization of news media and influencers on Twitter in the 2016 and 2020 US presidential elections”. In: Nature Human Behaviour (2023)， pp. 1–13.

[5] Ana Lucia Schmidt， et al. “Anatomy of news consumption on Facebook”. In: Proceedings of the National Academy of Sciences 114.12 (2017)， pp. 3035–3039.

[6] Ro’ee Levy. “Social media， news consumption， and polarization: Evidence from a field experiment”. In: American economic review 111.3 (2021)， pp. 831–870.

[7] Christopher A Bail， et al. “Exposure to opposing views on social media can increase political polarization”. In: Proceedings of the National Academy of Sciences 115.37 (2018)， pp. 9216–9221.

开首｜清华新闻网

裁剪｜陶旋姿

审核｜汪 玉 李冬梅白虎