人机协同演化动力学：基于长期交互的社会智能涌现形式化理论

arXiv cs.AI 论文
human-ai-interaction social-intelligence coevolution social-cognition long-term-interaction formal-theory arxiv

摘要

提出人机协同演化动力学框架（HACD-H），作为人机交互的形式化模型，整合了情感适应、关系组织、社会记忆和人格一致性。结果表明，社会智能源于长期社会认知协同演化。

arXiv:2606.19144v1 Announce Type: new 摘要：当前的对话式AI系统在语言生成、个性化和长上下文交互方面取得了显著进展。然而，大多数现有方法通过孤立组件（如情感建模、记忆检索或人格条件设置）来建模社交行为，缺乏一个统一框架来解释长期人机交互中稳定社交关系和社会智能的涌现。为此，我们提出了人机协同演化动力学框架（HACD-H），这是一个将人机交互视为自组织社会认知系统的形式化模型。HACD-H将情感适应、关系组织、社会记忆和人格一致性整合到一个统一的动力学框架中，并引入了多时间尺度社会认知、关系吸引子、信任盆地、发展相变和社会认知能量动力学等原则。我们构建了一个包含约14,700轮交互的对话数据集，并开发了一个理论驱动的实证评估框架。结果显示社会认知中存在时间持久性层次、稳定的关系吸引子、类似相变的发展模式以及结构化的社会认知能量景观。社会智能与社会认知能量呈显著负相关（r = -0.391, p < 0.001），且交互轨迹随时间表现出渐进式能量减少。这些发现表明，社会智能源于长期社会认知协同演化，而非孤立的对话能力。HACD-H为建模适应性人机社交互动和开发社交智能AI系统提供了统一的理论基础。
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/06/18 05:42 

# 人类与人工智能协同进化动力学：基于长期交互的社会智能涌现形式理论

来源：https://arxiv.org/abs/2606.19144  
查看 PDF（https://arxiv.org/pdf/2606.19144）  

> 摘要：当前对话式人工智能系统在语言生成、个性化及长上下文交互方面取得了显著进展。然而，大多数现有方法通过孤立组件（如情感建模、记忆检索或人格条件设定）来模拟社会行为，缺乏一个统一框架来解释长期人机交互中稳定社会关系与社会智能的涌现。针对这一问题，我们提出了人类与人工智能协同进化动力学框架（HACD-H），这是一个将人机交互形式化为自组织社会认知系统的理论模型。HACD-H 将情感适应、关系组织、社会记忆和人格一致性整合为一个统一的动力学框架，并引入了多时间尺度社会认知、关系吸引子、信任盆地、发展阶段转变和社会认知能量等原理。我们构建了包含约 14,700 个交互轮次的对话数据集，并开发了一个理论驱动的实证评估框架。结果揭示了社会认知中的时间持久性层级、稳定的关系吸引子、类似相变的发展模式，以及结构化的社会认知能量景观。社会智能与社会认知能量呈显著负相关（r = -0.391, p < 0.001），交互轨迹随时间呈现出能量逐渐降低的趋势。这些发现表明，社会智能来源于长期的社会认知协同进化，而非孤立的对话能力。HACD-H 为建模自适应人机社会交互和开发具有社会智能的人工智能系统提供了统一的理论基础。

## 提交历史

来自：Jingyi Zhou [查看邮件（https://arxiv.org/show-email/205fe0f5/2606.19144）] **【v1】**  
2026年6月17日星期三 14:47:59 UTC（2,441 KB）

相似文章

合成反适应：人机协同进化原理

arXiv cs.AI

引入了合成反适应的概念，即人类与AI系统通过相互适应对方的策略而共同进化，并通过围棋、社交互动和地缘政治模拟等实例加以说明。

用于人机协作决策的以人为中心的反思架构

arXiv cs.AI

本文介绍了一种用于人机协作决策的以人为中心的反思架构（HCRA），将任务建模为随机博弈，并利用带有语言反馈的强化学习。该框架显著提升了决策效能和推荐质量。

人机智能体交互：一种神经可塑性训练环境

arXiv cs.AI

本文提出，人类与AI智能体之间的迭代循环（请求、回应、评估、修正）是一个高频的神经可塑性训练环境，其重复性会强化负面心理模式，并指出这一机制可用于有益的认知训练。