智能体社会仿真 |「AI × 传播」读书会第二季第五期

导语

本期「AI × 传播」读书会第二季第五期，北京师范大学系统科学学院在读研究生李正阳将聚焦“智能体社会仿真”。分享将围绕复杂系统视角下，社会仿真通过行动者、规则、网络与环境互动，揭示宏观传播现象的生成机制。大语言模型智能体以人物画像、记忆与行动嵌入仿真，增强语义理解、认知判断与多轮互动能力。在虚假信息、态度扩散和极化等案例中，LLM仿真展现研究价值，并需结合评估方法，同时应对计算成本、模型依赖、行为同质化及现实有效性等挑战。

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。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

基于复杂系统视角重新审视传播过程，介绍社会仿真如何通过构建行动者、行为规则、互动网络与环境条件，解释宏观传播现象的生成机制。在此基础上，重点讨论大语言模型智能体如何以人物画像、记忆、行动和环境交互为核心嵌入社会仿真，拓展传统模型在语义理解、认知判断与多轮互动方面的能力。报告结合虚假信息演化、态度扩散和群体极化等传播学案例，说明LLM智能体社会仿真的研究价值、实现方式与评估方法，并讨论计算成本、模型依赖、行为同质化和现实有效性等关键挑战。

分享大纲

1.传播过程是一个复杂系统

2.社会仿真的传播学价值

3.LLM- agent嵌入社会仿真

4.LLM-agent驱动的传播仿真案例

5 总结

核心概念

社会仿真、计算传播学、复杂系统、LLM智能体

主讲人介绍

主讲人：北京师范大学系统科学学院硕士研究生，研究兴趣包括复杂系统，多主题建模，计算传播。

参考文献

[1] Worlds of agents: Prospects of agent-based modeling for communication research. Communication Methods and Measures, 15(4), 243-254.

[2]Generative agents: Interactive simulacra of human behavior. In Proceedings of the 36th annual acm symposium on user interface software and technology (pp. 1-22).

[3]Large language models empowered agent-based modeling and simulation: A survey and perspectives. Humanities and Social Sciences Communications 11.1 (2024): 1-24.

[4]Take caution in using LLMs as human surrogates. Proceedings of the National Academy of Sciences 122.24 (2025): e2501660122.

[5]Integrating llm in agent-based social simulation: Opportunities and challenges." arXiv preprint arXiv:2507.19364 (2025).

时间信息

2026年8月6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。

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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