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人机共同进化被定义为人类与人工智能算法不断相互影响的过程，它日益成为我们社会的特征，但在人工智能和复杂性科学文献中研究不足。推荐系统和助手在人机共同进化中发挥着重要作用，因为它们渗透到日常生活的许多方面，并通过在线平台影响人类的选择。用户与人工智能之间的交互会产生潜在的无限反馈循环，其中用户的选择会生成数据来训练人工智能模型，而人工智能模型又会塑造后续的用户偏好。与传统的人机交互相比，这种人机反馈循环具有独特的特性，并会产生复杂且往往是“意想不到的”系统性结果。本文介绍了人机共同进化，这是人工智能与复杂性科学交叉领域新研究的基石，重点关注人机反馈回路的理论、实证和数学研究。在此过程中，我们：（i）概述现有方法的优缺点，并强调缺点和捕捉反馈回路机制的潜在方法；（ii）提出对复杂性科学、人工智能和社会交叉领域的反思；（iii）为不同的人机生态系统提供现实世界的例子；（iv）说明创建这样一个研究领域所面临的挑战，并在越来越抽象的层次上概念化它们，即科学、法律和社会政治。
人工智能人机共同进化
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