Social Influence and the Allocation of Scientific Attention in AI Populations
创建于 更新于
摘要
本文借鉴 Music Lab 实验设计，研究社会信息如何影响 AI 群体对科学论文的选择。基于 GPT-5.6 Sol 对 114 篇《美国经济评论》2025 年论文的两组实验发现，展示先前选择会使单个代理平均选择量下降 17.2%，集体覆盖范围收窄、选择集中度上升，并放大社区间差异；随机赋予论文初始热度后，其后续被选择率提高 45.55 个百分点。AI 选择与外部引用仅有适度相关，与下载量相关性很弱，说明信息展示规则会显著塑造人工科研群体的科学注意力分配。[page::0][page::1][page::6][page::10][page::11]
