Human-AI Co-Evolution and Epistemic Collapse: A Dynamical Systems Perspective
作者: Xuening Wu, Yanlan Kang, Qianya Xu, Kexuan Xie, Jiaqi Mi, Honggang Wang, Yubin Liu, Zeping Chen
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2026-05-07
备注: 5 pages, 3 figures, ICML EIML Workshop submitted
💡 一句话要点
提出人机协同进化动态系统模型，揭示AI依赖可能导致认知退化风险
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人机协同进化 动态系统 认知卸载 模型崩溃 信息瓶颈
📋 核心要点
- 现有研究孤立地看待人类认知卸载和模型崩溃问题，忽略了人与AI之间的相互影响。
- 论文构建人机协同进化动态系统模型，将人类认知、数据质量和模型能力纳入统一框架。
- 研究发现过度依赖AI可能导致系统向低多样性、次优平衡状态转变，造成认知退化。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）正在重塑知识的生产方式，人们越来越依赖AI系统进行生成、总结和推理。以往的研究通常孤立地考虑人类的认知卸载和递归训练中的模型崩溃。本文提出了一个统一的视角：人类和语言模型形成一个耦合的动态系统，通过使用、生成和再训练的反馈循环连接。本文引入了一个包含三个变量（人类认知、数据质量和模型能力）的最小模型，并表明这种反馈可以产生不同的动态状态。分析确定了三种状态：协同进化增强、脆弱平衡和退化收敛。通过一个简单的模拟，证明了对AI日益增长的依赖可能导致向低多样性、次优平衡的转变。从信息论的角度来看，这种转变对应于人机循环中出现的信息瓶颈，其中熵的减少反映了闭环反馈下多样性和支持的丧失，而不是有益的压缩。这些结果表明，AI系统的发展轨迹不仅受模型设计的影响，还受到人机协同进化的动态影响。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决过度依赖AI可能导致的人类认知能力退化问题。现有研究通常孤立地研究认知卸载和模型崩溃，缺乏对人与AI之间相互作用的整体性理解，无法有效预测和避免潜在的负面影响。
核心思路：论文的核心思路是将人类和AI系统视为一个耦合的动态系统，通过分析它们之间的反馈循环来理解协同进化的过程。通过构建一个简化的数学模型，研究不同动态状态下的系统行为，从而揭示过度依赖AI可能带来的风险。
技术框架：论文构建了一个包含三个变量的最小动态系统模型：人类认知能力、数据质量和模型能力。这三个变量通过反馈循环相互影响：人类使用AI生成的内容，这些内容影响数据质量，数据质量又影响模型的训练，最终模型的能力反过来影响人类的认知。通过模拟这个动态系统，研究者可以观察系统在不同参数设置下的演化轨迹。
关键创新：论文的关键创新在于提出了人机协同进化的动态系统视角，将人类和AI视为一个相互影响的整体。这种视角超越了以往孤立的研究方法，能够更全面地理解AI对人类认知和社会的影响。此外，论文还从信息论的角度解释了系统退化的原因，认为过度依赖AI会导致信息瓶颈，降低系统的多样性和适应性。
关键设计：论文使用了一个简化的三变量动态系统模型，具体变量包括：人类认知能力（H），数据质量（D），模型能力（M）。模型使用微分方程描述了这些变量之间的相互作用。具体的参数设置和方程形式未知，但目标是捕捉人机交互的基本动态特征。论文通过数值模拟分析了不同参数设置下系统的演化行为，例如，模拟了增加对AI的依赖程度（可能是通过调整H对M的依赖系数）对系统状态的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过模拟实验展示了过度依赖AI可能导致系统向低多样性、次优平衡状态转变。具体而言，当人类对AI的依赖程度增加时，系统会从协同进化增强状态转变为退化收敛状态，表现为人类认知能力下降、数据质量降低和模型能力停滞。这种转变对应于人机循环中出现的信息瓶颈，熵的减少反映了多样性的丧失。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于指导AI系统的设计和部署，避免过度依赖AI带来的认知退化风险。例如，在教育领域，可以设计辅助学习系统，既能利用AI的优势，又能促进学生的自主思考和学习能力。在知识生产领域，可以建立人机协作的知识创造模式，鼓励人类专家参与AI生成内容的审核和改进，保持知识的多样性和创新性。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) are reshaping how knowledge is produced, with increasing reliance on AI systems for generation, summarization, and reasoning. While prior work has studied cognitive offloading in humans and model collapse in recursive training, these effects are typically considered in isolation. We propose a unified perspective: humans and language models form a coupled dynamical system linked by a feedback loop of usage, generation, and retraining. We introduce a minimal model with three variables -- human cognition, data quality, and model capability -- and show that this feedback can give rise to distinct dynamical regimes. Our analysis identifies three regimes: co-evolutionary enhancement, fragile equilibrium, and degenerative convergence. Through a simple simulation, we demonstrate that increasing reliance on AI can induce a transition toward a low-diversity, suboptimal equilibrium. From an information-theoretic perspective, this transition corresponds to an emergent information bottleneck in the human-AI loop, where entropy reduction reflects loss of diversity and support under closed-loop feedback rather than beneficial compression. These results suggest that the trajectory of AI systems is shaped not only by model design, but by the dynamics of human-AI co-evolution.