发现面向集体创新的自适应传播程序

人类集体智能依赖传播过程：谁与谁分享什么、如何分享以及何时分享。虽然这些过程源于个体认知，但它们也可以由自上而下的刻意协议来引导。先前工作主要通过网络结构的视角研究传播如何塑造集体结果，改变谁与谁分享以及何时分享。但网络是状态无关的：它们无法依据智能体知道什么或集体所处状态来条件化传播。在这里，我们将传播协议形式化为依据智能体与集体状态来路由信息与资源的状态感知程序，并使用LLM引导的进化搜索在一个集体发现任务中设计有效协议。进化的协议使集体性能比文献中的标准基线最多提升37%。消融实验证实状态感知驱动了这一优势：在保留网络拓扑与时序的同时移除内容依赖，会消除性能增益。我们发现进化的协议还能跨领域变化与跨智能体群体迁移。这些结果表明，有效且可泛化的传播协议可以在计算机中（in silico）被发现，为借助AI辅助设计增强人类集体智能的协调基础设施指出了一条路径。