社会规则的计算建构者：量子机器学习在社会规范 genesis 中的应用

社会科学的量化化始终是一个长期存在的挑战，主要due于其基础理论的哲学本质。尽管量子计算近年来取得了快速进展，但其与社会理论的相关性仍未得到充分探索。大多数现有研究集中于微观认知模型或哲学类比，缺乏将量子原理应用于社会系统分析的系统性方法。本研究通过提出一种将量子力学与生成式AI相结合的理论和计算框架，来模拟社会规范的出现与演化。该研究基于量子概念——如叠加、纠缠和概率测量——将社会建模为动态且不确定的系统，并设置五个理想类型实验。这些情景使用25个生成式代理人模拟，每个代理人被分配着演化中的角色，如遵守者、抵抗者或执行者。在由中心观察者（守望者）监控的模拟环境中，代理人之间进行交互，响应监视，并适应周期性的规范性干扰。这些互动使系统在外部压力下自组织，从而显现出新兴模式。关键发现表明，量子原理与生成式AI相结合，能够对复杂社会系统中的不确定性、涌现性和相互依存性进行建模。仿真结果显示，包括向规范秩序的收敛、抵抗的传播以及社会规则新平衡的自发出现等模式。总体而言，本研究引入了一种新的计算视角，为量子信息社会理论奠定了基础。它为理解社会不仅仅是要被观察的结构，而是通过量子技术可以被模拟和重新设计的动态系统提供了跨学科视角。