群体认知中的歧视与合作丨Vibe Modeling读书会第七期

导语

面向复杂群体认知研究对新型建模方法的需求，探讨计算哲学如何借助建模与模拟研究社会系统中的认知动态。本期读书会为Vibe Modeling读书会第七期，西安电子科技大学人文学院讲师杜少凯将以“认知歧视”经典研究复现为切入点，比较传统编程、Vibe Coding 与 Vibe Modeling 三种建模路径，说明 Vibe Modeling 如何降低从研究直觉到模型建立的探索成本，并通过多路径建模支撑模型族稳健性检验。在此基础上，报告还将使用这一方法讨论不同合作网络结构如何影响群体认知表现，以及 Vibe Modeling 对哲学研究的价值与边界。

集智俱乐部联合同济大学长聘副教授陈小杨和北京林业大学副教授李周园共同发起，本读书会旨在跨越硬科技与社会科学两大板块，系统梳理Vibe Modeling的技术现状、应用潜力与开放问题，通过集体实践形成可复用的提示策略及评估方法，为这一新范式奠定早期社区基础，助力推动其在各领域的规范化应用与人才培养落地。

报告简介

在传统的哲学认识论研究中，思想实验常被用于探讨个体认知的特征。然而，当认知主体从个体扩展至群体时，由于社会系统的复杂性，传统思想实验方法面临显著局限。为应对这一挑战，计算哲学逐渐兴起，试图借助计算机建模与模拟来研究复杂群体的认知动态与模式。本期读书会将以“群体认知中的歧视与合作”为主题，先通过“古法编程”、Vibe Coding与 Vibe Modeling三种建模路径，复现领域中关于“认知歧视”的经典研究，以比较不同建模进路的特点与适用情境，来说明 Vibe Modeling 如何降低从研究直觉到模型建立的探索成本，并能够支持跨路径的模型簇稳健性检验，以考察模拟结论对特定模型设定的依赖程度。在此基础上，报告还将进一步展示如何基于 Vibe Modeling方法，探索认知群体中合作网络的最优结构问题。报告旨在从方法与实操两个层面，展示计算哲学如何研究复杂群体的认知过程，并讨论Vibe Modeling对哲学研究的意义与边界。

分享大纲

1. 从思想实验到计算模型

2. 认知歧视的涌现——三种路径的复现

3. Vibe Modeling的核心优势——多路径建模与模型簇稳健性检验

4. Vibe Modeling的应用案例——认知群体的最佳合作网络

5. 讨论与展望——Vibe Modeling对哲学研究和教学的价值

核心概念

• 计算哲学：把哲学问题转写为可运行的形式模型，通过模拟比较机制、追踪动态过程并检验反事实条件。

• 认知歧视：在认知共同体中，社会身份或互动结构使部分成员的知识贡献、合作机会或资源分配受到系统性损害。

• 多路径建模：围绕同一社会现象，同时并行构造多条idea-model–code研究路径。

• 模型簇稳健性：比较不同模型语言在可比指标上的收敛、分歧与适用边界，用以判断一个结果是否过度依赖某项特定设定。多条路径得到同方向结果只能增强证据，不能自动保证结论正确。

• 认知景观模型：把解决复杂问题的过程表征为在一张地图上寻路的建模思路，地图上不同位置代表不同的研究方案，位置越高，方案的潜在价值越大。

• 半聚类网络结构：一种包含若干局部子群的连通网络结构，其中同一子群成员之间的连接相对密集，不同子群之间的连接相对稀疏。这种结构既能保留各子群的多样性，也允许信息跨群体传播。

主讲人介绍

主讲人：杜少凯，清华大学博士，西安电子科技大学人文学院讲师。曾在Synthese、《自然辩证法通讯》等中英文期刊上发表论文数篇。主要研究领域为形式化社会认识论和群体认识论，目前致力于用形式化方法研究科学共同体的认知特征和伦理规范。

参考文献

1. Fang, C., Lee, J., & Schilling, M. A. (2010). Balancing Exploration and Exploitation Through Structural Design: The Isolation of Subgroups and Organizational Learning. Organization Science, 21(3), 625–642. https://doi.org/10.1287/orsc.1090.0468

2. Mayo-Wilson, C., & Zollman, K. J. S. (2021). The computational philosophy: Simulation as a core philosophical method. Synthese, 199(1–2), 3647–3673. https://doi.org/10.1007/s11229-020-02950-3

3. O’Connor, C., & Bruner, J. (2019). Dynamics and Diversity in Epistemic Communities. Erkenntnis, 84(1), 101–119. https://doi.org/10.1007/s10670-017-9950-y

4. O’Connor, C. (2024). Modelling Scientific Communities (1st ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009359535

5. Wu, J. (2023). Better than Best: Epistemic Landscapes and Diversity of Practice in Science. Philosophy of Science, 1–11. https://doi.org/10.1017/psa.2023.129

时间信息

2026年7月5日（周日）下午14:00-16:00，腾讯会议线上进行，感兴趣的朋友扫码报名加入Vibe Modeling读书会后，可进入学员群进行交流。

报名读书会：「Vibe Modeling」

集智俱乐部联合同济大学长聘副教授陈小杨和北京林业大学副教授李周园共同发起，将在集体实践中探索 Vibe Modeling 在不同领域的通用模式与特殊需求，沉淀可复用的提示策略、评估方法与工作流，为这一范式搭建早期社区基础，助力 AI 赋能的跨学科研究与人才培养落地。

读书会自2026年5月17日起，每周日下午14:00-16:00线上开展，持续10周，包含主讲分享与讨论交流，并提供会后视频回放，诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。

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