导语
本期「AI × 传播」读书会第二季第十一期，香港中文大学社会科学学院应用社会科学博士在读王权老师将聚焦“AI的偏见、后果和干预”这一主题进行分享。本次读书会将梳理AI偏见研究的核心问题、历史背景与研究传统，结合三篇代表论文介绍主要视角、方法与成果，讨论偏见的测量、社会伤害和干预路径，探讨怎样形成清晰的研究问题。
集智俱乐部联合北京师范大学新闻传播学院许小可教授、北师大珠海校区计算传播学研究中心周晓禹老师共同发起。读书会立足工具—对象—范式三重核心维度，完整搭建AI与传播交叉领域学习体系：拆解AI作为传播研究工具的实操方法、剖析AI作为新型传播主体的社会影响、探索人机协同驱动的传播学全新研究范式，一站式理清三大核心议题：如何借助AI开展传播研究、如何将AI本身作为传播研究对象、如何把握人机协同带来的学科变革。
报告简介
本讲座介绍AI偏见研究的核心问题、发展脉络与主要研究视角。结合计算机、机器学习平台和生成式AI的技术背景，说明公平测量、表征偏见与系统审计等研究传统如何延续和扩展，并通过三篇代表论文，展示交叉群体审计、受控语言线索比较和批判性文献研究的方法与成果。
分享大纲
案例引入：从AI推荐信案例理解AI偏见、差异与伤害。
研究脉络：梳理历史背景、研究传统与核心概念。
代表论文：比较群体审计、方言实验与批判性文献研究。
干预及验证：讨论干预方法、效果证据与研究机会。
核心概念
AI社会偏见：AI的表征、判断或对待方式可能再生产或加剧群体不利，但不能仅凭输出差异认定偏见。
社会伤害：伤害既包括刻板化、贬损和排斥等表征性伤害，也包括机会或资源分配中的不利后果。
构念与测量效度：研究需要将抽象概念转化为可观察指标，并检验这些指标是否真正测到了所关心的问题。
算法审计：通过系统性、可复核的测试考察模型或产品的行为，同时区分观察到的差异、形成机制与实际社会后果。
主讲人介绍
主讲人：王权，香港中文大学社会科学学院应用社会科学博士在读，主要研究方向为LLM的偏见，后果和干预；NexGn.ai 创始人，曾担任字节跳动抖音自助广告策略负责人，TikTok国际化电商商家增长负责人，蝉羽网络商业化合伙人副总裁；本科毕业于四川大学电子信息学院电子信息科学与技术专业，并拥有清华大学以及康奈尔大学工商管理硕士学位。
参考文献
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[3]Blodgett, S. L., Barocas, S., Daumé III, H., & Wallach, H. (2020). Language (Technology) is Power: A Critical Survey of “Bias” in NLP. Proceedings of ACL 2020, 5454–5476.
[4]Friedman, B., & Nissenbaum, H. (1996). Bias in Computer Systems. ACM Transactions on Information Systems, 14(3), 330–347.
[5]Dwork, C., et al. (2012). Fairness through Awareness. ITCS 2012.
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[9]Gallegos, I. O., et al. (2024). Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey. Computational Linguistics, 50(3), 1097–1179.
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时间信息
2026年9月17日周四14:00-16:00，腾讯会议线上进行，微信视频号+集智俱乐部B站号同步直播。
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「AI × 传播」读书会第二季
传播学从现象出发。今天，AI 已经深度进入信息生产、内容分发、社会互动、公共判断和知识生产过程。它既是工具，也是媒介；既是研究对象，也是协作者；既提升效率，也制造新的偏见、信任和责任问题。AI × 传播成为一个新的领域。2025年8月至12月，集智俱乐部联合许小可、张子柯、王成军、廖好四位老师发起第一季“AI × 传播学”读书会，吸引了225人报名参与。由来自北京师范大学、南京大学、复旦大学、浙江大学、香港城市大学、深圳大学等高校的15位主讲人，围绕计算叙事、智能传播、人机传播、传播拟真四个方向，绘制了 AI × 传播领域的前沿地图。
由集智俱乐部联合北京师范大学新闻传播学院，北京师范大学珠海校区计算传播学研究中心许小可教授、周晓禹讲师共同发起，我们将从“工具-对象-范式”三重维度出发，系统梳理 AI × 传播的实践路径——如何用 AI 做研究，如何研究 AI 本身，如何理解人机协同的新范式。
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