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作者：杨雪;孔燕;
单位：中国科学技术大学人文与社会科学学院;
摘要：机器被试是指虚拟人、机器人或其他人工智能代理，作为实验参与者或研究对象，在大规模实验复现、模拟研究以及高风险研究中展现出显著优势。通过层级分析发现，当前机器被试由于意识的缺失、共享意图的匮乏以及意向性的缺位，尽管能够实现“类人”行为，但与人类被试存在本质差异，因此尚无法替代人类被试。针对广泛应用的数字化机器被试，提醒研究者警惕其潜在的三大风险：生成数据的伪迹性、提示敏感性问题和硅样本的预测偏误与统计幻象。并提出三个使用策略：(1)优先选择结构性任务，谨慎使用涉及较强主体性的任务，明确使用边界；(2)加强对机器被试输出内容的控制，并嵌入必要的验证机制，构建包含语义约束与情境过滤的双重控制体系；(3)基于认知建模的智能代理系统展现出突破传统实验范式的革命性潜力，亟需深化其应用场域的探索性研究。
关键词：机器被试;;共享意图;;意向性;;伪迹性
基金资助：“十四五”国家重点研发计划“社会治理与智慧社会科技支撑(平安中国)”重点专项课题二(2023YFC3341302)
