研究人员开发了一个新颖的框架，使用 AI 代理作为合成用户来审计个性化算法。这种方法通过扰动用户属性并在固定用户画像内保持一致的行为，实现了可控的、反事实的分析。对 X（前身为 Twitter）在 2024 年美国大选后的案例研究表明，该平台的算法动态放大了有毒的、极化的和倾向右翼的内容，并且放大的程度因用户意识形态而异。研究还发现，人口统计信号以用户画像依赖的方式影响内容传递，突显了 AI 代理在算法审计中的效用。 AI
影响 确立了 AI 代理作为审计社交媒体平台上算法偏见和内容放大的新工具。
排序理由 详细介绍算法审计新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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