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基于算法偏见的交互游戏设计研究

关键词：算法偏见；认知偏见；批判性分析；交互叙事游戏本文引用格式：.基于算法偏见的交互游戏设计研究［J］.艺术科技，2025，38（8）：160-162中图分类号：TP317文献标识码：A文章编号：1004-9436（2025）08-0160-03

机器学习正逐步渗透到社会生活的方方面面，从金融信贷到雇佣招聘甚至刑事司法等，复杂的社会决策逐步实现自动化，但技术的本质并非价值中立，机器学习偏见在各类算法系统中普遍存在。当下普遍的解决方案仅限于对数据库进行去偏差操作，但这种补救方法无法深入理解问题的复杂性。因此，必须超越有偏见的数据集，深人研究引发算法偏见的更深层次的结构问题。本文结合认知心理学理论，通过交互叙事游戏使玩家意识到认知偏差并培养批判性思维，从而降低认知偏见发生的概率。

1从认知冲突到批判思维训练在交互叙事游戏中的理论基础

1.1技术、偏见与算法社会的深层矛盾

算法偏见并非技术故障，而是人类认知局限与社会结构在数字空间的映射与强化，其生成遵循“数据采集一标记嵌入一算法执行一反馈强化”的闭环逻辑。算法运用过滤泡泡技术基于用户画像特征过滤异质信息[1]，构筑个性化信息环境。虽然可以提高信息有哪些信誉好的足球投注网站效率，但易导致信息简化与片面。当下越来越多的算法模型出现严重的伦理问题，然而随着其决策权重的日益增大，使得算法偏见从“技术误差”转变为具有社会约束力的“规范性标准”。

1.2认知偏见的顽固性与设计挑战

偏见植根于人类认知系统的固有局限。人类决策依赖双过程系统：直觉式“系统1”高效但易诱发偏差；审慎式“系统2”可校正偏见却难持续激活[2]。然而人类以“系统2”这样完全理性和充分知情的方式作出判断的能力是有限的。穆勒－莱尔错觉证明，即便知晓逻辑谬误，感知系统仍难克服认知惯性。这揭示了算法去偏的设计核心：需通过机制创新强制激活“系统2′′，并引导打破思维定式。

1.3游戏作为偏见放大器与解构工具

电子游戏作为沉浸式媒介，可以通过双重机制影响认知：第一，偏见强化风险。青少年的大脑前额叶直到24岁左右才完全成熟，期间易受角色设计影响。第二，去偏实践潜力。

电子游戏包含学习工具所需的诸多要素，能够进行亲社会行为引导，如合作型游戏可显著提升现实助人行动力（如拾起掉落物品、见义勇为）。美国IARPA“天狼星计划”（2011）开发出一款检验认知偏见的游戏MISSING，验证了交互游戏具备偏见激活、及时反馈和认知校准的效果，游戏玩家组在认知灵活性与偏见抑制上均显著优于视频训练组[3]。证实交互叙事游戏在触发“经验失衡一重构循环”上具有独特优势，其具身认知环境通过角色代入强化情绪，可以加速认知修正。

本研究利用游戏的高沉浸性与即时反馈，通过制造经验冲突（如颠覆性剧情）打破既有认知模式，迫使玩家重构思维模型，将批判性思维训练（如证据评估、假设检验）嵌入叙事互动，转化认知冲突为学习契机。

2交互叙事游戏《狼》的设计实践

2.1古典叙事的批判性重构：从《聊斋志异》到算法解构

设计实践作品—交互叙事游戏《狼》（见图1)，以《聊斋志异·狼》古典文本为原型，融合AI自然语言生成技术构建辩证叙事结构，通过虚实交织的认知冲突场域，实现对算法偏见的批判性解构。

2.1.1古典叙事的批判性传承与时代互文

《狼》的叙事基底源于《聊斋志异·狼》的志怪文本。《聊斋志异》是清代蒲松龄创作的批判性文言小说集，借鬼狐之喻揭露封建政治腐败与礼教压迫，其批判深度超越制度层面，直指文化心理，通过“鬼怪比人更具人性”的设定，迫使读者反思“人性本质”的内核。原著中“屠夫杀狼反显人性之恶”的戏剧反转，打破了“人善兽恶”的二元刻板印象，本质上是对“人性本质”的叩问。与算法社会中“数据标签固化认知”的现象形成互文，引导玩家反思“算法标签化推送”与传统“人/兽”刻板分类的同构性，强化其在虚实交织中捕捉认知偏见本质的能力。

2.1.2AI生成文本的矛盾性隐喻与偏见训练

游戏的第二叙事层由AI自然语言生成技术（NaturalLanguageGeneration，NLG）编撰的文本构成。NLG通过抓取互联网高流量内容（如论坛、评论）学习用户偏好，生成具有普遍识别性的文本。然而，此类文本往往隐含“特定领域用户需求”的局限性，同时存在情节虚构化问题。与传统AI文本生成不同，《狼》刻意保留算法创作的“矛盾性”。例如，AI生成文本既遵循“人定胜天”的主流叙事，又隐含无法掌控自然的逻辑漏洞。这种“看似合理却隐含偏见”的文本，本质上是算法偏见的隐喻一机器学习通过复制“人定胜天”等高流量叙事，将社会对“人类中心主义”的刻板认知编码为“合理逻辑”。玩家在梳理矛盾情节的过程中可以主动识别“数据一偏见一算法”闭环的训练，培养对算法偏见的批判性分析能力。

2.1.3原理深化：基于用户为中心的“认