人類與機器人互動中信任構建與崩潰的研究發現

研究人員發現，人們對於表現豐富且引人入勝的人形機器人能迅速建立信任，但當這些機器人犯錯時，信任可能會同樣迅速崩潰。這項由德雷克塞大學的研究人員主導的研究，首次同時測量了人類與機器人互動過程中的腦部活動、荷爾蒙水平、自我報告的態度和行為。透過追蹤心理和生物反應，研究人員獲得了關於合作過程中信任是如何建立和失去的新見解。這些發現可能有助於設計者創造出更可靠的社交機器人，適用於醫療、教育、客户服務及家庭環境。

表現豐富的機器人表現不佳。研究顯示，使人形機器人更具表現力可以增強人類的參與感，但當機器人犯錯時，這種信任會變得極為脆弱。該研究探索了人們在與名為 Pepper 的人形機器人進行長時間面對面互動時的反應。與以往主要依賴問卷的研究不同，團隊同時使用可穿戴的功能性近紅外光譜儀（fNIRS）監測參與者的腦部活動，並通過唾液樣本測量催產素水平，追蹤行為決策，並記錄主觀的信任評價。

多模態研究方法的應用

這種多模態的方法使研究人員能夠觀察到神經、生理和行為反應在與機器人的對話中是如何實時演變的。

五十名成年參與者與 Pepper 的兩個版本之一進行互動。一個機器人展現出類似人類的社交行為，包括眼神接觸、點頭、手勢和口頭確認，例如「嗯嗯」。第二個機器人則保持靜止，沒有任何非語言提示，並傳遞相同的腳本對話。每位參與者完成三個互動會話。前兩個會話無誤，以建立信任，而第三個則故意引入社交幹擾行為。參與者面對的不是機械故障，而是對話錯誤，例如不相關的回應、打斷、不合邏輯的推理和重複請求。

表現豐富的機器人在一開始生成了比靜止版本更強的參與感。參與者對其反應的注意力更多，並在協作決策任務中更願意考慮其建議。然而，當機器人開始犯錯時，這一優勢隨即消失。腦部記錄顯示，表現豐富的機器人所犯的錯誤激活了背外側和內側前額葉皮層，這些區域涉及社交推理和解釋他人意圖。研究人員得出結論，參與者將這些失誤視為對社交期望的違反，而非簡單的技術故障。

靜止的機器人則產生了不同的反應。參與者似乎將其錯誤解釋為孤立的系統故障，而不是社交夥伴的缺陷，導致神經反應較弱，信任的下降也不那麼劇烈。該研究還產生了一個意外的生理發現。雖然信任下降，但在機器人犯錯後，與聯結和社交連結相關的催產素水平卻增加。研究人員建議，在人類與機器人的互動中，催產素可能作為一種信號，提升對不可靠社交行為的關注，而非表示更強的情感依附。

社交機器人的設計挑戰

行為數據進一步強化了神經發現。一旦表現豐富的機器人開始犯錯，其影響參與者決策的能力下降超過一半。儘管兩個版本的機器人信任均大幅下降，但表現豐富的行為加劇了失敗的後果，而非對其進行保護。這些發現突顯了社交機器人的一個重要工程挑戰。類人手勢、眼神接觸和對話提示可以提高參與度，但同時也提高了用户對可靠性的期望。隨著人形機器人越來越多地被應用於醫療、教育、客户服務和家庭環境，設計者可能需要仔細平衡社交表現與穩健、可靠的表現，因為即使是微小的對話錯誤也可能顯著損害用户信任。

美國空軍學院作戰效能研究中心的 Ewart J de Visser 在一份聲明中指出：「機器人設計不應孤立地考量受歡迎程度。受歡迎程度固然重要，但設計社交機器人必須考慮神經生物學和心理學，以最大化其性能。」

如何平衡社交表現與信任維護

這項研究揭示了人類與機器人互動中的信任動態，特別是在機器人表現出社交行為時的影響。表現豐富的機器人雖然能提升參與感，但一旦出現錯誤，信任的崩潰會更加明顯。這對於未來社交機器人的設計提出了挑戰，設計者必須考慮如何在增強社交互動的同時，確保機器人的可靠性，以維持用户的信任，特別是在醫療和教育等重要應用領域。