人机交互中信任测量的常见（良好）实践

人们广泛认为对机器人的信任对于机器人融入日常生活至关重要。因此，过去几十年的文献聚焦于测量人们对机器人——更一般地，对任何智能体——的信任程度，以促进对这些技术的信任，这是可以理解的。研究者一直以不同方式探索人们如何信任机器人，例如基于文本描述或图像在无任何身体接触的情况下，以及在与技术交互期间和之后，测量人机交互（HRI）中的信任。然而，信任是一种复杂行为，它受多种因素影响并依赖于这些因素，包括与交互智能体相关的因素（如人类、机器人、宠物）、信任本身相关的因素（如能力、可靠性）、上下文因素（如任务）以及环境因素（如公共空间 vs 私人空间 vs 工作空间）。一般而言，多数机器人学家认同：信任水平不足会导致脱离风险，而对技术的过度信任会造成过度依赖并带来固有危险，例如在紧急情境中。因此，研究界能够获得测量人们对机器人及技术信任的可靠方法非常重要。在本立场论文中，我们概述当前方法及其优势，指出（部分）覆盖薄弱的方面，并探讨覆盖更多影响 HRI 中信任因素的可能性。