人机交互中顺从行为的心理测量与行为预测因子比较

人机团队的优化取决于 AI 能否根据个体人类队友调整其交互方式。自适应 AI 研究中的一个常见假设是，人们在信任倾向上的微小差异会显著影响其遵从 AI 建议的可能性。信任倾向通常通过交互前进行的自我报告量表来测量。我们以一个此类常用量表为基准，与顺从行为的行为预测因子进行比较。我们发现，在来自三个先前研究项目的数据集中，该量表作为顺从行为预测因子的效果不如行为测量。这表明一个普遍特性：初始行为的个体差异比自我报告的信任态度差异更具预测性。这一结果还显示出一种潜力，即易于获取的行为测量可以为 AI 提供更准确的模型，而无需使用（通常成本高昂的）调查工具。