设计人机系统：人机协作中的拟人化与框架效应
人机交互
2024-11-12 v2
摘要
AI正在重新定义人类与技术的交互方式，促成了两者之间的协同合作。然而，人类认知对这种协作的影响仍不清楚。本研究调查了在招聘场景下，两种认知偏差——拟人化和框架效应——对人机协作的影响。受试者被要求在AI驱动的推荐工具的帮助下选择求职者。该工具通过3 x 3受试者间设计进行操纵，以呈现三种不同的AI身份（类人、类机器人、通用）和三种框架类型（积极、消极和中性）。结果显示，AI推荐的框架效应对受试者的决策没有显著影响。相比之下，拟人化显著影响了受试者对AI推荐的同意程度。如果AI具有类人特征，受试者更不可能同意AI的意见。这些发现表明，认知偏差会影响人机协作，并强调了对AI产品设计采用定制化方法的需求，而非单一的通用解决方案。
引用
@article{arxiv.2404.00634,
title = {Designing Human-AI Systems: Anthropomorphism and Framing Bias on Human-AI Collaboration},
author = {Samuel Aleksander Sánchez Olszewski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.00634},
year = {2024}
}
备注
22 pages, 10 figures