人机交互与感知非理性：信任动态与错误确认研究

随着机器人日益融入各行各业，理解人类如何应对机器人故障至关重要。本研究通过分析人类对机器人故障的反应，系统性地考察了信任动态与系统设计。我们进行了一项四阶段调查，以探索信任在人机交互过程中如何演变。第一阶段收集了人口统计数据和初始信任水平。第二阶段侧重于对机器人能力的初步期望和感知。第三阶段考察了交互细节，包括机器人精度和错误确认。最后，第四阶段评估了交互后的感知，考察了信任动态、宽恕以及推荐机器人技术的意愿。结果表明，当机器人确认其错误或局限性时，对机器人系统的信任显著增加。此外，参与者表现出更大的意愿建议将机器人用于未来任务，凸显了直接参与在塑造信任动态中的重要性。这些发现为设计更透明、响应更快、更值得信赖的机器人系统提供了宝贵见解。通过增进我们对人机交互（HRI）的理解，本研究有助于开发促进更广泛公众接受和采用的机器人技术。