人机交互中的信任与认知负荷

本文提出一项探索性研究，以理解人机交互过程中人类认知负荷、信任与拟人化之间的关系。为理解该关系，我们设计了一款“配对匹配”游戏，参与者可与两种机器人类型之一（Husky或Pepper）协作游玩。目标是了解在要求高认知负荷的游戏情境中，人类是否会将机器人信任为队友。通过使用人形机器人与技术型机器人进行对比，我们还研究了物理拟人化的影响，并进一步测试了机器人错误率对后续判断和行为的影响。结果表明，信任与认知负荷呈反比关系，即参与者认知负荷增加时，其信任评分下降。我们还发现了机器人类型、错误率与参与者信任评分之间的三重交互影响。我们发现，在高错误率条件下与两种机器人分别游戏后，参与者认为Pepper比Husky机器人更值得信任。相反，当Husky被描述为低错误率时，其被认为比Pepper更值得信任。我们的结果引人关注，并呼吁进一步研究物理拟人化与机器人可变错误率相结合的影响。