我可以帮你吗？论主动性对群体人机协作的影响

机器人主动性是多方人机协作中的核心挑战。未被寻址即主动贡献的机器人可能会提供及时支持，但也可能破坏协调、分散注意力或打断轮次转换；等待被寻址的机器人可能会保持人类控制，但也可能错失协助机会。我们在协作密室逃脱中研究了这一设计挑战，参与者两两分组，在反应式交互模型（机器人仅在被寻址时响应）或主动式模型（机器人持续倾听、自主贡献并定期重新发起交互）下与仿人机器人合作。我们使用解谜表现、交互频率以及参与者对 Godspeed 和 RoSAS 量表的评分来评估这两种模型。主动式模型显著增加了交互频率，而反应式模型显示出描述性更高的总体成功率（92.86% vs. 71.42%）。当考虑先前经验和性格时，差异最为显著：具有 LLM 经验的参与者在反应式条件下更快解开早期谜题，而具有先前机器人经验的参与者和内向参与者对主动式和反应式交互的评价均有所改变。这些发现表明，机器人主动性的影响同时受到用户先前经验、性格特征以及更普遍的群体需求的塑造。