本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定代表《大眾科學》的觀點
每年，向你的手機詢問當地中餐的建議，或者信任你的汽車把你帶到新的地點，似乎都離科幻小說更遠了一點。也許你甚至希望有一個機器人可以清潔你的房子或修理你的電子裝置。隨著像Siri這樣的程式和像Her這樣的電影的流行，很明顯，人機互動（HRI）的科學領域正在更多地進入公眾視野。
但是，正如在某些情況下與機器人互動已經開始變得平常一樣，幾乎每個人也都經歷過信任技術讓他們感到不舒服的情況。這種不適感可能從簡單的偏好（某些決定應由人類而非機器做出）到感覺機器人有點太接近人類。無論原因是什麼，科學家們都在努力理解為什麼人類會對機器人感到不適或不信任。他們知道，機器人將在我們的生活和工作場所中扮演越來越重要的角色，為更好的人機互動鋪平道路對每個人都很重要。
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在最簡單的層面上，有一個問題，即在哪些情況下我們更信任機器的演算法（決策和解決問題的程式）而不是人類的演算法。一組試圖理解這個問題的研究人員為人們提供了一系列經驗，在這些經驗中，他們比較了人類的決策與機器演算法在確定商學院申請人未來潛力方面的表現。
在研究中，人類的表現始終不如機器演算法——機器能夠更好地識別哪些申請人會隨著時間的推移成為表現最好的學生——但參與者更願意相信人類的決定。這些研究人員聲稱，人們會經歷一種稱為演算法厭惡的現象：在看到機器演算法犯錯後，會避免或不信任它。
現在你可能會認為這聽起來很自然；你當然會避免你知道會犯錯的東西。但是研究中的人們看到人類和機器演算法都犯了錯誤，而且人類的錯誤始終比機器犯的錯誤大得多。但這並不重要。雖然研究中的人們相對願意忽略或為人類決策者有時犯的重大錯誤辯解，但機器演算法即使犯了小錯誤也會讓人不願意再次信任它。
這項研究的研究人員提供了一個很好的例子，說明如何找到透過糟糕交通的方式。想象一下你堵在路上，決定嘗試一條你認為可能更快的路線。你事後發現它更長了，並意識到你犯了一個錯誤——但你可能不會因此得出結論，你的決定永遠不會被信任。但是，如果 GPS 建議了一條最終花費更長時間的路線，許多人可能會簡單地得出結論，GPS 不值得信任。
需要更多的研究來精確地解釋為什麼人類如此厭惡基於機器演算法的決策，但這項研究為一些原因提供了重要的見解。參與者認為，機器演算法更擅長避免明顯的錯誤、比較屬性和保持一致性。但他們認為，人類更擅長透過實踐改進、從錯誤中學習以及發現被低估的候選人。隨著機器學習的進步，對我們來說，找到一種方法來停止期望機器的完美表現非常重要，而且肯定不會因為機器犯的最小錯誤而完全失去對它們的信任。
這些想法非常重要，以至於最近在瑞士達沃斯舉行的世界經濟論壇專門設立了一個會議來探討這個問題：人類與人工智慧：機器會比人類做出更好的決策嗎？
即使人們接受機器人可能擁有比人類更好的演算法，下一步也將是從簡單的機器決策轉變為日常生活中與機器人的互動。這是從 ATM 和評估工作申請轉變為在各種環境中成為同事或護理提供者。
這一步驟的部分取決於機器人甚至能夠完成什麼樣的工作。我們目前與之互動的許多機器人都依賴於機器提示，比如按下按鈕。但是，如果提示明顯更復雜的環境呢？已經有研究在進行，研究機器人如何在複雜的環境中區分身體姿勢和眼神交流，例如確定誰站在酒吧裡，誰有興趣下單。
想象一下餐廳裡的機器人服務員或在您進入酒店時迎接您的機器人，這可能令人興奮，但現在想象一下，機器人身上的一些東西讓這次相遇令人不舒服。也許機器人一直對你說早上好，即使你還沒有離開大廳。也許機器人的移動方式令人不安。也許機器人看起來有點太像你的母親或你的貓了。
在人機互動領域，自 1970 年代以來就有一個假設描述了這種舒適感的下降，即“恐怖谷”。雖然人類對人形機器人越像人類感覺越熟悉和舒適，但存在一個閾值，當某些東西恰好不像人類時，這種熟悉感會變得“怪異”，我們的舒適感會下降。越過這個閾值，直到難以與人類區分的程度，我們的舒適感會從怪異重新回到熟悉。
研究人員正在努力理解這種不適的原因和潛在的解決方案，包括為機器人提供複雜的職業而不是特定任務的想法。你會覺得機器人收集垃圾不舒服嗎？那開卡車呢？監視裝配線上是否有缺陷的零件呢？那麼決定在該裝配線上工作的人員的輪班呢？你會信任一個機器人在救護車隊的緊急響應工作中工作嗎？那當警察呢？
最近的一項研究要求參與者觀看人形機器人四處走動並模仿一些人類情感的影片。然後，參與者回答了一系列關於他們對機器人的感覺以及他們是否可以想象那個機器人從事某種職業的問題。
在研究人員追蹤的所有品質中，一個品質與參與者是否可以想象人形機器人從事某種職業之間的最大相關性是吸引力。考慮到存在怪異的排名，這似乎令人驚訝。那些覺得機器人更有吸引力的參與者更容易想象它從事某種職業，無論他們覺得它有多“怪異”、“不尋常”或“可怕”。
雖然研究人員需要更深入地研究這個問題，但這項最新研究的作者建議，在人類吸引力研究的背景下思考這個問題很有趣。一些研究發現，當人們互相評估時，如果其他人更有吸引力，他們更有可能將其他人評為更有能力。在設計未來將與人類並肩工作的機器人時，這可能需要考慮在內。
下次你與一項技術互動時，也許可以問問自己你有多信任它，以及為什麼。是因為它有吸引力嗎？是因為它從未讓你失望嗎？透過更多的研究，科學或許能夠提供更完整的答案。
來源
Dietvorst BJ、Simmons JP 和 Massey C（2014 年）演算法厭惡：人們在看到演算法出錯後會錯誤地避免使用演算法。《實驗心理學雜誌》144:11。doi.org/10.1037/xge0000033
https://www.npr.org/blogs/13.7/2015/03/02/390238311/embrace-your-inner-algorithm
Loth S、Huth K 和 De Ruiter JP（2013 年）自動檢測酒吧中使用的服務啟動訊號。Front. Psychol.4:557。doi：10.3389/fpsyg.2013.00557
Destephe M、Brandao M、Kishi T、Zecca M、Hashimoto K 和 Takanishi A（2015 年）行走在恐怖谷中：吸引力對接受機器人作為工作夥伴的重要性。Front. Psychol.6:204。doi：10.3389/fpsyg.2015.00204
http://www.weforum.org/events/world-economic-forum-annual-meeting-2015