人机信任校准的双途径:信任抑制与信任提升

信任是人机成功合作的基础。但个体在人机交互中并不总是持有恰当的信任水平,也可能会出现信任偏差:过度信任和信任不足。信任偏差会妨碍人机合作,因此需要对信任进行校准。信任校准常常通过信任抑制与信任提升两条途径来实现。信任抑制聚焦于如何降低个体对机器人过高的信任水平,信任提升则侧重于如何提高个体对机器人较低的信任水平。未来研究可进一步优化校准效果评估的测量方法、揭示信任校准过程中以及信任校准后个体的认知变化机制、探索信任校准的边界条件以及个性化和精细化的信任校准策略,以期助推人机协作。

价值对齐:AIGC时代人机信任传播模式的构建路径

信任是沟通人与智能技术的桥梁。当人机传播的构建与协调成为当下传播学的重要议题,将信任这一要素纳入关系的构建是打造可持续发展的“人—机”关系的必要举措。本文以构建人机传播之间的信任为核心议题,通过梳理信任传播的要素变迁,站在任务—技术匹配视角下探寻人机信任的关键地带,并厘清信任校准的动态过程,以及信任校准的关键通路。作者认为未来要致力于发展可信的人工智能,实现健康的人机传播关系,以推动未来传播的良序健康、以人为本的发展。

自动驾驶车中的人机信任

自动驾驶是当前智能汽车发展的重要方向。在实现完全自动化驾驶前,驾驶员和自动驾驶系统共享车辆控制权,协同完成驾驶任务。在该人−机共驾阶段,人对自动驾驶系统的信任是影响自动驾驶中人机协同效率与驾驶安全的关键要素;驾驶员对自动驾驶车辆保持适当的信任水平对驾驶安全至关重要。本研究结合信任的发展阶段与影响因素提出了动态信任框架。该框架将信任发展分为倾向性信任、初始信任、实时信任和事后信任四个发展阶段,并结合操作者特征(人)、系统特征(自动驾驶车系统)、情境特征(环境)三个关键因素分析不同阶段的核心影响因素以及彼此间的内在关联。根据该框架,信任校准可从监测矫正、驾驶员训练、优化HMI设计三类途径展开。未来研究应更多关注驾驶员和人机系统设计特征对信任的影响,考察信任的实时测量和功能特异性,探讨驾驶员和系统的相互信任机制,以及提升信任研究的外部效度。

自动化信任的研究综述与展望

随着自动化能力的快速提升,人机关系发生深刻变化,人的角色逐渐从自动化的主要控制者转变为与其共享控制的合作者.为了实现绩效和安全目标,人机协同控制需要操作人员适当地校准他们对自动化机器的信任,自动化信任问题已经成为实现安全有效的人机协同控制所面临的最大挑战之一.本文回顾了自动化信任相关文献,围绕自动化信任概念、模型、影响因素及测量方法,对迄今为止该领域的主要理论和实证工作进行了详细总结.最后,本文在研究综述和相关文献分析的基础上提出了现有自动化信任研究工作中存在的局限性,并从人机系统设计的角度为未来的自动化信任研究提供一些建议.

智能网联汽车人机交互信任研究现状与展望

信任是智能网联汽车(Intelligent connected vehicle,ICV)人机交互的关键问题之一,是影响ICV社会接受度、安全使用和良好用户体验的重要因素。首先从信任研究发展和ICV人机交互内容阐述ICV人机交互信任内涵和相关概念,构建ICV人机交互信任研究内容框架。基于研究内容框架分析国内外相关文献,从ICV自动驾驶交互信任、ICV网联应用交互信任两个方面总结当前研究、应用现状。人机交互信任研究最终旨在实现信任校准,因此探讨ICV人机交互信任校准方法:构建不同角色的交互信任影响机制、面向信息输入的动态信任测量、面向信息输出的ICV-HMI信任校准设计。根据信任校准方法,总结实现信任校准所需的关键技术:信任影响因素的提取和表征技术、信任动态测量技术、信任校准设计技术、信任校准评价技术。最后针对ICV人机交互信任校准,提出ICV人机交互信任未来研究趋势并进行展望。

基于机器能动性的人机交互信任建构

以人工智能为驱动的人机交互技术已经扩散到各类社会生活场景中,由其引发的信任问题得到了普遍关注。当前的人机信任研究多分散于对不同信任要素的分析上,而机器能动性的切入能够为建构人机交互的信任机制提供有效支撑。人机交互过程中机器能动性的影响要素主要包括自动化程度、不透明度和交互强度,这三个要素共同影响了人机交互中“电子信任”的可信度。因此,可以通过调控机器能动性的方式建构人机交互中的信任机制,具体包括建构可信任自主系统、可解释的“白箱”系统以及信任校准的交互系统。