[论文解读] The dynamic nature of trust: Trust in Human-Robot Interaction revisited

Jimin Rhim, Sonya S. Kwak+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 8, 2023

Human-Automation Interaction and SafetyPsychology被引用 3

一句话总结

本文立场论文主张将人机信任重新思考为一种动态、演化的过程，而非静态状态，特别是在社交助手机器人（SARs）领域。该文借鉴人机自动化信任研究文献，但将其拓展至社交代理情境，提出采用纵向视角来理解真实人机交互（HRI）中信任如何形成、演变并得以维持。作者倡导采用考虑这种动态特性的设计方法，以构建更加可信、协作性更强的机器人。

ABSTRACT

The role of robots is expanding from tool to collaborator. Socially assistive robots (SARs) are an example of collaborative robots that assist humans in the real world. As robots enter our social sphere, unforeseen risks occur during human-robot interaction (HRI), as everyday human space is full of uncertainties. Risk introduces an element of trust, so understanding human trust in the robot is imperative to initiate and maintain interactions with robots over time. While many scholars have investigated the issue of human-robot trust, a significant portion of that discussion is rooted in the human-automation interaction literature. As robots are no longer mere instruments, but social agents that co-exist with humans, we need a new lens to investigate the longitudinal dynamic nature of trust in HRI. In this position paper, we contend that focusing on the dynamic nature of trust as a new inquiry will help us better design trustworthy robots.

研究动机与目标

• 为解决静态信任模型在人机交互（HRI）中，尤其是当机器人从工具演变为社交协作者时的局限性。
• 强调真实HRI中固有的风险与不确定性，这些因素要求对信任作为流动、演化建构的理解更加深入。
• 主张当前基于人机自动化交互的信任模型不足以应对与人类共存的社交助手机器人（SARs）的信任需求。
• 倡导采用新的研究视角，聚焦于HRI中信任的纵向、动态特性，以指导更具适应性与可信度的机器人设计。
• 将信任定位为非一次性决策，而是一个持续的、情境敏感的过程，受重复互动与社交线索的持续塑造。

提出的方法

• 采用概念性立场论文方法，通过纵向视角重构HRI中的信任问题。
• 借鉴人机自动化信任研究的洞见，但将其重新诠释于社交代理与协作机器人的语境中。
• 强调必须将信任视为一种通过重复互动演进而来的过程，而非固定属性。
• 提出信任动态应建模为对行为线索、透明度及感知意图随时间变化的响应。
• 将信任的社会与心理维度（如可靠性、可预测性及感知能力）整合进一个动态框架中。
• 呼吁未来研究通过真实场景中的纵向数据收集与行为分析，追踪信任随时间的变化。

实验结果

研究问题

• RQ1 在真实的人机交互中，人们对机器人的信任如何随时间演变？
• RQ2 哪些因素导致人类对社交助手机器人信任的动态变化？
• RQ3 社交线索、透明度与感知意图在信任的纵向发展中起到何种影响？
• RQ4 当前的静态信任模型在多大程度上无法捕捉协作性HRI中信任的复杂性？
• RQ5 需要哪些设计原则来支持人机协作中信任的动态与自适应特性？

主要发现

• 人们对机器人的信任并非静态状态，而是一种由重复互动与情境因素塑造的动态、演化过程。
• 机器人从工具向社交协作者的转变，要求信任模型从静态转向纵向视角。
• 基于人机自动化交互的现有信任框架，无法充分捕捉SARs中信任的社会与关系维度。
• 纵向信任动态受感知可靠性、透明度与意图性的影响，这些因素会随机器人行为随时间而变化。
• 设计可信机器人需要预见并响应信任的波动，而不仅满足初始信任的建立。
• 未来研究必须优先开展纵向数据收集与分析，以理解信任在真实HRI情境中如何形成、减弱或增强。