麻省理工学院研究人员发现，具有人类社交行为的机器人更能赢得信任
这个家庭围坐在厨房桌旁，拆开刚买来的数字助手。如果设备表现出人类的社交行为，他们更有可能信任新的语音用户界面，无论是亚马逊的Alexa这样的智能音箱，还是Jibo这样的社交机器人，这是一项新研究的结论，该研究由MIT媒体实验室的科学家完成。
研究人员发现，如果设备能够发出社交信号，例如转动方向注视说话的人，家庭成员往往会认为它更有能力，情感上也更有吸引力。
此外，研究还表明，品牌因素，尤其是设备是否带有制造商的名称，对家庭成员如何看待和互动不同的语音用户界面有显著影响。
研究人员发现，当设备具有更高程度的社交具身性时，例如能够通过动作或表情发出语言和非语言社交信号，家庭成员也更常相互交流，并以小组形式与设备互动。
他们的结果可以帮助设计师打造更具吸引力、家庭成员在家中更愿意使用的语音用户界面，同时提升这些设备的透明度。研究人员还概述了某些人格和具身模型可能引发的伦理问题。
“这些设备是正在走进家庭的新技术，目前仍然很少被研究。家庭成员在家中，因此我们非常有兴趣从不同世代的角度来观察，包括孩子、祖父母和外祖父母。我们非常想了解人们如何看待这些设备，以及家庭成员如何共同与它们互动”
“这项工作以人为中心的理念与各种个性化AI设备的开发相关，从智能音箱、智能代理到个人机器人，”MIT RAISE主任、个人机器人小组负责人Cynthia Breazeal表示。
这项工作源自一项更早的研究，科学家们当时考察了人们如何在家中使用语音用户界面。研究开始时，用户先熟悉三种设备，然后再将其中一种带回家使用一个月。他们注意到，人们与Jibo社交机器人互动的时间，超过了与亚马逊Alexa和谷歌Home智能音箱互动的时间。科学家们因此想弄清楚，为什么人们更愿意与社交机器人互动。
为了弄清原因，他们设计了三项实验，让家庭成员以小组形式与不同的语音用户界面互动。研究共有34个家庭参与，包括92人，年龄从4岁到69岁不等。
实验旨在模拟家庭第一次接触语音用户界面的情景。参与者在与三种设备互动时被录像，并完成一份包含24项操作的清单（例如“询问天气”或“尝试了解对方的意见”）。随后，他们回答了关于对设备感受的问题，并对语音用户界面进行了分类。
在第一项实验中，参与者在未经任何修改的情况下与机器人Jibo、Amazon Echo和Google Home互动。大多数人认为Jibo明显更健谈、更可靠，也更积极回应。奥斯特罗夫斯基表示，由于用户将Jibo视为更具人性的个体，他们更愿意与其互动。
在第二项实验中，研究人员希望了解品牌如何影响参与者的感受。他们将亚马逊Echo的“唤醒词”（用户大声说出以激活设备的词语）从“Alexa，你好！”改为“Amazon，你好！”，但保留了谷歌Home的唤醒词（“Google，你好！”）和Jibo机器人的唤醒词（“Jibo，你好！”）。
科学家们还向参与者提供了每个制造商的相关信息。考虑品牌因素后，尽管这些设备在设计和功能上非常相似，用户仍认为谷歌比亚马逊更可靠。
“这也从根本上改变了人们对亚马逊设备是否有能力、是否像伙伴的看法。我没想到第一项和第二项研究之间会有如此大的差异。我们没有改变设备的能力、运作方式或响应方式。他们知道设备由亚马逊生产这一事实，极大地改变了他们的感受”
设备唤醒词的更改可能带来伦理影响。她表示，个性化的名字可能让设备显得更具社交性，但同时也可能误导用户，掩盖设备与其制造公司之间的关系，而该公司现在可以访问用户数据。
在第三项实验中，团队想观察人际化的动作如何影响互动。例如，Jibo机器人会将视线转向说话的人。为此，他们将Jibo与亚马逊Echo Show（矩形屏幕）一同使用，后者的唤醒词改为“Hey computer”，另外还使用了亚马逊Echo Spot（带圆形屏幕的球体），其上有一个旋转的小旗，当有人说出其唤醒词“Alexa，你好！”时，小旗会加速转动。
奥斯特罗夫斯基表示，经过改装的Amazon Echo Spot在用户看来，并不比Amazon Echo Show更具吸引力，这表明，缺乏社交化体现的重复动作可能并不是提高用户参与度的有效方法。
对第三项研究的进一步分析还显示，当他们互动的设备具有更多社交能力时，用户之间的互动也更多，例如相互注视、一起大笑或进行与设备无关的交谈。
“在家庭环境中，我们很想知道这些系统如何促进用户之间的互动。人们一直很担心：这些设备会如何影响人与人之间的关系？我们希望开发能够促进人际关系更加和谐的系统”
研究人员运用这些发现，提出了若干语音用户界面设计方面的建议，包括重视打造温暖、善于交际且体贴的人格，理解唤醒词如何影响用户接受度，以及通过动作传递非语言社交信号。
基于这些结果，研究人员希望继续探究家庭如何与具有不同功能水平的语音用户界面互动。例如，他们可能会用三种不同的社交机器人开展研究。他们还希望在真实环境中重复这些研究，并探索哪些设计特征最适合特定的互动场景。
