可惩罚的人工智能：探究用户对机器人惩罚的态度

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由于机器人对大多数用户而言是黑箱系统，我们需要实现用户理解并接受的交互范式，例如奖励与惩罚。本文提出了首个实现渐进式破坏性交互的HRI体验原型，即将折断机器人的腿作为惩罚技术。我们进行了一项探索性实验（N=20），以研究参与者在执行三种惩罚技术时的行为表现。通过对视频和访谈的结构化分析，我们深入了解了参与者对这些技术的态度。参与者更倾向于更抽象的技术，在类人惩罚交互中感到不舒服。基于我们的发现，我们提出了关于类人技术应如何设计的问题。