人们在交互式教育机器人时动态更新信任

人机信任研究通常在单独场景中测量人们对机器人的信任。然而，人类在持续与机器人交互时可能会动态更新信任。在一项有力的人被试研究中（n = 220），我们研究了在15轮交互过程中的信任更新过程。在一个新范式中，参与者扮演教师角色，面向基于智能手机平台的模拟机器人，我们在多个层面评估信任（瞬时信任感、可信度感知和意图依赖）。结果表明，人们对机器人的学习进展高度敏感：他们会考虑先前任务表现、当前任务难度以及训练过程中的累计学习。随着人们从观察机器人表现中收集到更多证据，特别是学习较快的机器人，对机器人可信度的整合性感知稳步增长。对学习较快的机器人，在新任务中对机器人的意图依赖增加。