用户如何看待混合主动AI：问题解决中协助的态度研究

在混合主动系统中，AI协助传递的方式可能与协助本身同样重要。我们研究了两 种协助传递模式：按需帮助（用户通过按钮请求）和预定时帮助（在用户选择的时间间隔传递协助，用户操作重置计时器）。为评估这些模式，我们选择「阻滞交通」谜题作为人机协作任务，因为它包含了现实世界问题解决的元素，如分析、资源管理和约束下的决策。为增强生态效度，我们对时间和AI协助都施加了金钱成本，模拟人们必须平衡隐含或显式权衡的场景，如时间压力、财务限制或机会成本。尽管任务绩效在两种模式间相当，但使用预定时（计时器）模式的参与者对AI的感知更积极，即使他们的最终预算很低。这表明协助传递模式可以独立于任务结果塑造用户体验，意味着人机系统可能需要考虑如何传递AI协助，而不仅仅是改善任务绩效。