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【聚焦】过犹不及:使你心生恐惧的人形机器人
2024-06-12 11:00    3834    中华厨具网

导读: 调查结果说明,人们一旦难以分辨人和机器人,这种不适的感觉会变得强烈。所以在恐怖谷曲线中,在机器人与人类相似度临近100%前,好感度突然坠至反感水平,然后回升至好感。

我们都觉得外观像人类并且与人类的行为相似的机器人是非常怪异的。这就是恐怖谷理论所描述的现象。为了搞清楚为什么人们不喜欢拟人化的机器人,研究学者们做了很多研究调查。并且许多调查结果说明,人们一旦难以分辨人和机器人,这种不适的感觉会变得强烈。所以在恐怖谷曲线中,在机器人与人类相似度临近100%前,好感度突然坠至反感水平,然后回升至好感。

通常情况下,机器人并不会让我们反感,因为我们能容易地看出它不是人类。有趣的是,机器人不仅仅是看起来像人,也可以有拟人的行为。当它们像人一样行为而不仅仅是外貌像人,事情会变得复杂许多。在许多情况下,机器人具有社交功能,它们要与人类互动,所以它们的行为非常拟人。

国际社交机器人期刊最近刊登了一篇文章——「混淆人机差异:社交机器人的人形外表威胁到人类特殊性」。来自特兰托大学的francesco ferrari和maria paola paladino和来自昆士兰大学的jolanda jetten认为,人类不喜欢人形机器人是因为它们侵犯了人类的独特性。如果这是真的,那么社交机器人的未来将会非常非常坎坷。

在过去的几年他们在欧洲和日本做了一项调查,调查的内容是关于人们对于身边的机器人的看法,虽然他们对机器人的好处有了普遍的赞同,但是还是有非常多的群众抵触机器人教育小孩或者照看小孩。因为制造社交机器人的初衷就是为了承担诸如此类的任务,所以我们很有必要了解产生这些抵触情绪的原因。

为什么人类害怕社交机器人会对人类和他们的特殊性产生负面影响?这个问题的答案会帮助我们理解为什么人们抵触机器人教育儿童。如果人类对机器人的心理障碍不清除,机器人就不可能在社会中得到普遍应用。

机器人,尤其是社交机器人,对人类特殊性可能会造成威胁,因为它们就是为了模仿人类而生。根据提出的威胁特殊性假设,社交机器人与人类太相似会人焦虑,因为人和机器人之间的界线变得模糊,我们认为这对人类不利。

我们希望大家都能意识到:把机器人融入我们日常生活的想法会威胁到我们自身身份,因为机器人会逐渐减小人机差异。考虑到社交机器人的发展带来的经济效益和社交机器人成为我们生活一部分的可能性,我们要明白人们恐惧和抵触机器人发展的原因。

为了检验这些猜想,他们进行了一些实验。给实验对象看一组照片,包括非人形的机器人、具有人类外形的机器人和外形行为都像人的机器人(以下称为拟人机器人)。当问到哪种机器人对人类的存在和特殊性具有潜在威胁,结果和预期一样,没有人喜欢拟人机器人。」机器人与人外貌的相似度和人机的差异的减小是线性关系。拟人的外表是威胁人类的特殊性的根本:机器人与真正的人类外表越像,人类与机器的界线就越模糊。外貌与人类非常相似的机器人会让我们误解,也许它也是我们人类的一员。」简单地说,人形机器人降低了我们认为自己是真正的人类的感知,所以我们讨厌它们。

虽然这项研究的重点是社交机器人的外貌,但是我所担心的不仅仅如此。不管社交机器人看起来是不是人,如果它们在某些方面做的比人类要好,人类的独特性同样受到威胁,我们还是陷入同样的反感和模糊当中。以国际象棋为例,最近炒得很热的go已经被机器人拿下,人们引以为豪的技术和思维也不再特殊。电脑的技能越来越丰富,社交机器人也随着变强大,我们的特殊性正在慢慢减少。对我而言,这项调查在某种程度上暗示着一个问题:如果你家里的机器人能替你做所有的事情,你还想要把它留在家里吗?

机器人或者其他人工产品要到达我所假设的程度还有很长的路要走,但是我们不能忽视这种潜在的危险,我们看到有办法减缓矛盾。最显见的方法就是千万,千万不要,做出太逼真的人形机器人。我知道肯定有人不同意我的意见,但是,以我之见,制作出逼真的人形机器人并不会带来多大的好处。人形机器人是很棒,可是做成非人类的外形也不会影响它的功能,提出恐怖谷理论的日本研究者masahiromori也曾这样说过。而且,保持机器人的机器人特性也是非常有趣的。星际迷航的机器人在下达命令时从不使用缩写,制造机器人的技术当然可以修改这一点设置,但是不这样做就是为了让大家区分机器与人的区别。另外,绿色的皮肤和黄色的眼睛也是为了同样的原因。

这次调查仅仅使用了图片,而没有给调查对象展示视频或者真实的机器人。只使用图片的调查结果也许不能完全反映出人类对机器人的感受,我想加入了视频和真正的机器人后结果会更糟糕。而且调查的范围相对而言很小,并且只包括了意大利的学生。研究学者们希望将来人们能找到更好的方法阻止机器人对人类的威胁发生,比如强化机器人和人的外形差异,或者给机器人一些特性来使人类产生一种安全的错觉。

转载:中国机器人网(原始来源:评论:0)

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