4 мин. чтения
10/19/2023 1:00:01 AM

Люди становятся более ленивыми, когда роботы помогают с задачами

Article Preview Image Кредит: Unsplash/CC0

Теперь, когда некоторые роботы работают вместе с людьми, последние люди научились видеть их в качестве товарией по команде, а командная работа может оказать негативное, а также положительное влияние на эффективность людей.

Люди иногда расслабляются, позволяя своим коллегам выполнять работу вместо этого.Это называется «Социальный бездельник», и это обычно, когда люди знают, что их вклад не будет замечен, или они привыкли к высокой производительности другого члена команды.Ученые из Технического университета Берлина исследовали, социализированы ли люди, когда они работают с роботами.

«Командная работа - это смешанное благословение», - сказала Дитлинд Хелен Кимк, первый автор исследования в «Границах в робототехнике» и «ИИ».«Работа вместе может мотивировать людей хорошо работать, но это также может привести к потере мотивации, потому что индивидуальный вклад не так заметен. Нас заинтересовали, можем ли мы также найти такие мотивационные эффекты, когда партнер команды является роботом».

Ученые проверили свою гипотезу, используя имитационную задачу индустриального дефекта: просмотр круговых плат на предмет ошибок.Ученые предоставили изображения круговых плат 42 участникам.Переходы были размыты, а заточенные изображения можно было просмотреть только путем удержания на них инструмента мыши.Это позволило ученым отслеживать инспекцию участников доски.

Половине участников сказали, что они работают на круговых платах, которые были осмотрены роботом по имени Панда.Хотя эти участники не работали напрямую с Пандой, они видели робота и могли слышать его, пока они работали.После изучения досок на предмет ошибок и маркировки их, всех участников попросили оценить свои собственные усилия, как ответственность за задачу, которую они чувствовали, и как они выполняли.

На первый взгляд, выглядело так, как будто присутствие панды не имело никакого значения - не было статистически значимой разницы между группами с точки зрения времени, проведенного в проверке плат, и поисковой области.Участники обеих групп оценили свои чувства ответственности за задачу, потраченные усилия и производительность аналогично.

Но когда ученые внимательно посмотрели на частоту ошибок участников, они поняли, что участники, работающие с Panda, улавливали меньше дефектов позже в этой задаче, когда они уже видели, что Панда успешно отметила много ошибок.Это может отражать эффект «выглядящего, но не видя», когда люди привыкли полагаться на что -то и взаимодействовать с ним менее умственно.Хотя участники думали, что они уделяют эквивалентную сумму внимания, подсознательно они предполагали, что Панда не пропустила никаких дефектов.

«Легко отслеживать, где смотрит человек, но гораздо сложнее сказать, достаточно ли эта визуальная информация обрабатывается на умственном уровне», - сказала доктор Линда Оннаш, старший автор исследования.

Авторы предупредили, что это может иметь последствия для безопасности.«В нашем эксперименте субъекты работали над этой задачей около 90 минут, и мы уже обнаружили, что, когда они работали в команде, было обнаружено меньше ошибок качества», - сказал Оннаш.

«В более длительных смены, когда задачи являются рутинными, а рабочая среда обеспечивает небольшой мониторинг производительности и обратную связь, потеря мотивации, как правило, гораздо больше. При производстве в целом, но особенно в районах, связанных с безопасностью, где распространена двойная проверка, это можетнегативно влияют на результаты работы ».

Ученые отметили, что их тест имеет некоторые ограничения.В то время как участникам сказали, что они в команде с роботом и показали свою работу, они не работали напрямую с Пандой.Кроме того, в лаборатории трудно имитировать социальное бездельник, потому что участники знают, что за ними следят.

«Основным ограничением является лабораторная обстановка», - пояснил Симек.«Чтобы выяснить, насколько велика проблема потери мотивации во взаимодействии человека-робот, нам нужно пойти на поле и проверить наши предположения в реальной рабочей среде, с квалифицированными работниками, которые обычно выполняют свою работу в командах с роботами».

Больше информации: Diethlind Helene Cymek et al., Отрицание или наклонитесь?Изучение социального бездельника в командах человека-робот, границ в робототехнике и ИИ (2023).Doi: 10.3389/frobt.2023.1249252

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Осьминог вдохновляет новый механизм всасывания для роботов

4/19/2024 · 4 мин. чтения

Осьминог вдохновляет новый механизм всасывания для роботов

Использование подкрепления с рисунком для обучения роботов для выполнения простых задач в широких условиях

4/19/2024 · 4 мин. чтения

Использование подкрепления с рисунком для обучения роботов для выполнения простых задач в широких условиях