許すか、忘れるか: ロボットが嘘をついた場合の対応策は?(Forgive or Forget: What Happens When Robots Lie?)

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2023-03-30 ジョージア工科大学

「ロボットが嘘をついた場合の対応策は?」という問いに答えるため、2人の研究者が高い信頼を必要とする車の運転シミュレーションを行いました。被験者はロボットが警察がいると嘘をつかれ、病院に行くことができない可能性があると伝えられました。ロボットには嘘を打ち明けるかどうか、そして嘘について謝罪するかどうかの5つの異なる返答が用意されました。
結果、ロボットに嘘をつかれたことがわかっている人々は、ロボットに嘘をつかれたことが明確に説明された謝罪が最も信頼を回復すると判明しました。

<関連情報>

嘘について嘘をつく: ロボットが騙された後の信頼回復戦略を検証する。 Lying About Lying: Examining Trust Repair Strategies After Robot Deception in a High-Stakes HRI Scenario

Kantwon Rogers,Reiden John Allen Webber,Ayanna Howard
HRI ’23: Companion of the 2023 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction  Published:13 March 2023
DOI:https://doi.org/10.1145/3568294.3580178

ABSTRACT

This work presents an empirical study into robot deception and its effects on changes in behavior and trust in a high-stakes, time-sensitive human-robot interaction scenario. Specifically, we explore the effectiveness of different apologies to repair trust in an assisted driving task after participants realize they have been lied to by a robotic assistant. Our results show that participants are significantly more likely to change their speeding behaviors when driving advice is framed as coming from a robotic assistant. Our results also suggest an apology without acknowledging intentional deception is best at mitigating negative influences on trust. These results add much needed knowledge to the understudied area of robot deception and could inform designers and policy makers of future practices when considering deploying robots that may learn to deceive.

 

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