Когда роботы побеждают людей в состязаниях, люди считают себя менее компетентными
Дело не в том, выиграл ты или проиграл; это как тяжело работает робот.
Команда под руководством Корнелльского университета обнаружила, что когда роботы побеждают людей в состязаниях за денежные призы, люди считают себя менее компетентными и тратят чуть меньше усилий — и им, как правило, не нравятся роботы.
Исследование « Денежно-стимулирующая конкуренция между людьми и роботами: экспериментальные результаты » собрало вместе поведенческих экономистов и робототехников, чтобы впервые исследовать, как производительность робота влияет на поведение и реакции людей, когда они конкурируют друг с другом одновременно ,
Их результаты подтвердили теорию поведенческих экономистов об отвращении к потерям, которая предсказывает, что люди не будут так стараться, когда у их конкурентов дела идут лучше, и предлагает, как рабочие места могут оптимизировать команды людей и роботов, работающих вместе.
«Люди и машины уже имеют много рабочих мест, иногда работая над схожими или даже идентичными задачами», — сказал Гай Хоффман, доцент Школы машиностроения и аэрокосмической техники Sibley. Хоффман и Ори Хеффец, доцент экономики Высшей школы менеджмента им. Сэмюэля Кертиса Джонсона, являются старшими авторами исследования.
«Подумайте о кассире, работающем бок о бок с автоматическим контрольно-кассовым автоматом, или о ком-то, кто управляет вилочным погрузчиком на складе, где рядом работают роботы-доставщики, — говорит Хоффман. «Хотя может быть заманчиво спроектировать таких роботов для обеспечения оптимальной производительности, инженеры и менеджеры должны учитывать, как производительность роботов может влиять на усилия и отношение людей к роботу и даже к самим себе. Наши исследования — это первое, что специально проливает свет на эти эффекты «.
Алап Кширсагар, докторант в области машиностроения, является первым автором статьи. В этом исследовании люди соревновались с роботом в утомительном задании — подсчитывая, сколько раз буква G появляется в строке символов, а затем помещая блок в корзину, соответствующую количеству случаев. Шанс выиграть человека в каждом раунде определялся лотереей, основанной на разнице между оценками человека и робота: если его оценки были одинаковыми, у человека был 50-процентный шанс выиграть приз, и эта вероятность возрастала или падала в зависимости от того, участник делал лучше.
Чтобы убедиться, что конкуренты были осведомлены о ставках, на экране указывался их шанс на победу в любой момент.
После каждого раунда участники заполняли анкету с оценкой компетенции робота, собственной компетенции и привлекательности робота. Исследователи обнаружили, что, поскольку робот работал лучше, люди оценивали его компетенции выше, его привлекательность ниже, а их собственные компетенции ниже.
