Nuevo estudio muestra el beneficio de los robots que expresan vulnerabilidad

Un nuevo estudio de la Universidad de Yale sobre los efectos de los robots en las interacciones humanas muestra los beneficios posibles cuando un robot expresa vulnerabilidad.

El estudio encontró que hubo una experiencia grupal más positiva cuando los humanos fueron emparejados con un robot que expresaba vulnerabilidad, en comparación con las personas emparejadas con robots silenciosos o neutrales. Entre el equipo con el robot vulnerable, hubo más comunicación entre cada uno.

El trabajo se publicó el 9 de marzo en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias.

Margaret L. Traeger es una candidata a doctorado en sociología en el Instituto de Ciencia de Redes de Yale (YINS) y la autora principal del estudio.

“Sabemos que los robots pueden influir en el comportamiento de los humanos con los que interactúan directamente, pero cómo los robots afectan la forma en que los humanos se relacionan entre sí es menos entendido”, dijo Traeger. “Nuestro estudio muestra que los robots pueden afectar las interacciones humanas”.

Es cada vez más importante entender la influencia que los robots sociales tienen en el comportamiento humano. Están siendo implementados en toda la sociedad en lugares como tiendas y hospitales.

“En este caso”, dijo Traeger, “mostramos que los robots pueden ayudar a las personas a comunicarse de manera más efectiva como equipo”.

El experimento realizado por los investigadores incluyó a 153 personas que fueron divididas en 51 grupos. Cada grupo estaba compuesto por tres humanos y un robot, y jugaron un juego basado en tabletas donde los miembros colaboraron para crear las rutas de ferrocarril más eficientes durante 30 rondas. Los robots exhibieron tres tipos diferentes de comportamiento al final de cada ronda: los robots permanecieron en silencio, respondieron con un tema neutral relacionado con la tarea, como el número de rondas completadas, o reconocieron un error.

Para los humanos que fueron emparejados con robots que hicieron declaraciones vulnerables, hubo el doble de tiempo de comunicación entre cada uno durante el juego. Según los humanos, la experiencia fue más agradable en comparación con los otros dos grupos.

La conversación entre los humanos aumentó durante el juego cuando los robots hicieron declaraciones vulnerables, en comparación con aquellos que hicieron declaraciones neutrales. Cuando el robot estaba en silencio, la conversación entre los humanos fue menos uniformemente distribuida.

También hubo una participación verbal más igualitaria entre los humanos en los grupos con los robots vulnerables y neutrales, en comparación con aquellos en los grupos con un robot silencioso. Esto podría significar que un robot que habla conduce a una comunicación más igualitaria entre las personas.

Nicholas A. Christakis es un profesor Sterling de Ciencia Social y Natural.

“Estamos interesados en cómo la sociedad cambiará a medida que agreguemos formas de inteligencia artificial a nuestro entorno”, dijo Christakis. “A medida que creamos sistemas sociales híbridos de humanos y máquinas, necesitamos evaluar cómo programar a los agentes robóticos para que no corroan la forma en que nos tratamos entre nosotros”.

Según Sarah Strohkorb Sebo, una candidata a doctorado en el Departamento de Ciencias de la Computación y coautora del estudio, es muy importante entender la influencia social de los robots en los espacios humanos.

“Imagina un robot en una fábrica cuya tarea es distribuir piezas a los trabajadores en una línea de ensamblaje”, dijo. “Si le da todas las piezas a una persona, puede crear un entorno social incómodo en el que los otros trabajadores cuestionan si el robot cree que son inferiores en la tarea. Nuestros hallazgos pueden informar el diseño de robots que promuevan la participación social, la participación equilibrada y experiencias positivas para las personas que trabajan en equipo”.

Los coautores del estudio también incluyeron a Brian Scassellati, profesor de ciencia de la computación, ciencia cognitiva y ingeniería mecánica de Yale; y a Malte Jung, profesor asistente de ciencias de la información de Cornell.

La investigación fue apoyada por la Fundación Robert Wood Johnson y la Fundación Nacional de Ciencias.