Robotik och fysisk AI

Kan en robots utseende påverka dess effektivitet som en arbetsplatsens välbefinnande coach?

mm
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

En nyligen genomförd studie som utfördes av forskare från University of Cambridge visade att den fysiska utseendet på robotar som coachar för välbefinnande påverkar deltagarnas engagemang. Studien, som genomfördes i ett teknikkonsultföretag, involverade 26 anställda som deltog i veckovisa robotledda välbefinnandesessioner under fyra veckor. Två olika robotcoacher användes i experimentet, båda med identiska röster, ansiktsuttryck och manus.

De anställda som interagerade med en leksaksliknande robot rapporterade att de kände sig mer kopplade till sin “coach” än de som arbetade med en humanoidliknande robot. Forskarna tror att detta beror på att människors uppfattning om robotar påverkas av populärkultur, där fantasin är den enda gränsen. Följaktligen möter verkliga robotar ofta inte dessa förväntningar.

Den leksaksliknande robotens enklare utseende kan ha lett till att deltagarna hade lägre förväntningar, vilket gjorde det lättare för dem att koppla sig till den. Å andra sidan fann de som interagerade med den humanoida roboten att deras förväntningar inte stämde överens med verkligheten, eftersom roboten inte kunde ha interaktiva samtal.

Trots skillnaderna mellan förväntningar och verklighet visade studien på potentialen för robotar som ett värdefullt verktyg för att främja mental välbefinnande på arbetsplatsen. Resultaten presenterades på ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction i Stockholm den 15 mars.

Världshälsoorganisationen rekommenderar att arbetsgivare främjar och skyddar mental välbefinnande på arbetsplatsen. Men implementeringen av välbefinnandepraxis hindras ofta av otillräckliga resurser och personal. Även om robotar har visat tidig potential för att täcka denna lucka, har de flesta studier genomförts i laboratoriemiljöer.

Dr Micol Spitale, den första författaren till artikeln, förklarade motivationen bakom studien och sa: “Vi ville ta ut robotarna ur laboratoriet och studera hur de kan vara användbara i den verkliga världen.”

Forskarna samarbetade med det lokala teknikkonsultföretaget Cambridge Consultants för att utforma ett arbetsplatsvälbefinnandeprogram med hjälp av robotar. Under fyra veckor guidade robotarna anställda genom olika välbefinnandeövningar, antingen med QTRobot (QT) eller Misty II-roboten (Misty).

QT, en barnliknande humanoidrobot, är cirka 90 cm hög, medan Misty, en leksaksliknande robot, är 36 cm hög. Båda robotarna har skärmansikten som kan visa olika ansiktsuttryck. Robotarna programmerades med en coachliknande personlighet, med hög öppenhet och samvetsgrannhet.

Deltagarna guidades genom positiva psykologiska övningar av en robot i ett mötesrum, där varje session började med att roboten uppmanade deltagarna att minnas en positiv upplevelse eller uttrycka tacksamhet. Roboten ställde sedan följdfrågor. Efter sessionerna utvärderade deltagarna roboten genom en enkät och en intervju.

Studien visade att deltagarna som arbetade med den leksaksliknande Misty-roboten rapporterade bättre arbetsförbindelser och mer positiva uppfattningar om roboten jämfört med de som arbetade med den barnliknande QT-roboten. Dr Spitale föreslog att Mistys leksaksliknande utseende kan ha påverkat dessa resultat.

Professor Hatice Gunes, som ledde forskningen, betonade vikten av att förbättra robotarnas interaktivitet för att möta användarnas förväntningar. Hon sa: “Det är otroligt svårt att skapa en robot som kan ha naturliga samtal. Nya utvecklingar inom stora språkmodeller kan vara mycket fördelaktiga i detta avseende.”

Minja Axelsson, en medförfattare till studien, påpekade att förutfattade meningar om hur robotar ska se ut eller bete sig kan hindra antagandet av robotik inom områden där de kan vara till nytta. Deltagarna i studien, som var medvetna om att robotarna inte var lika avancerade som deras fiktiva motsvarigheter, fann ändå välbefinnandeövningarna hjälpsamma och var öppna för att prata med en robot i framtiden.

Forskningsgruppen fokuserar nu på att förbättra robotcoachernas svar under coachningspraktiker och interaktioner.

Alex McFarland är en AI-journalist och författare som utforskar de senaste utvecklingarna inom artificiell intelligens. Han har samarbetat med många AI-startups och publikationer över hela världen.