Research on the Influence of Anthropomorphic Intelligent Robots on the Use Intention of Manufacturing Employees
With the rapid development of artificial intelligence technology, an increasing number of enterprises are opting to utilize AI to assist in completing existing tasks. However, the impact of anthropomorphized AI on users’ psychology and willingness to use it remains a topic worthy of in-depth research. This article, based on the Cognitive Appraisal Theory of Pressure, explores the influence of anthropomorphized intelligent robots on the usage intention of employees in the manufacturing industry. Through a survey of 306 valid samples and employing methods such as structural equation path analysis and correlation analysis, it was found that anthropomorphized artificial intelligence can create a sense of identity threat for manufacturing employees, leading to psychological resistance and ultimately reducing their willingness to use it. This discovery not only expands our understanding of the relationship between artificial intelligence and employees but also assists manufacturing enterprises in better utilizing anthropomorphized intelligent robots.
Anthropomorphic
随着互联网技术和人工智能的高速发展,人们逐渐开始追求更为便利和有效率的生活体验。人工智能的出现为员工提供了更为精准的信息服务,协助员工更高效地满足其工作需求。然而,在这个信息丰富的背景下,如何进一步提升员工在使用人工智能时的体验,从而增加员工的使用意愿,成为当前研究的关键问题。已有研究表明,拟人化人工智能是改善用户体验的重要突破口,并且该领域的发展呈现出必然的趋势
在现如今的制造业企业之中,拟人化智能机器人已经开始逐步推行到其现有的工作流程之中。在制造业企业之中,拟人化智能机器人通过其高度模拟人类的认知功能来实现复杂作业的自动化,同时通过学习和迭代来优化现有的制造业流程。拟人化智能机器人通过模仿人类的行为,优化了仓库中的货物排序和配送任务,从而提高整体工作效率和精准度。拟人化智能机器人的引入不仅改善了作业流程,还增强了作业的安全性,减少了对人力的依赖,提高了制造业行业的整体工作效率。
那么拟人化智能机器人对于使用者所带来的影响又是什么样的呢?基于以往的研究,拟人化智能机器人可能会让使用者产生好感和熟悉感。拟人化使得使用者将陌生的对象与人类进行比较,从而提升感知的连贯性,从感知的层面获得提升
压力认知评价理论对于此现象给出了合理的解释,该理论认为个体在压力情境下会倾向于使用快速、简单的认知方式来评价信息,而在非压力情境下则更可能进行深入、复杂的信息处理
拟人化智能机器人可以模仿人类的交流方法以及情感识别模式,这可以让有工作需求的制造业员工与拟人化智能机器人之间的交流更加的通顺和自然,从而增强员工的满意程度,使员工获得更加贴心的员工体验,促进消费者在人机交互过程中与机器人建立长期关系
在此基础上,本文提出假设1:
H1:拟人化可能增强制造业员工对智能机器人的使用意愿
Lazarus和Folkman在1984年提出压力认知评价理论,该理论是用于解释个体面对压力源的认知评价和应对过程的压力理论
员工在与拟人化智能机器人交流时,会去评估该智能机器人的性能和伦理问题,当员工认为与智能机器人的交互过程并不顺利就有可能会导致员工产生认知压力和负面评价。与此同时,如果员工认为该智能机器人侵犯到了其隐私和权益则会诱发其感受到安全感的威胁,进而产生负面情绪。在面对智能机器人时,员工会去判断是否有信心面对智能机器人所带来的情境威胁,如果员工认为其没有能力去面对,就会进一步加大其压力,导致其产生身份威胁感
此外,随着人工智能技术的不断进步,当前的拟人化智能机器人已经具备了和人类高度相似的外表和思考方式,这样的存在无疑对人类身份的认同产生了巨大的冲击。这种冲击所带来的威胁感知是影响人类情绪的关键驱动因素
基于以上讨论,本文提出假设2:
H2:拟人化会给制造业员工带来身份威胁进而使其产生抵触情绪,从而降低对智能机器人的使用意愿
员工对于拟人化智能机器人具备着不同的认知程度,不同的认知程度对员工与人工智能互动的过程有着深刻的影响。个体所存在的社会环境提供了各种影响其态度和行为的信息,个体对这些信息的解读决定了其随后的态度和行为,人们的态度和行为在很大程度上受到周围社会环境的影响,人们通过对特定的社会信息进行加工和解读,进而决定采取怎样的态度和行为
拟人化智能机器人对于员工而言是一个全新的社会信息,当员工对于该社会信息的认知程度越高时,就越会处理该信息,从而了解智能机器人为人类带来的收益,屏蔽掉智能机器人会威胁到人类的部分。
相对于低认知程度的员工,高认知程度的员工将更能体会人工智能拟人化的过程,其对于人工智能所带来的抵触情绪相关的社会信息处理能力也就更强
基于以上讨论,本文提出假设3:
综上所述,本文的研究模型如
本文主要通过问卷调查形式收集数据,以接触过拟人化智能机器人的制造业员工作为研究对象,对这些员工人群随机发放问卷进行调研。问卷调查自2023年8月初至9月中旬开展问卷调研调查数据收集主要借助问卷星调查平台。首先采用预调研形式对问卷量表进行测试以及修正完善,其次再进行大规模的正式调研。为了提高调研问卷的质量与可信性,在问卷第一部分对填写问卷等相关事项进行简要说明,并在问卷中对涉及到的变量词汇进行解释,进一步提高问卷的可理解性。
此次调研共收集问卷332份,删除填写时间低于30秒的无效问卷以及重复填写的问卷,最终得到有效问卷306份,问卷的有效回收率为92.1%。样本数据的人口统计特征如下:女性占比为70.8%,年龄最多的在20⁓30岁这个区间占比63.0%,95.4%的人拥有本科及以上的学历。
本文的关键变量包括智能机器人的拟人化程度、用户因拟人化智能机器人产生的身份威胁以及抵触心理、员工对拟人化智能机器人的认知程度。为提高问卷的可信性与有效性,测量题项参考已有相关研究中的成熟量表,并结合初步调研情况,对部分题项进行合理的修改调整。除调节变量和控制变量之外,问卷所涉及的题项均采用Likert 7级评分法,即从“非常不同意”到“非常同意”分别计分进行评价,非常不同意1分,不同意2分,比较不同意3分,中立4分,比较同意5分,同意6分,非常同意7分。
拟人化。本研究采用Adam W
身份威胁。本研究采用Złotowski,J
抵触情绪。本研究采用Nomura,T
使用意愿。本研究采用Van Pinxteren
员工的认知程度。该研究采用直接打分的形式进行测量。
控制变量。以往有关员工使用意愿的研究中控制力个体的性别、年龄、教育程度、目前所处的职业状态
本研究利用 AMOS软件进行验证性因子分析(CFA)。结果显示本研究所提出的七因子模型对数据的拟合指数很好(χ2/df = 2.23 < 3, RMSEA = 0.064 < 0.100; CFI = 0.93, TLI = 0.91, IFI = 0.93),且显著优于其他备择模型(all ps [Δχ2] < 0.001),这说明各变量间的区分效度较好。
本研究中关键变量的均值、标准差和相关系数见
变量 |
M |
SD |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
1) 性别 |
1.71 |
0.46 |
|||||||
2) 年龄 |
2.17 |
0.79 |
−0135* |
||||||
3) 学历 |
2.78 |
0.88 |
−0.151** |
0.524** |
续表
4) 拟人化 |
4.33 |
1.40 |
0.069 |
−0.089 |
−0.049 |
(0.718) |
|||
5) 身份威胁 |
3.83 |
1.5 |
−0.010 |
0.083 |
0.054 |
0.105 |
(0.733) |
||
6) 抵触情绪 |
3.30 |
1.4 |
−0.104 |
0.164** |
0.093 |
−0.068 |
0.273** |
(0.732) |
|
7) 使用意愿 |
4.53 |
1.48 |
0.091 |
−0.214** |
−0.172 |
0.319** |
0.040 |
−0.288** |
(0.747) |
注:N = 305;*表示p < 0.05,**表示p < 0.01 (双尾检验);性别编码:1表示“男”,2表示女;年龄编码:1表示“20岁以下”,2表示“20~30岁”,3表示“30~50岁”,4表示“50岁以上”;学历编码:1表示“专科及以下”,2表示“本科”,3表示“硕士及以上”;各量表的Cronbach’s α系数标注在矩阵对角线括号内。
如
变量 |
结果变量 |
||
身份威胁 |
抵触情绪 |
使用意愿 |
|
直接效应 |
|||
拟人化 |
0.159 |
0.455*** |
|
身份威胁 |
0.329*** |
||
抵触情绪 |
−0.256*** |
||
间接效应 |
|||
拟人化→身份威胁→抵触情绪 |
0.052 [0.010, 0.116] |
||
拟人化→身份威胁→抵触情绪→使用意愿 |
−0.013 [−0.03, −0.004] |
||
身份威胁→抵触情绪→使用意愿 |
−0.084 [−0.137, −0.049] |
注:N = 305个团队;***表示p < 0.001;所有系数为标准化系数(Standardized coefficient)。
假设3认为高认知程度的员工将对拟人化智能机器人有着更高的身份威胁,当员工对于拟人化智能机器人认知的越广就会产生更多的身份威胁。与假设一致,
变量 |
身份威胁 |
||
系数 |
SE |
t |
|
常数 |
−0.297 |
0.74 |
−1.986 |
性别 |
0.038 |
0.19 |
0.196 |
年龄 |
0.224 |
0.15 |
1.745 |
学历 |
0.002 |
0.17 |
0.018 |
拟人化 |
−0.297* |
0.12 |
−1.968 |
员工认知程度 |
−0.028** |
0.13 |
−2.637 |
拟人化*员工认知程度 |
0.007** |
0.03 |
2.987 |
R2 |
0.028 |
本研究以压力认知评论理论为基础,探讨了拟人化对于制造业员工使用意愿的影响机制(以身份威胁和抵触情绪为中介变量)和作用边界(以员工对拟人化智能机器人的认知程度为调节变量)。通过一项多阶段的时间滞后研究设计,本研究获取了306份有效样本。研究结果显示:1) 拟人化对制造业员工的使用意愿具有显著的正向影响;2) 身份威胁以及抵触情绪在拟人化与制造业员工使用意愿之间起着部分中介作用;3) 员工对于拟人化智能机器人的认知程度对员工产生身份威胁具有调节作用。
本文从几个方面为制造业企业未来实施投放拟人化智能机器人做出了贡献。此前的研究已经发现了拟人化会导致人们产生身份威胁感,我们的文章也进一步补充了这一论点。除此之外,本文在此前研究的基础之上,通过员工对于拟人化智能机器人的认知程度作为调节作用拓展了员工接受与拟人化智能机器人共同工作的通道。之前的研究中,很多都指出了拟人化智能机器人会使人们产生“恐怖谷”效应
综上所述,虽然本研究为拟人化智能机器人在制造业企业中的应用进行了初步的探究,但未来的研究仍需在样本数量、时间跨度、心理特征和应用领域等方面进行更深入的探究,以进一步丰富我们对这一领域的理解,并为拟人化智能机器人在制造业行业的设计和应用提供更多有益的见解。
以上就是本篇论文的全部部分,感谢在论文书写过程中每一位老师和同学对我的帮助。
*通讯作者。