何時我可以幫助你？主動性對羣體人機協作的影響
本研究探討了在多人羣組人機協作中機器人主動性的影響。通過一個協作密室逃脱實驗，比較了反應式（僅在被呼叫時回應）和主動式（持續監聽、自主貢獻、定期重新發起交互）兩種交互模型。結果顯示，主動模型顯著增加了互動頻率，而反應模型在整體成功率上更高（92.86% vs 71.42%）。效果因用户先前的LLM經驗、機器人經驗和性格特質而異。
來源arXiv Robotics作者: Thomas Vitry, Vanessa Maeder, Kieran Edgeworth, Asihati Hazaiti, Doga Deniz Ates, Connor G\"ade, Jan-Gerrit Habekost, Dennis Becker, Stefan Wermter
機器人主動性問題一直是多人羣組人機協作中的核心挑戰。一部主動干預的機器人可能及時提供幫助，但也可能破壞協調、分散注意力或打斷對話順序；而被動的機器人雖能保持人類控制權，卻可能錯過協助良機。為深入探究這一設計難題，研究團隊設計了一項協作密室逃脱實驗，讓兩人一組的參與者與一個人形機器人共同完成任務。
實驗採用兩種交互模型：反應式模型下，機器人僅在直接被呼叫時回應；主動式模型下，機器人持續監聽環境、自主貢獻想法並定期重新發起交互。研究人員通過解謎表現、交互頻率以及Godspeed和RoSAS量表評估兩種模型。
結果表明，主動模型大幅提升了交互頻率，但反應模型在整體成功率上更高（92.86%對71.42%）。更關鍵的是，效果受到參與者先前經驗和性格的顯著調節：有大語言模型使用經驗的參與者在反應條件下更快解開早期謎題；有機器人經驗的參與者及內向型參與者對兩種模型的評價存在顯著差異。這些發現表明，機器人主動性的影響同時受用户先前經驗、人格特質以及羣體需求的共同塑造。
該研究於2026年發表在RO-MAN 2026會議上，為設計適應性人機協作系統提供了重要參考。