Pepper機器人研究：以人工智慧社交機器人緩解孤獨感

來自軟銀機器人的 Pepper

最新研究表明，與社交機器人互動的人們逐漸變得更開放，並感到孤獨減輕。

這項研究由格拉斯哥大學主導，發表在《國際社交機器人學期刊》（International Journal of Social Robotics）上。這項研究同時發現，與社交機器人互動能逐步改善人們的情緒，這表明社交機器人將可以作為一種有效的干預措施，為人們的情緒健康提供支持。

這項研究旨在檢視人們長期、反覆使用社交機器人的情況，特別是研究人們的自我情緒表露。

實驗方法

本研究採用兩個討論小組進行對照實驗，參與者來自英國各地。參與者被隨機分配到兩個討論組中的一組，並使用Zoom視訊與機器人Pepper進行多次對話，探討一般日常話題（如社會關係、健康與幸福）。一組的聊天話題以疫情為背景，包括疫情期間的社會關係和心理健康等面向；而另一組的聊天話題與此類似，只是沒有明確提及疫情。每次互動中，機器人向參與者提出3個問題，而主題在實驗開始前是隨機分配的。參與者在預先安排的時間內每週與機器人進行兩次互動，共持續五週。

來自軟銀機器人的 Pepper

實驗流程

每次互動都由 Pepper 引導，進行半結構化訪談，討論有關一般日常經驗的非敏感話題。參與者與 Pepper 進行簡短的對話，跟隨 Pepper 的引導並回答問題，互動通常需要大約五到十分鐘。在與Pepper 的第一次互動中，機器人會詢問參與者的名字（即，「你好，我叫Pepper，你叫什麼名字？），在參與者進行自我介紹後，Pepper 在後續交流中，將運用人臉辨識的方式，使用參與者的名字來稱呼他們，以提供一種自然的互動感。

Pepper 會對參與者的回答和陳述做出中立或具有同理心的回應。同時，Pepper 使用歡快、高亢的聲音和富有表現力的肢體語言進行溝通。根據社交機器人長期互動設計的指導方針，Pepper 的回應具有情感性和共鳴性，旨在傳達對用戶情感狀態的理解，並顯示與情境相關的情感反應。

此外，透過開啟「基本感知」（Basic Awareness）功能，Pepper可以在沒有預先編程邏輯的情況下從攝影機轉移或移動視線。為了確保互動的自然效果，Pepper 的視線隨著演示軟體自然移動，貼合人類對話者之間交談的通常行為。

研究發現

研究發現，隨著時間的推移，人們向機器人透露了更多信息，說話的時間更長。同時，人們也認為機器人在社交能力方面漸漸有所進步；在與機器人的交流過程中，參與者也發現機器人的反應越來越令人感到舒適，他們表示情緒得到了改善，孤獨感也有所減輕。

在幸福感方面，參與者的情緒在與 Pepper 互動後有所改善，參與者都認為 Pepper 的回應更能讓人感到舒適。這些研究結果進一步證明了使用社交機器人作為支持人們幸福感的干預措施所帶來的正面成果。

另外，隨著實驗時間的推移，參與者的孤獨感明顯減少。孤獨既是精神障礙的風險因素，也是精神障礙的症狀之一，人們常討論將社交機器人視為孤獨症患者的潛在伴侶。這項研究結果顯示了與社交機器人的反覆互動能夠減少人們的孤獨感。透過進一步創新，社交機器人將成為解決孤獨這個公共衛生問題的強大手段之一。

上述這些結果為使用者體驗、接受和信任社交機器人提供了有意義的證據。由此看來，Pepper機器人未來在康養、護理、陪伴及心理問題介入領域能夠發揮重要作用。

格拉斯哥大學附屬副研究員、劍橋大學博士後副研究員蓋伊-拉班（Guy Laban）博士說：「考慮到人工智慧的最新進展（如GPT），這樣的研究至關重要。它們有助於我們更能理解人類如何與人工智慧實體（如機器人）建立健康的關係，從而在未來有效運用這種技術。」

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