在未来的职场中，你的“同事”可能不再是人类，而是一台机器人。它没有笑容，也不会抱怨，但它永远准时、不请假，而且比你更熟悉标准作业流程。听起来是不是很理想？可问题是：你会信任它吗？你会愿意和它共事，甚至依赖它完成关键任务吗？

长期以来，我们习惯讨论“人与人之间的差异”如何影响协作，例如性格差异、做事风格不合，或者沟通习惯不一样。而当“同事”变成机器人，这些人类之间的摩擦是否还重要？有趣的是，在某些方面，我们可能对机器的包容度反而更高：它不会顶撞你，不抢功劳，也不背后议论别人。但即使机器人表现得再专业，信任的建立却并不容易。毕竟，人类之间的信任建立在情感交流、共同经验和默契之上，而机器人缺乏这些“人味”。我们是否能信任一个冷冰冰的系统，在高压场景下做出正确判断？这些正是近期发表于MIS Quarterly的一篇研究《Trusting and Working with Robots》所探讨的问题。作者们通过实验分析，揭示人们在与机器人共事时的信任心理机制，为未来人机协作提供了重要的理论与实践启示。

研究背景

随着人工智能（AI）越来越智能，我们和AI的关系也在悄然改变。过去，AI只是“工具”，帮我们完成简单任务，但现在它们有可能变成“队友”，跟我们一起解决复杂问题。心理学里有个概念叫“心智归因”，就是说我们会把情感、意图、想法投射到别人身上，包括机器人。如果我们觉得AI像个有思想、有感觉的“人”，那么我们更容易和它合作，甚至依赖它。但如果我们认为它只是个冷冰冰的机器，那么合作起来就不那么顺畅。

另外，职场中人与人之间的差异一直影响着协作，比如性别、背景、信念等。研究发现，人们更容易信任那些和自己“相似”的人。如果AI被当成“内群体”成员，也就是像“自己人”，信任感自然更强。但如果它是“外人”，合作就会遇阻。

理论发展与假设

心理学告诉我们，人们倾向于信任与自己相似的“内群体”成员，这叫“归因差异”。在机器人同事的情境下，人们也会根据机器人表现出的“性别”、“性格”来判断是否值得信任。

但与人类不同，人们认为机器人表现出的性格和工作风格是程序员赋予的，而非机器人“真实”个性，因此对机器人的后天差异（如工作风格）较为宽容，对先天差异（如性别）反而更敏感。

在此基础上，研究提出三大假设：

H1：机器人同事的身份差异会加剧性别差异对快速信任的负面影响，即机器人间的性别差异对信任影响更大。

H2：机器人同事的身份差异会减弱工作风格或性格差异对快速信任的负面影响，因此机器人“后天差异”对信任的影响比人类小。

H3：对机器人同事的快速信任越高，越倾向于选择与机器人合作；而对人类同事的快速信任越高，反而降低选择机器人合作的意愿。

实验设计与流程

为检验上述假设，研究设计了2项大规模实验，参与者来自美国仓储物流等高度自动化行业。研究涉及4个因素：机器人还是人类同事、性别是相同还是不同、工作风格是否一致，以及工作环境的身体危险风险高低。参与者是347名美国经验丰富的仓库工人，专门选这个群体是因为仓库工作常有体力和风险因素，而机器人也正被广泛应用于此类高风险岗位。

实验通过在线视频给参与者展示他们未来的“同事”——要么是真实的人类，要么是一台叫PR2的机器人。视频里展现了仓库常见的搬运、装卸等体力活，场景设计简单却贴合实际，方便仓库工人产生共鸣。机器人外观中性，没有明显性别特征，作者只通过声音和名字控制它的“性别”，这样避免视觉偏见。

然后，参与者会被随机分配到16种不同条件之一，观看对应视频后，回答一系列问题。为了测试工作风格的差异，参与者和机器人会针对五个工作风格问题进行选择，系统会立刻显示双方是否一致，最后呈现一个汇总对比表。实验还特别操控了身体危险风险的高低，考虑到风险会影响人们对同事的信任，尤其是机器人。

• 同事类型：机器人vs. 人类

• 性别差异：相同 vs. 不同

• 工作风格差异：相同 vs. 不同

• 物理危险风险：高 vs. 低

第二项实验用“个性”替代了“风格”变量，得到了类似的结果。人们并不在意机器人是不是“内向”或“外向”型，但对人类同事的这些特质却非常敏感。

研究分析与结果

先天差异更影响机器人信任，后天差异影响较小。对于机器人，性别差异带来较强的负面信任影响，而对其工作风格和个性差异则不那么敏感。反之，人类同事的后天差异对信任影响更大。快速信任影响合作偏好：信任机器人同事的人更愿意选择机器人作为合作伙伴；而快速信任人类同事的人则更倾向与人类合作，减少与机器人的合作意愿。人格差异影响的复杂性：两个实验中关于人格差异的调节效应不完全一致，可能与人格特质与具体工作相关性有关——越贴合工作环境的人格差异，对信任影响越明显。

总结与启示

本研究以关系人口统计学理论（RDT）为框架，开创性地探讨了机器人作为“同事”时的归因差异对信任与合作的影响。发现机器人同事的性别差异对信任的负面影响更大，但工作风格等后天差异影响较小。快速信任机器人则促使人们更愿意与机器人合作。设计层面：机器人应减少不必要的差异感，尤其是性别方面，以提升用户信任感。管理层面：企业应关注人与机器人之间的社会心理动态，促进两者的有效协作。未来方向：探索机器人机器能动性（agency）增强如何影响人机信任关系，平衡机器人拟人化与机械特性。

参考文献：You, Sangseok and Robert, Lionel P. Jr.. 2024. "Trusting and Working with Robots: A Relational Demography Theory of Preference for Robotic over Human Co-Workers,"MIS Quarterly, (48: 4) pp.1297-1330.

文章链接：https://misq.umn.edu/trusting-and-working-with-robots-a-relational-demography-theory-of-preference-for-robotic-over-human-co-workers.html

作者信息：

Sangseok You

Position: Associate Professor,School of Business - Business Administration, Sungkyunkwan University, Korea

Research Interest: Human-Machine Collaboration, Human-Robot Interaction, Artificial Intelligence (AI) and Algorithmic Decision-making

Site:

https://professor.skku.edu/researcher_eng/professorList.do?mode=view&perId=LZStrMIBwZgHsAqCKCMB2AnARwNSoMYHsBOwAzgMwBGA1gIIC81QA%20&categoryId=U&jojikCode1=3169&jojikCode2=316901

Email:sangyou@skku.edu

Lionel Robert

Position: Professor of Information, School of Information and Professor of Robotics, College of Engineering, America

Research Interest: Artificial Intelligence, Collective Intelligence and Organizational Technology, Human Computer Interaction (HCI)

Site:https://www.si.umich.edu/people/lionel-robert

Email:lprobert@umich.edu