五、总结 人机信任也属

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意力分散甚至过载于人机工程学正在探索的领域。人机信任的研究更多关注机器系统的因素主要包括机器能力与机器特性两个方面。机器能力相关的人机信任影响因素主要包括人机系统的可靠性、可预测性、异常故障等大量研究表明在复杂的交互任务中高度可靠的自动人机系统会促进操作者信任但是也可能导致用户监视行为的减少及过度依赖。 可预测性是指人机系统来执行任务符合用户期望的程度当用户可以依据经验预测系统的表现时人机信任会持续在较高水平而可预测性差的人机系统会使信任水平迅速下降。人机系统的异常故障对人机信任有负面影响即使故障恢复后信任恢复也比较缓慢且不会达到以前的信任水平。


与机器特性相关的人机信任影响因素主要包括系统的自动化等级、物理特征、系统透明度等因素。自动化等级或智能化水平越高的机器系统初始的人机信任程度越高但当其出错时人机信任会迅速降低并持续处于较低水平原因在于系统自动化等级越高可理 亚美尼亚 手机号码 解性及可预测性越差一旦出错就会导致人机信任水平持续降低。 信任的交互将增强操作自动驾驶辅助驾驶的司机的信心改进其对车辆的控制以及提升安全感我们需要将司机对车的信任限制在一个

适度的等级过度信任和不信任都会影响驾驶安全。 在智能座舱领域人类和机器的关系是当人对机器不信任时在辅助驾驶过程中会一直担心汽车出现问题从而产生焦虑感和注意力分散对机器越不信任对变化的响应会越迟钝当人对机器过度信任时在辅助驾驶过程中会太过依赖汽车的决策渐渐地注意力分散到其他事情上。 这两种现象都不是我们希望看到的因此什么是合理的人机信任以及如何校准人机信任将是设计辅助驾驶时很重要的课题。 本文由 LI 原创发布于人人都是产品经理。未经许可禁止转载 题图来自Unlh基于协议 该文观点仅代表作者本人人人都是产品经理平台仅