With the continuous development of artificial intelligence, there is an effort to let the expressed mind of robots resemble more and more human-like minds. However, just as the human-like appearance of robots can lead to feelings of aversion to such robots, recent research has shown that the apparent mind expressed by machines can also be responsible for their negative evaluations. This work strives to explore facets of aversion evoked by machines with human-like mind (uncanny valley of mind) within three empirical projects from a psychological point of view in different contexts, including the resulting consequences.
In Manuscript #1, the perspective of previous work in the research area is reversed and thus shows that humans feel eeriness in response to robots that can read human minds, a capability unknown from human-human interaction. In Manuscript #2, it is explored whether empathy for a robot being harmed by a human is a way to alleviate the uncanny valley of mind. A result of this work worth highlighting is that aversion in this study did not arise from the manipulation of the robot’s mental capabilities but from its attributed incompetence and failure. The results of Manuscript #3 highlight that status threat is revealed if humans perform worse than machines in a work-relevant task requiring human-like mental capabilities, while higher status threat is linked with a higher willingness to interact, due to the machine’s perceived usefulness.
In sum, if explanatory variables and concrete scenarios are considered, people will react fairly positively to machines with human-like mental capabilities. As long as the machine’s usefulness is palpable to people, but machines are not fully autonomous, people seem willing to interact with them, accepting aversion in favor of the expected benefits. / Mit der stetigen Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz besteht das Bestreben, das ausgedrückte Bewusstsein von Robotern dem menschlichen Bewusstsein immer mehr nachzubilden. Die Forschung hat dargelegt, dass das augenscheinlich von Maschinen ausgedrückte Bewusstsein für negative Bewertungen verantwortlich sein kann (Uncanny Valley of Mind). Dieser Befund soll aus psychologischer Perspektive in verschiedenen Kontexten inklusive der daraus resultierenden Konsequenzen genauer betrachtet werden.
Mit Manuskript #1 wird die Perspektive bisheriger Arbeiten in dem Forschungsgebiet umgekehrt und gezeigt, dass Menschen Unheimlichkeit gegenüber Robotern empfinden, die scheinbar menschliche Gedanken lesen können, was aus der Mensch-Mensch-Interaktion unbekannt ist. In Manuskript #2 wird der Frage nachgegangen, ob Empathie für einen von einem Menschen verletzt werdenden Roboter eine Möglichkeit ist, das Uncanny Valley of Mind abzuschwächen. Ein hervorzuhebendes Resultat dieser Arbeit ist, dass Aversion in dieser Studie nicht durch die Manipulation der Bewusstseinszustände des Roboters aufgekommen ist, sondern durch dessen attribuierte Inkompetenz und sein Versagen.
Die Ergebnisse von Manuskript #3 zeigen, dass Statusbedrohung auftritt, wenn Menschen bei einer arbeitsrelevanten Aufgabe, die menschenähnliche mentale Fähigkeiten erfordert, schlechter abschneiden als Maschinen. Es wird auf die wahrgenommene Nützlichkeit der Maschine Bezug genommen um zu erklären, dass höhere Statusbedrohung mit höherer Bereitschaft zur Interaktion assoziiert ist.
Zusammenfassend reagieren Menschen recht positiv auf Maschinen mit menschenähnlichen mentalen Fähigkeiten, sobald erklärende Variablen und konkrete Szenarien mitberücksichtigt werden. Solange die Nützlichkeit der Maschinen deutlich gemacht wird, diese aber nicht vollkommen autonom sind, scheinen Menschen gewillt zu sein, mit diesen zu interagieren und dabei Gefühle von Aversion zugunsten der antizipierten Vorteile in Kauf zu nehmen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:33015 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Grundke, Andrea |
| Source Sets | University of Würzburg |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.de, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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