Les humains deviennent-ils plus paresseux lorsque les robots les aident dans leurs tâches ?

Maintenant que les progrès technologiques ont permis à certains robots de travailler aux côtés des humains, il est prouvé que ces humains ont appris à les considérer comme des coéquipiers – et le travail d’équipe peut avoir des effets à l. a. fois négatifs et positifs sur les performances des gens.

Parfois, les gens se détendent et laissent leurs collègues faire le travail. C’est ce qu’on appelle l. a. « paresse sociale » et il est courant que les gens sachent que leur contribution ne sera pas remarquée ou qu’ils ont été récompensés par l. a. haute efficiency d’un autre membre de l’équipe. Des scientifiques de l’Université methodology de Berlin ont étudié si les humains flânent socialement lorsqu’ils travaillent avec des robots.

“Le travail d’équipe est à l. a. fois une bénédiction et une malédiction”, a déclaré Dietlinde Helene Simek, première auteure de l’étude en 2015. Frontières de l. a. robotique et de l’intelligence artificielle. “Travailler ensemble peut motiver les gens à bien performer, mais cela peut aussi entraîner une perte de motivation automobile l. a. contribution individuelle n’est pas visual. Nous voulions savoir si nous pouvions également trouver de tels effets de motivation lorsque le partenaire de l’équipe est un robotic.”

Coup de primary

Les scientifiques ont testé leur hypothèse à l’aide d’une tâche d’analyse de défauts industriels simulée : rechercher des erreurs sur les circuits imprimés. Les scientifiques ont présenté des photographs de circuits imprimés électroniques à 42 members. Les circuits imprimés étaient flous et des photographs claires ne pouvaient être vues qu’en plaçant l. a. souris dessus. Cela a permis aux scientifiques de suivre l’examen du tableau par les members.

L. a. moitié des members ont appris qu’ils travaillaient sur des circuits imprimés scannés par un robotic appelé Panda. Bien que ces members n’aient pas travaillé directement avec Panda, ils ont vu et entendu le robotic pendant qu’ils travaillaient. Après avoir vérifié les erreurs sur les tableaux et les avoir notées, tous les members ont été invités à évaluer leurs efforts, leur degré de responsabilité à l’égard de l. a. tâche et leurs performances.

Tu regardes mais tu ne vois pas

À première vue, il semblait que l. a. présence du panda ne faisait aucune différence : il n’y avait aucune différence statistiquement significative entre les deux groupes en termes de temps passé à inspecter les circuits imprimés et l. a. zone inspectée. Les members des deux groupes ont évalué de l. a. même manière leur sentiment de responsabilité à l’égard de l. a. tâche, de l’effort et de l. a. efficiency.

Mais lorsque les scientifiques ont examiné de plus près les taux d’erreur des members, ils ont réalisé que les members travaillant avec Panda détectaient moins d’erreurs plus tard dans l. a. tâche, alors qu’ils avaient déjà vu que Panda avait réussi à signaler de nombreuses erreurs. Cela peut refléter l’effet « regarder mais ne pas voir », selon lequel les gens s’habituent à s’appuyer sur quelque selected et à le gérer moins mentalement. Même si les members pensaient qu’ils accordaient l. a. même consideration, ils pensaient inconsciemment que Panda n’avait négligé aucun défaut.

“Il est facile de savoir où une personne regarde, mais il est très difficile de savoir si ces informations visuelles sont correctement traitées au niveau psychological”, a déclaré le Dr Linda Unash, auteur primary de l’étude.

L. a. sécurité en risk ?

Les auteurs ont averti que cela pourrait avoir des implications en matière de sécurité. “Dans notre expérience, les members ont travaillé sur l. a. tâche pendant environ 90 mins, et nous avons en fait constaté que moins d’erreurs de qualité étaient détectées lorsqu’ils travaillaient en équipe”, a déclaré Unash.

“Sur les longues journées de travail, lorsque les tâches sont routinières et que l’environnement de travail offre peu de suivi des performances et de comments, l. a. perte de motivation a tendance à être beaucoup plus grande. Dans l’industrie manufacturière en général, mais surtout dans les domaines liés à l. a. sécurité où l. a. double vérification est courante, cela peut Si cela se produit, cela air of mystery un affect négatif sur les résultats de l’entreprise. »

Les scientifiques ont noté que leur check présentait certaines limites. Bien qu’on ait dit aux members qu’ils faisaient partie d’une équipe avec le robotic et qu’on leur a montré qu’ils travaillaient, ils n’ont pas travaillé directement avec Panda. De plus, l. a. paresse sociale est difficile à simuler en laboratoire automobile les members savent qu’ils sont observés.

“L. a. principale limitation réside dans le cadre du laboratoire”, a expliqué Simek. “Pour comprendre l’ampleur du problème de l. a. perte de motivation dans l’interplay homme-robot, nous devons aller sur le terrain et tester nos hypothèses dans des environnements de travail réels, avec des travailleurs qualifiés qui effectuent régulièrement leur travail en équipe avec des robots.”