Autoren: Tausch
Kategorie: Menschengerechte Gestaltung digitaler Assistenten: Psychologische Konsequenzen der Interaktion zwischen Mensch, Roboter und Automation
Chair: Ontrup
Beitragskurzfassung:
Die Verteilung von Aufgaben auf Mensch und Roboter hat großes Potenzial für den Einsatz von KI-Systemen. Sie können helfen, Aufgabenallokation stärker zu flexibilisieren und auch ad hoc möglich zu machen. Das gelingt z. B. durch den Einsatz adaptiver Automation (Kaber & Endsley, 2004) und die Adaptierbarkeit verschiedener Automatisierungslevels (Parasuraman et al., 2000) durch den Menschen (s. z. B. Sauer & Chavaillaz, 2018), die von KI unterstützt werden kann. Diese Entwicklungen erlauben eine engere Zusammenarbeit von Menschen und Robotern als Teams, die Aufgaben teilen und bedarfsabhängig zuteilen können.
Daher haben wir untersucht, wie sich verschiedene Varianten einer systemunterstützten ad hoc-Aufgabenallokation psychisch auswirken. Dazu wurde in einem Experiment eine kooperative Fertigung aufgebaut, bei der die Aufgaben vorab mittels eines Computersystems auf Mensch und Roboter verteilt werden sollten. Die 87 Probanden sollten gemeinsam mit einem kollaborativen Roboter in mehreren Schritten technische Bauteile fertigen. Es wurden drei Bedingungen verglichen: (1) Eine Zuteilung der Aufgabenschritte durch das System, (2) eine Systemzuteilung mit Möglichkeit zu Widerspruch und Änderung und (3) eine Zuteilung durch den Probanden.
Die Bedingungen unterscheiden sich in der Bewertung der erlebten Allokationsvariante, F(2, 84) = 22.67, p < .001, mit einer schlechteren Bewertung der Systementscheidung ohne Probandeneinfluss. Die Bedingung wirkt sich auch auf die erlebte Autonomie bei der Arbeit aus, gemessen mit dem WDQ (Stegmann, 2010), F(2, 55.01) = 4.92, p = .011. Sie ist in Bedingung 3 höher als in Bedingung 1, MD = .74, p = .008. Gleiches gilt für erlebte Prozesskontrolle, F(2, 84) = 27.31, p < .001, die in Bedingung 2 und 3 höher ist als in der System-Allokation.
Das Experiment zeigt, dass eine rein systemgenerierte Allokation in der MRI weniger positiv erlebt wird und einen negativen Einfluss auf psychische Outcomes hat. Menschen sollten also Einfluss auf die Allokation nehmen können. Hier können Systeme künstlicher Intelligenz unterstützen.
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Tausch