多模态模型以人物画像评估街道机器人安全感

韩国研究者Keonhee Jang等发表研究，用首尔街道的18张图像考察机器人存在与类型如何影响街道安全感。Qwen3.8-27B和Gemma4-26B各以500个合成人物画像为条件，与25名人类完成同一配对选择任务。 结果显示，两个模型都更偏好无机器人的街道，且更接受配送机器人而非人形机器人；夜间更常选择机器人，年长画像更少选择机器人。模型给出的理由中，配送机器人被视为物理障碍，人形机器人则被视为威胁或保护来源；Gemma对人形机器人的夜间效应约为人类的三倍。 研究结论基于模型与25名人类在配对选择任务上的对比，样本为18张首尔街道图像和合成人物画像。

AI 根据报道生成 · 52 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。