本文是一篇博士论文，笔者从期望价值理论的视角解释了发生这种变化的内在机制，分析了一些可能对这种效应产生影响的因素，然后本文在这些研究基础之上探索了如何削弱或者避免智能机器人在某些领域强势的出现导致的人们对这些领域的消极态度的变化。
1 绪论
1.1 研究背景
2016年3月，谷歌（Google）旗下DeepMind公司开发的围棋机器人阿尔法（AlphaGo）与来自韩国的围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，结果是AlphaGo以4比1的总比分获胜。2017年5月，AlphaGo再次与来自中国的围棋世界冠军柯洁对战，并以3比0的总比分获胜(Wang et al，2016)。人工智能战胜围棋人类顶尖高手的新闻一时间成为人们热议和关注的话题。
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事实上，随着人工智能技术的发展，智能机器人除了在围棋领域取得了令人瞩目的成绩外，自问世以来在许多其它领域也有很好的发展。自从1959年第一台工业机器人Unimate首次应用在瑞典金属工厂以来，机器人产业经历了飞速发展。到2015年，这个数字已经达到130多万（Wilson，2015）。中国是世界上最大的五个机器人市场之一（International Federation of Robotics，2016）。随着近几年机械工程和人工智能技术的飞速发展，智能机器人开始越来越多的出现在人们的日常生活中。例如，Lowe公司在其旧金山的11家门店中应用智能机器人“LoweBot”来回答客户的问题，并帮助他们在商店进行商品浏览（Adhikari，2017）；数百个美国医院使用拖轮机器人收取患者产生的脏盘子和食物（Brooks，2014）；洛杉矶时报使用智能机器人报道地震（DeV ries，2014）；中国的餐厅也已经开始使用机器人服务员来接单和为食客上菜（Nguyen，2016）。
智能机器人工作效率高、精度高，并且具有不断自我学习提升能力的特点，在许多领域都已经在能力上超过人类。近年来，除了前面提到的围棋比赛外，在许多其它领域，都不时出现智能机器人战胜人类高手的新闻。例如2014年3月14日，德国库卡公司的乒乓球机器人打败了乒乓球世界冠军波尔。2018年3月29日，丰田公司研发出一款名为Cue的人形机器人能够进行篮球运动，其投篮命中率接近100%，已经远超职业篮球运动员。2018年8月12日，OpenAI公司的人工智能算法在电子竞技游戏Dota2中压倒性的击败了顶级电子竞技选手Dendi。
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1.2 问题的提出
随着人工智能的发展，虽然智能机器人在越来越多的领域在能力上超过了人类，但人类社会的正常运转和发展都离不开人类自身的不断学习和创新。人类社会之所以不断发展正是因为人类的创造性，是人类的不断创新才推动社会进步。智能机器人也是由人类创造出来，人工智能技术的进步取决于人类的不断创新。即使是已经连续战胜人类围棋冠军的AlphaGo，其围棋技能要进一步提升，也依赖于人类在围棋领域的进一步发展。前人关于比赛的研究表明，遭遇比赛失败的个体，既有可能采用消极回避策略来应对比赛失败带来的心理压力（Duhachek，2005；Lazarus & Folkman，1984；Sengupta，Balaji & Krishnan，2015），也有可能因产生的挑战感进而继续积极参与（Van den Hoogen et al.，2012；Sjoden，Lind & Silvervarg，2017）。那么，智能机器人赢得比赛后，人们是会消极回避，还是积极参与呢？这是关系到人类在该比赛项目领域继续进步的重要问题。
从文献来看，智能机器人领域的个体行为研究已经越来越多被研究者们所关注（Harris，Kimson & Schwedel，2018；Mori，MacDorman & Kageki，2012；Mende et al.，2019）。目前这些研究主要集中在人们对服务机器人和人工智能算法的感知和使用态度上。比如，Gai，Jung & Yi（2016）和Kanda et al.（2010）考察了零售场所中消费者对智能机器人的使用认知。Kanda et al.（2002）考察了人们对教育机器人的使用认知。Dietvorst，Simmons & Massey（2014）考察了人们对算法的依赖。Promberger & Baron（2006）和Longoni，Bonezzi & Morewedge（2019）考察了人们对人工智能医生的信任度。这些研究都没有涉及到智能机器人赢得比赛会如何影响人们对比赛项目的参与意愿。也就是说，对于智能机器人赢得比赛会如何影响消费者的项目参与意愿这一问题，目前还没有答案。
随着科技的进步，智能机器人在越来越多的领域超过人类可能会成为常态。本研究试图通过揭示智能机器人赢得比赛对消费者项目参与意愿的影响机理和识别关键调节变量，来回答上述问题。
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2 文献综述
2.1 智能机器人的研究
自从1969年在瑞典金属工厂第一次应用机器人以来，机器人产业已经经历了飞速发展。学术界对机器人的研究最早可以追溯到上世纪五十年代（Meehl，1954），随着机器学习，大数据等技术近两年飞速的发展，智能机器人已经成为研究热点，营销领域的研究主要聚焦于人们对服务机器人和对算法的态度和使用。
2.1.1 智能机器人的定义
最开始学术界所讨论的机器人特指的是工业领域的机器人，工业机器人是存在于工业领域的机械手或机器装置，它能自动执行任务，靠着自身动力和控制能力来实现各种复杂功能的一种机器（Xiao & Kumar，2019)。随着人工智能技术的飞速发展，现在的智能机器人不再是简单的靠着编好的程序完成行动的机械，他们具有传感器、模拟认知和执行的能力，能够通过传感器从环境中获取信息，具有一定认知能力的反应性行为（George，2005）。Wilson（2015）广义的定义智能机器人为“执行基于规则的任务，往往是一些像认证，安全，审计，日志记录和异常处理等基本功能的机械机器或无形计算机程序”，相对于以前的工业机器人，更多突出他们的智能属性而弱化机械元素。本文根据这个机器人的定义来确定本文研究对象的范围。
2.1.2 智能机器人的分类及作用
最初，智能机器人最早应用在工业领域，现在已经逐渐扩展到社会服务部门和日常生活领域。本文按照现在智能机器人出现的领域将智能机器人分为6个类别（王东浩，2014）。表2-1.总结了六类机器人的应用情况。
（1）工业机器人
工业机器人是应用于工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，具有一定的自动性，可依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能。工业机器人被广泛应用于电子、物流、化工等各个工业领域之中（刘宁，2019）。自1959年，Unimation公司生产的世界上第一台工业机器人在美国通用汽车公司安装运行以来，机器人开始在工业领域普及开来。
（2）医用机器人
医用机器人是一个重要的机器人应用领域，指的是用于医院、诊所的医疗相关的机器人，主要包括护理，手术，理疗和康复等（王东浩，2014）。
其中，最早的机器人是轮式助理机器人“Wheeled Helpmate”。它能够帮助护士或医院工作人员完成各种运送药物、实验样本、设备、食物以及医疗记录的工作。除此之外，它还能够使用电梯以及锁定某个特定的病房。类似于的还有机器人护士“Nurse-bot”、“Care-O-Bot”、手术机器人“达芬奇”都已经在医用行业得到广泛应用等。
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2.2 比赛结果的研究
比赛在人们的日常生活中随处可见，大到世界运动会上国家之间的比赛，小到日常生活中朋友之间的打赌竞猜。比赛往往伴随着输赢，通常来说，个体往往是喜欢胜利，讨厌失败。关于输赢的研究在心理学和认知科学上的研究成果指出，人们在心理上通常将“赢”视为一种结果奖励，而将“输”视为惩罚，这可以解释为什么人们偏好“赢"的现象（Salamone et al.，2007；Robbins & Everitt，2007；Tomer et al.，2014）。神经科学的研究发现，输赢结果在前脑岛的激活情况存在显著的差异，当赢的结果呈现后的大约500毫秒左右，伽玛带区（gamma-band）会有显著的激活发生（Sacré et al.，2016）。在这一部分我们将回顾前人关于影响人们对比赛态度的因素的研究。
2.2.1 比赛的参与者身份
比赛参与者身份会影响人对比赛的态度。人们参与到一场比赛主要有两种身份：一是作为比赛参赛者；二是作为比赛观看者（Yang，Mao & Peracchio，2012）。两种不同的身份会不同的影响人们在比赛中的态度和行为，如Yang，Mao和Peracchio，（2012）通过对篮球比赛游戏的研究发现，作为一个旁观者，独立型个体（相对于依赖型）的体验消费评价更容易受到结果影响，而依赖型个体（相对于独立型）更容易受到过程的影响，而当消费者在体验中扮演参与者的角色时（例如，玩游戏），情况正好相反。大量的研究从这两个视角进行了研究：
（1）比赛结果对参赛者的影响
当人们以参赛者的身份参与比赛的时候，比赛结果的不同会导致参赛者的不同情绪和行为。Baker-Ward，Eaton和Banks（2005）发现胜出团队的成员报告更多的中心信息，提供了更多的连贯性叙述，而失败团队成员的叙述包含了相对更多对事件的解释。Steffen，Mau和Schramm-Klein（2013）发现胜利者在游戏结束后心情会更好，他们对游戏的评价和对广告品牌的评价都比游戏前更积极。Ma，Zhang和Wang（2018）指出被试的价格知觉受到情绪的深刻影响，在单输和连输两种情况下，赢的情绪比输的情绪更积极，而连续赢和连续输比单赢和单输引起的情绪更强烈。Wilkowski和Leki（2019）在模拟游戏中的研究发现失败的体验会抑制人们面对愤怒表情时自动激活的侵略性行为，对于有成本的失败，这种作用会加剧。Cummins，Nadorff和Kelly（2009）研究指出最初胜利和积极的情绪都会导致一个鲁莽的赌博行为。
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3 研究模型和研究假设 ............................... 36
3.1 研究模型 ............................. 36
3.2 研究假设 .................................... 37
4 研究1 比赛获胜者类型对项目参与意愿的影响的主效应检验 ......... 42
4.1 实验概述 ................................. 42
4.2 实验1：参赛者视角 ................................... 42
5 研究2 胜算感的中介效应检验 ............................. 54
5.1 实验概述 .......................................... 54
5.2 预研究 ................................ 54
6 研究3：举办比赛目的和参加比赛目的调节变量检验
6.1 实验概述
研究3的目的是探索如何削弱智能机器人赢得比赛对人们对该比赛项目的参与意愿负面影响的调节方式（图6-1）。本研究将分为比赛举办者和参与者两个视角，分别考察比赛获胜者是智能机器人（vs.人类）时被试对比赛项目的参与意愿的影响。本部分一共有2个实验：实验6将被试设定为比赛的参赛者身份，通过阅读材料来操纵比赛的获胜者（智能机器人vs.人类）和比赛参与目的（竞争vs.娱乐），测量比赛参与目的对比赛获胜者类型影响人们继续参与比赛意愿的调节作用，验证假设H3。实验7将被试设定为比赛的观赛者身份，通过阅读材料来操纵比赛的获胜者（智能机器人vs.人类）和举办比赛的目的（帮助人类进步vs.宣传对手能力），测量举办比赛目的对比赛获胜者类型影响人们继续参与比赛意愿的调节作用，验证假设H4。
博士论文参考
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7 总讨论
7.1 主要研究结果和讨论
本论文通过三个研究揭示了在人工智能时代，当智能机器人的能力超过人类而在比赛中打败人类的时候，人们对这些领域项目参与意愿的变化。我们从期望价值理论的视角解释了发生这种变化的内在机制，分析了一些可能对这种效应产生影响的因素，然后本文在这些研究基础之上探索了如何削弱或者避免智能机器人在某些领域强势的出现导致的人们对这些领域的消极态度的变化。主要研究结果如下：
（1）智能机器人获胜会降低人们参与比赛项目的意愿
本研究发现，相对于人类对手赢得比赛，当人工智能机器人在比赛中打败人类赢得比赛之后，人们对比赛项目的参与意愿会变得更加消极。相对于人类，不论是从技术层面来说还是从比赛状态来说，智能机器人都被认为是更聪明的（Barakova et al.，2018）。人和人相比，属于同一个种群，在能力上虽然会存在差异，但其中的差距经过有效学习是能够缩小甚至超过的。智能机器人所具有的技术优势（周志华，2016；孟庆春，2004）和稳定的比赛状态（Luo et al.，2019）往往是人类参赛选手在短期内难以企及的。由于智能机器人更加不可战胜，Kätsyri et al.（2013）发现，相比赢了人类对手，在电子视频游戏中赢了电脑会让人产生更多的奖励感（脑神经数据fM RI表明vmPFC区域的反应更强烈）。反过来，这可能意味着，相比在比赛中输给人类对手，输给智能机器人会让比赛参与者感觉自身在能力上更弱，战胜对手的任务难度更大。这导致人们战胜对手的任务难度更大的推测，所以人在输给智能机器人后，能力的大差距和任务的高难度可能会导致其难以有动机继续参加比赛；而人在输给其他人类后，可能因能力差距小和任务难度低而具有高胜算感，从而有动机继续参与比赛。
（2）胜算感的中介作用
结合期望价值理论，本研究通过实验3-7发现，因为人们在乎比赛结果，更加偏好赢得比赛（Salamone et al.，2007；Robbins & Everitt，2007；Tomer et al.，2014），而通过竞争赢得比赛是人们参与比赛所追求的目标，所以相对于人类赢得比赛，智能机器人赢得比赛会消极影响人们对比赛项目的参与意愿是因为被智能机器人打败后，他们对比赛的感知胜算感很低，人们认为打败机器人这个目标很难实现，人们经过评估之后会调整对这个目标的努力，付出更少精力去完成这个目标（Atkinson，1957；Tolman，1955；Vroom，1964；Huang & Rust，2017），所以人们对比赛项目的参与意愿变得更低。这和期望价值理论的研究结论一致，人们在目标实现过程中会估计目标实现的可能性，只有在个体认为目标可获得性高的时候，个体才会继续努力去尝试实现这个目标，相反，当个体认为目标可获得性低的时候，个体就会选择性的少付出或者放弃这个目标，不再付出（Bandura，1997；Locke & Latham，1990）。
参考文献（略）