基于人物画像的多模态大模型评估城市街道机器人感知安全性

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感知安全性，图像在时段、道路等级和机器人条件（无机器人、配送机器人、人形机器人）上变化。Qwen3.8-27B和Gemma4-26B两个多模态大模型各以500个合成人物画像为条件完成成对选更安全图像的任务，25名人类受访者完成同一任务。两个模型都偏好无机器人街道、偏好配送机器人胜过人形机器人，夜间更常选择机器人、年长画像更少选择机器人，道路等级影响较小；模型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。