多模态大模型评估街景机器人安全感与人类仅部分一致

Keonhee Jang等作者提交预印本，用首尔街景图像考察配送机器人和人形机器人如何影响街道感知安全。研究生成18张图像，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。 结果显示，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。模型给出的理由中，配送机器人被视为物理障碍，人形机器人被视为威胁或保护来源。作者据此称，机器人对感知安全的影响取决于其出现时段，且人物画像条件下的多模态大模型只捕捉到人类判断的一部分。 该研究为预印本，尚未经同行评议；结论基于18张合成街景图像和25名人类受访者。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。